基于RBF神经网络的压气机特性仿真

为克服传统仿真方法误差较大的问题，提出了一种基于RBF（多变量插值的径向基函数）神经网络的压气机特性仿真方法。利用RBF神经网络能逼近任意非线性系统的特点，对压气机特性进行了拟合。试验结果表明，此方法具有精度高，收敛速度快等优点，可广泛运用于发动机数值仿真及控制模拟等领域。     

基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测

针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。     

基于Log—Sigmoid型径向基神经网络的雷达辐射源识别

提出基于一种新的鲁棒性径向基 (RBF)神经网络的雷达辐射源识别方法。此网络应用Log -Sigmoid函数作为基函数 ,避免了学习过程中的不稳定状态 ,并且比传统的RBF有更好的学习性能和函数逼近能力。并介绍一种新的归一化函数 ,通过归一化函数把不同类型 ,不同量纲的原始评估数值转换到 [- 1,1]区间 ,该效用函数较好地体现了“奖优罚劣”的原则 ,同时又更有利于神经网络的训练。仿真实验证明了该方法的优越性。     

基于ABC-RBF神经网络的飞机燃油流量监测与故障诊断

为了检测飞机发动机的性能及故障,利用神经网络建立了燃油流量的预测模型,将人工蜂群（ABC）算法结合预测需求 在3维进行拓展,分别优化基于径向基函数（RBF）的神经网络泛化值和中心值,与经典RBF神经网络、K均值聚类算法等相比,3维拓展后的ABC算法对RBF神经网络进行的“反馈式更新”拥有更好的预测效果,其计算平均差值及预测误差更小,所需时间更短。随机选取短航程、中航程、长航程航班数据分别进行验证,结果表明：选择油门杆角度、飞行高度、马赫数、大气总温、发动机转速等参数能够反映发动机运行工况,预测效果理想;采用ABC算法对RBF神经网络进行优化后模型的更新能力较强,能够获得更高的预测精度,降低计算平均差值;通过航班故障数据验证了利用神经网络进行故障诊断的方法具有较大的实际应用价值。     

基于随机排序微分进化算法的多级轴流压气机优化技术

为了精确处理多级轴流压气机优化设计过程中的约束条件,提高优化设计可靠性,引入了随机排序微分进化算法。使用随机排序算法处理优化问题中普遍存在的约束条件,并将该算子与微分进化算法耦合。使用13个基准测试函数对算法进行了性能测试。测试结果表明该算法具有可观的精确性和稳定性。随后,对一弹用5级轴流压气机进行了优化设计,在满足约束的条件下,总压和等熵效率分别得到了1.979%和2.5%的效率提升。     

基于RBF神经网络的飞参数据预处理

由于存在干扰,飞参系统记录的发动机参数中,经常会有不少间断点和奇异值.为了利用数据对发动机性能趋势进行预测,必须对数据进行预处理.发动机作为一个系统,其各主要输入和输出参数之间必然存在着一定的函数关系.本文研究了利用RBF神经网络和参数之间的关系对数据进行预处理,得到了较为正常的数据,结果表明该方法是有效的.     

基于RBF神经网络的开关磁阻电机在线建模 及其实验验证

 为了获取开关磁阻电机(SRM)的精确模型,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络对SRM进行建模的方法,主要包括离线建模和在线建模两部分。离线建模通过实验测量得到SRM的磁链特性曲线,并利用该数据训练RBF神经网络,实现SRM磁链的离线建模;在线建模是指当SRM的运行状态发生变化时,离线模型的估计磁链与实际磁链会产生误差,通过对神经网络的输出权值进行在线调节,实现具有在线动态调节功能的SRM在线模型。为了验证该方法的可行性,针对一台12/8结构的SRM样机进行仿真和实验,结果表明SRM的离线模型和在线模型在仿真和实验条件下均能正确地估计SRM的磁链特性,而且在线模型的估计精度高于离线模型,验证了本文的研究方法合理有效。     

基于样条曲线的压气机特性内插算法研究

针对压气机特性曲线中未知转速数据难以精确计算问题,提出了基于样条曲线的内插算法。在分析压气机性能曲线特点基础上,通过制作压比/效率-流量、流量-转速2组辅助线,并使用样条曲线对其进行拟合,基于拟合结果计算测试转速下的特性数据,进而完成了对某型压气机压比/效率特性的内插计算。结果表明:基于样条曲线的内插算法比RBF神经网络算法准确性更高,并具有良好的工程应用价值。     

基于IGA算法优化的RBF神经网络应用

提出了一种基于改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm,IGA)优化的径向基函数(RBF)神经网络,将实数编码的自适应交叉和变异操作的遗传算法与梯度下降法混合交互运算,作为RBF网络的学习算法,并应用于非线性函数的逼近和导弹故障模式的识别问题。仿真结果表明,基于IGA算法的RBF神经网络不仅结构简单,而且具有较好的网络泛化性能。     

[火用]效率在燃气轮机气路故障诊断中的应用研究

利用基于热力学第二定律的(火用)效率.对燃气轮机在气路故障下进行了数学建模.采用小偏差的方法推导出了故障性能系数矩阵,从佣效率的角度对燃气轮机发生结垢故障时的性能进行了对比量化分析.研究结果表明:(火用)效率从蕴含在能源中的功势(即能量的"质")转化为有用功的角度能更好地衡鼍燃气轮机的故障性能.在发生压气机叶片结垢和涡轮叶片结垢时,为恢复燃气轮机的(火用)性能,应优先消除压气机叶片结垢.     

压气机叶片粗糙度对其性能衰退的影响研究

利用标准叶型数据进行压气机建模,对建立的模型进行了验证,证明模型是有效的。基于等价雷诺数修正原理,通过仿真方法定量研究了压气机叶片由于积垢沉淀等因素引起粗糙度增大,从而导致其性能的衰退情况。仿真结果表明,当压气机叶片表面粗糙度增大时,压气机主要特性参数都不同程度的减小,使压气机总体性能下降。     

积垢对压气机流场影响的数值分析

以某型轴流压气机为研究对象,对不同积垢程度的压气机流场进行了三维的CFD数值计算,对比分析积垢造成压气机性能损失的机理。结果表明：积垢对压气机流场的影响主要是导致叶片吸力面中部压力梯度比较大的区域附面层提前转捩,扩大尾迹区的低速回流区,增加叶栅的流动损失。     

基于面向对象方法的压气机性能计算

提出一套预测压气机未知特性的方法,并基于面向对象思想采用变比热容计算方法进行压气机性能计算的分析和编程.结合粒子群优化（PSO）的全局寻优能力和反向传播（BP）神经网络的局部寻优能力提出基于PSO的BP神经网络（PSO-BP神经网络）预测压气机特性,分析了其预测误差和拟合误差:拟合误差基本都小于0.5%,预测误差基本都小于0.8%.其拟合精度和预测精度满足要求.采用变比热容计算方法来计算压气机性能,并采用面向对象方法编写了压气机性能计算程序.对几个压气机变工况点进行验证,各输出参数的最大误差为1.12%.因此,特性预测方法和性能计算的数学模型适用于压气机性能计算,这套方法同样适用于燃气轮机性能计算.      

压气机性能参数对积垢的敏感性分析

压气机工作过程中,叶片表面逐渐沉积了一层积垢,这将使压气机的压比、效率下降,降低发动机的输出功率。分别对积垢分布在叶片前缘、吸力面与压力面以及不同转速下的压气机性能参数进行了仿真计算,结果表明：压气机在不同污染程度和不同转速下,入口压差对积垢的变化都是比较敏感的,而且便于测量,不易受外界干扰,对估计压气机积垢的污染程度和确定压气机清洗时机具有指导意义。     

基于RBF网络的航空发动机 terminal滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模控制和神经网络控制的优点,提出了一种基于径向基函数(radical basis function,简称RBF)网络的航空发动机terminal滑模控制方法.分析了传统指数趋近律的不足,提出了一种改进的指数趋近律来削弱抖振.该控制器采用terminal滑模面,并且利用径向基函数神经网络在线实时补偿未知干扰和不确定项的影响.仿真结果表明,所设计的控制器取得了令人满意的控制效果,能有效地抑制干扰和参数不确定性的影响,削弱了抖振.      

基于模糊径向基函数神经网络的永磁同步电机滑模观测器设计

针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性；利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。     

基于动叶污垢沉积的数值模拟

采用三维数值方法研究了污垢沉积对压气机动叶性能的影响.对具有一定典型性的真实压气机动叶NASA Rotor 37进行数值研究,通过与文献中实验数据的对比,校核了商业CFD(computational fluid dynamics)计算代码的可靠性,结果表明计算得到的性能曲线与实验数据有较好的一致性,应用于数值模拟手段是可行的.随后通过增加叶片和端壁的表面粗糙度和厚度来模拟不同的污垢沉积程度对压气机动叶性能的影响,结果表明:增加叶片厚度和表面粗糙度都将引起总压比和等熵效率降低;增加表面粗糙度将导致流量下降,稳定工况范围向小流量方向移动;而增加叶片厚度将使得稳定工况范围明显减小,堵点流量下降较显著,这将导致动叶工作特性恶化程度增大.      

涡喷发动机风车启动工况的神经网络建模

弹用涡喷的风车启动工况是复杂的非线性过程，由于此时压气机处于非设计工况（膨胀）而造成机理建模的困难。神经网络对于非线笥映射具有任意逼近能力，应用径向基函数神经网络（RBFN）对涡喷发动机风车启动阶段进行了实验建模，寻选取网络参数及训练样本，达到了很高的精度，对确定发动机可靠点火点和启动过程仿真等都有一定的价值。     

RBF网络用于边界层转捩中抽吸流优化控制

 在抽吸气流控制边界层转捩问题中 ,将径向基神经网络用于抽吸流速与转捩位置间的函数关系建模 ,构造了网络结构 ,利用一组两通道抽吸流控制转捩的实验数据训练网络 ,获得了优化的网络参数。在此基础上 ,利用训练网络所获得的输入 /输出关系模型求解了最优抽吸流速。结果表明 ,RBF网络可有效地应用于边界层转捩主动控制中的系统函数关系建模。