基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法

提出了基于自适应微分进化-极端学习机(ADE-ELM)求解平衡方程的高精度涡轴发动机实时部件级模型建立方法.基于牛顿-拉夫逊(N-R)迭代模型,以迭代计算前模型平衡方程残差为输入,迭代收敛后平衡方程猜值修正量为输出,训练极端学习机,并采用自适应微分进化(ADE)算法优化极端学习机(ELM)参数,提高猜值修正量映射精度.ADE算法中采用sigmoid型自适应缩放因子,提高了微分进化算法的寻优能力.在涡轴发动机不同飞行状态下的测试结果表明,以N-R迭代算法模型为基准,基于ADE-ELM的发动机模型,最大建模误差约为一次通过算法的1/3,运算耗时约为一次通过算法的1/3,验证了算法的有效性.      

基于微分进化算法的航空发动机模型修正

为了提高航空发动机性能仿真模型精度,采用微分进化算法对发动机部件特性进行修正.对微分进化算法进行改进,提出折线式交叉变量变化方式,提高了算法的寻优能力.提出变步长牛顿-拉夫逊迭代算法,基于平衡方程残差范数变化趋势,改变牛顿-拉夫逊算法迭代计算步长,提高了模型的收敛性和收敛速度.在设计点,对各部件特性、引气系数、总压恢复系数进行修正,使修正后的模型输出与试验数据相匹配.仿真结果表明:改进后的牛顿-拉夫逊迭代算法收敛性更强、计算速度更快,修正后的各输出参数的最大建模误差减小到1.3762％,满足建模误差需求.     

基于混合遗传算法的航空发动机数学模型解法

针对发动机模型现有平衡方程迭代解法存在不收敛或计算效率差的不足,以涡轮风扇发动机为对象,结合遗传算法与牛顿-拉夫逊法的优点,设计了在模型不收敛点采用遗传算法与牛顿-拉夫逊法交替计算的平衡方程求解混合算法。理论分析与数值仿真结果表明,对于整个模型而言,该算法既保持了牛顿-拉夫逊法的高计算效率,又吸收了遗传算法全局收敛的优点,可实现模型大范围收敛。     

遗传算法在航空发动机非线性数学模型中的应用

收敛性是航空发动机非线性数学模型的重要指标。现有发动机平衡方程迭代解法还不能保证模型大范围收敛。以某涡扇发动机为对象,采用遗传算法求解发动机非线性数学模型,将模型中的发动机平衡方程求解转换为极小值优化问题,建立了遗传算法计算模型,重点分析了采用遗传算法求解的适应度函数设计方法。数值仿真结果表明,与牛顿-拉夫逊解法相比,采用遗传算法方法可实现模型大范围收敛。     

基于改进的混合粒子群算法的变循环发动机模型求解

为了降低变循环发动机模型求解时对初始值的依赖性,提升算法的全局收敛性,同时提高模型求解的效率,提出了一种基于改进的混合粒子群算法的变循环发动机模型求解思路。首先建立了变循环发动机的部件级模型,并建立了发动机的共同工作方程组;然后采用Broyden法对牛顿-拉夫森算法中的雅可比矩阵进行更新计算,在经典粒子群算法的基础上引入粒子中心,作为干扰项,并引入限制因子和自适应时变惯性系数;最后,综合了两种改进的算法,提出改进的混合粒子群算法。实验结果表明:该算法不仅继承了牛顿-拉夫森算法的高计算效率,还吸收了改进的粒子群算法的全局收敛优点,可实现模型大范围收敛。     

基于Matlab/Simulink的航空发动机稳态求解方法研究

基于Matlab/Simulink仿真环境,结合GSP软件提供的通用部件特性,建立了某型大涵道比涡扇发动机的部件级模型.以此模型为基础,建立流量平衡与功率平衡的非线性方程组,并选取高低压转速以及发动机各部件压比为初猜值,对发动机设计点进行稳态求解.对比分析了牛顿-拉夫僧法、拟牛顿法和最速下降法的求解数据,最终选择拟牛顿法作为本发动机模型的稳态求解方法.     

航空发动机小波神经网络PID控制

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分(PID)控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.      

基于Broyden算法的航空发动机气路故障诊断

针对基于Kalman的故障诊断算法响应速度慢、多故障诊断及非设计点诊断精度低的问题,提出一种基于改进Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法。针对涡轴发动机,以模型输出跟踪发动机输出为准则确定3个方程,结合发动机模型中的2个平衡方程,构建气路故障诊断方程组,通过改进Broyden算法求解方程组以获得部件性能退化因子及模型猜值。数字仿真结果表明,所提出的基于Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法,在包线内的单故障和多故障诊断稳态误差均小于0.35%,且诊断过程算法单步运行最大耗时小于2ms,具有良好的实时性,远优于Kalman滤波方法,验证了算法的先进性。     

航空发动机燃油系统执行机构故障诊断及验证

研究了基于执行机构模型以及发动机逆模型的发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断方法.基于发动机半物理仿真试验台试验数据建立执行机构小闭环传递函数模型,通过二次多项式拟合将油针位置转换为燃油流量.提出基于自校正在线训练神经网络算法建立发动机逆模型,以离线训练网络参数初始化在线系统,基于阈值更新网络参数,并对学习速率进行自校正,以提高算法的泛化能力及收敛速度.对比执行机构模型输出、发动机逆模型输出与LVDT传感器测量位移换算得到的燃油流量,基于阈值判断故障状态.在T700涡轴发动机半物理仿真试验平台上进行试验,实现了在发动机额定及各种性能退化状态下,执行机构及其传感器漂移和偏置故障的准确诊断及定位,验证了算法的有效性.     

用灵敏度法辨识热传导系数及热流参数

利用灵敏度法对一维热传导问题中的热传导系数和热流参数进行了辨识。其中,对热传导方程和灵敏度方程的求解采用具有较高精度的有限控制体积法（ＦＣＶ）;对目标函数的优化采用牛顿－拉夫逊（Ｎｅｗｔｏｎ－Ｒａｐｈｓｏｎ）算法。仿真计算的结果表明：用灵敏度法处理热传导参数和热流参数的辨识问题是可行的、有效的。