基于信息熵-模糊理论的航空发动机性能评估

航空发动机性能评估可以分析发动机健康状况,预测潜在故障。传统评估方法主要通过计算发动机排气温度和燃油流量的变化进行评价,该方法反映的发动机特征信息不够全面。运用信息熵理论和模糊数学理论,通过对某型发动机典型故障进行故障树分析,计算故障征兆及原因的信息熵权值,建立了一个多参数的发动机性能评估模型,并对发动机各类故障原因对整体性能的影响进行定量分析,从而为发动机可靠性控制提供量化参考指标。     

基于多性能参数的民用航空发动机 实时性能可靠性预测

以民用航空发动机为研究对象,运用性能退化可靠性理论,对发动机的性能可靠性进行了研究.通过分析发动机性能退化过程,利用状态空间方法建立了时变性能退化模型,并通过卡尔曼滤波对性能趋势进行预测;然后考虑各性能参数之间的相关性,运用随机过程理论建立了基于多性能参数的实时性能可靠性预测模型,从而对发动机的退化时间进行实时预测;最后通过实例证明该方法是有效的,并且易于工程实现,同时,也为航空公司进行发动机机队科学管理提供了基础.      

基于带漂移的布朗运动的民用航空发动机实时性能可靠性预测

以民用航空发动机为研究对象,运用性能退化可靠性理论和随机过程方法,对发动机的可靠性进行了研究.通过分析发动机性能退化过程,建立了基于带漂移的布朗运动的可靠性模型,利用布朗运动特性研究了基于当前状态的退化时间预测方法,实例证明,该方法可操作性强,易于工程实现,为航空公司进行发动机机队科学管理提供了基础.      

基于Wiener过程的民用航空发动机性能可靠性预测

通过对民用航空发动机性能退化数据的分析,提出了一种有效融合先验退化数据和现场退化数据的性能可靠性评估和剩余寿命预测方法.首先在先验退化数据的基础上确定Wiener过程参数的先验分布,然后利用贝叶斯方法融合新增的现场数据,对Wiener过程参数进行更新,并在此基础上对单台发动机进行性能可靠性评估和剩余寿命预测.该方法能根据现场退化数据不断地对可靠性和剩余寿命进行更新.最后通过某航空公司发动机性能退化数据验证文中提出的方法,结果表明41号发动机在2000循环和3000循环时预测的剩余寿命相对误差分别为0.060和0.018,可以满足航空公司发动机下发计划制定的实际需要.      

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

基于SVR的航空发动机抗性能退化容错研究

涡轮风扇发动机工作环境复杂,长期工作在高温、高压状态下,使得发动机不断老化、性能衰退,由性能退化导致的航空发动机可靠性降低问题不容忽视.采用支持向量回归方法SVR对测量参数进行估计,获得发动机性能退化模型;应用支持向量机的非线性回归的核函数变换法,对特征空间优化获得最优分类面,同时基于Mann-Kendall算法对发动机性能退化参数进行评估.结果表明:该方法能有效地评估分析发动机性能退化趋势和衰退程度.     

基于信息熵测度的航空发动机性能退化评估

航空发动机在整个运行周期中,其混乱度从有序逐渐变化为无序.本文首先通过时间序列聚类分析对发动机所处的状态进行评估,再引入信息熵测度对发动机的健康状态进行表达,从混乱程度层面进行发动机性能的退化评估,依据NASA仿真数据集分析表明:用信息熵描述的航空发动机的性能退化趋势与真实情况符合,能够较好地反应发动机的实际退化过程,...     

基于非线性Wiener过程航空发动机性能退化预测

针对线性随机过程航空发动机剩余使用寿命预测精度不高的问题,提出一种漂移系数为指数形式的非线性Wiener过程发动机性能退化建模,进而预测航空发动机的剩余寿命。基于直接监测发动机性能退化数据,构建发动机性能退化模型,根据Wiener过程首达阈值时间的数学性质,推导出剩余寿命的概率分布。通过极大似然估计构建退化模型中未知参数的似然函数,利用遗传算法得到发动机总体模型参数的离线估计值。考虑到不同发动机个体间的差异性,采用贝叶斯公式,结合发动机的实时监测数据与总体模型参数的先验分布对模型中随机参数进行实时更新,从而对个体发动机的剩余寿命实时预测。最后,选择商用航空发动机仿真数据集(C-MAPSS)进行实验,结果表明：针对个体发动机基于非线性随机过程方法,实时更新非线性Wiener方法能够提高航空发动机循环中期剩余寿命预测的准确性,提供更加可靠的预防性维修决策。     

涡轴发动机性能退化分析与诊断

利用燃气涡轮发动机数值仿真软件(GSP)建立涡轴发动机性能仿真模型,采用退化因子方法得出部件性能退化后发动机测量参数的变化,并以此分析部件性能退化对发动机性能的影响。针对发动机单个部件性能对整机性能的影响权值难以定量的问题,提出采用随机赋权值的极限学习机(ELM)算法诊断发动机部件性能退化。仿真结果表明,运用ELM算法进行涡轴发动机部件性能退化诊断的平均精度可达97.5%,速度也明显快于BP等传统神经网络。     

基于性能退化数据的液体火箭发动机可靠性Bayes评定

性能退化表征的是产品的工作能力随时间逐渐降低的现象。对于液体火箭发动机等试验费用昂贵的高可靠性产品,失效时间数据难以得到,此时性能退化数据是评定其可靠性的重要信息。文章提出用线性随机过程模型来描述产品性能参数逼近临界值的过程,再根据产品的失效机理,推导出产品的失效分布函数形式。相对于传统的寿命分布模型,文中推导的失效分布函数中的参数因物理含义明确而易于通过实时跟踪测量性能参数时间序列数据估计得到。文中还通过一个数值实例说明了该方法在工程上应用的有效性。     

参数小偏差对某高推重比航空发动机性能的影响分析

依据小偏差法原理,针对涡扇发动机的工作特点,计算并分析了发动机过程参数及评定发动机各主要部件损失的系数等14个参数的小偏差对某高推重比航空发动机性能的影响,为某高推重比航空发动机设计过程中,如何调整某些参数补偿某另一参数的偏差对发动机性能的影响提供依据,同时为航空发动机的技术发展提供定量的指导作用。      

航空发动机性能趋势监控定量化的方法研究

通过对某型飞机飞行参数记录系统记录信息的破译、分析和处理,对得到的与发动机性能相关的数据在航空发动机性能趋势监控中的应用进行了较为深入的研究。提出了如何利用这些数据得到综合参数,并采用综合参数作为评判发动机性能状况的量化指标以及在此基础上建立发动机预警信号系统的实现方法。最后,利用实际的发动机数据进行了验证。      

基于支持向量机的航空发动机性能衰退指标预测

针对航空发动机性能衰退状态的趋势预测问题,基于非线性支持向量机回归建立了发动机性能衰退指标的预测模型,给出了反映其性能衰退的综合指标。利用该模型对发动机的性能衰退指标进行了预测分析,并与神经网络模型预测结果进行了比较。结果表明:支持向量机回归预测模型能更准确地对发动机的未来状况进行预测。     

某型发动机起动模型的支持向量机辨识及应用

为了解决某型涡扇发动机慢车转速以下的数学模型难以建立,无法进行起动性能数值计算的问题,提出了用支持向量机辨识起动模型,依据辨识结果估算起动性能的方法。采用发动机起动试验数据作为学习样本,建立了基于支持向量机的非线性动态起动模型。根据该型发动机起动供油量调整试验得到的供油压力数据,利用所建立的模型对起动性能进行了估算,给出了估算结果与试验数据的对比情况。研究表明,将支持向量机用于起动模型的辨识是可行的,能够较好地解决某型发动机起动性能计算的难题。     

航空发动机健康评估技术综述

健康评估技术是航空发动机健康管理的关键技术之一。详细阐述了航空发动机健康评估的研究内容,重点分析了发动机气路性能、结构以及机械系统健康评估的特点,并指出了开展航空发动机健康评估关键技术研究的重要性。     

航空发动机鲁棒线性变参数滤波器设计

针对航空发动机线性变参数(LPV)模型部件性能参数估计问题,给出了一种新的鲁棒LPV滤波器设计方法。基于参数依赖的二次Lyapunov函数及仿射二次稳定性概念得到了稳定且满足H∞性能指标滤波器存在的充分条件,利用函数多凸性概念将其转化为线性矩阵不等式(LMI)约束下的常规凸优化问题,得到了滤波器的解。针对某型退化涡扇发动机部件性能参数估计的仿真结果表明,该滤波器的精度和鲁棒性满足设计要求。     

基于性能参数残差序列分析的发动机性能衰退研究

为研究发动机在使用过程中的性能衰退,提出了一种发动机部件性能参数残差序列分析方法。利用发动机模型进行发动机测量参数对部件性能参数的敏感度分析,优化选取充分表征发动机性能衰退的部件性能参数,建立性能参数多元线性回归模型,得到了性能参数的残差序列,通过对残差序列的统计量分析,成功地确定了发动机性能突变时刻,为发动机的维护起到了一定的指导作用。     

航空发动机结构参数和非结构参数不确定系统鲁棒H∞输出反馈控制

分析了航空发动机混合不确定性系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能;引入结构奇异值μ综合法,研究了结构参数和非结构参数混合摄动下的鲁棒H∞输出反馈控制;对航空发动机不确定性系统设计的控制器在双转子涡喷发动机气动热力学非线性模型上。      

航空发动机性能寻优控制混合优化算法

根据性能寻优控制(Perform ance Seek ing Con trol)优化模式的特点,针对某型涡扇发动机,研究了把发动机性能优化问题描述为线性规划问题。同时针对线性规划方法可能会收敛于局部极小值和非线性方法计算量大的问题,提出了基于LP(L inear P rogramm ing)和MAPS(M odel-A ssisted Pattern Search)混合优化方法,并研究了LP和MAPS混合优化方法在航空发动机性能寻优控制中的应用,同时在最大推力控制模式和最小油耗控制模式下进行了仿真。大量仿真结果表明,采用混合优化方法可进一步提高发动机的性能,并且大大减少了计算量。      

基于Fibonacci搜索方法的航空发动机性能寻优

介绍了Fibonacci搜索方法应用于发动机性能优化中的原理,建立带两个出口面积、气流马赫数可变的引射器的涡喷发动机的总体性能计算模型,应用Fibonacci搜索方法在优化参数区间内对该发动机进行了最大推力、最低油耗、最低涡轮前温度模式的寻优.举例说明了Fibonacci搜索方法应用的具体过程.给出了不同高度、马赫数下的寻优结果.结果表明:最优目标性能满足的约束边界与飞行高度、马赫数密切相关.不同的飞行高度、马赫数对应了不同的最优控制策略.但不论飞行任务如何,根据该方法进行的优化控制所获得的目标性能是最佳的.该优化方法不仅适用于该类涡喷发动机,也为其他类型航空发动机的优化控制打下一定的基础.