神经网络在发动机自适应建模中的应用研究

提出了一种新的基于神经网络的发动机自适应实时模型的建模方法。建模的思想是认为发动机的任何非额定工作都将导致其输出参数的变化,因而可以把这些参数偏离正常工作参数值的变化量,也就是输出偏离量,用来表征发动机的非额定工作情况。把它们作为增广的状态变量,设计卡尔曼滤波器对其进行最优估计,然后用这些输出偏离量的估计值,通过由BP神经网络训练出来的可测输出偏离量与未测输出偏离量的映射关系来校正机载发动机模型的计算输出,使之与真实发动机的输出一致,从而使实时机载模型获得对任何发动机非额定工况的自适应能力。      

基于试飞数据的航空发动机状态监测与故障诊断

在航空发动机飞行试验阶段,发动机技术状态变化快、故障频发,为了实时监控发动机工作参数变化情况,快速及时地预测并诊断发动机故障,本文研究了试飞数据驱动的航空发动机状态监控与故障诊断技术。文章基于实际试飞数据建立了航空发动机ANN-NARX参数预测模型,考虑到建模样本量大、模型结构复杂、训练时间长、输入输出延迟等因素,采用遗传算法对模型的最小数据样本需求和结构进行了改进优化,并利用蒙特卡洛方法确立了参数预测模型的自适应告警门限,同时基于构建奇偶空间残差模型实现了航空发动机典型故障诊断。结果表明：实际试飞中只需有限架次试飞数据的训练学习,即可得到发动机参数预测模型,高压转子转速、压气机后压力、涡轮后总温及滑油总回油温度预测相对误差最大值分别为：1.0%、1.7%、0.2%和1.2%,综合模型建模误差和参数测量误差后的自适应告警门限有效降低了模型预测结果的不确定性,在已有数据样本集上的典型故障识别率达到95.2%。     

航空发动机自适应建模技术研究

本文介绍了航空发动机自适应建模方法,并根据某型发动机高空试验实测数据对该型发动机数学模型及其部件特性进行了自适应修正,修正后的发动机模型计算结果与实测结果十分吻合,证明利用本文所介绍的方法可获得更为准确的发动机数学模型     

建模不确定性下变循环发动机自适应控制器设计

针对变循环航空发动机存在建模不确定情况下的多变量控制器设计问题,给出了一种最优律下的增广模型参考自适应跟踪补偿设计方法,阐明变循环发动机建模不确定性并引出LQR(Linear Quadratic Regulator)基准控制器动态跟踪不足的问题,进而在基准控制器反馈控制结构框架下,分别实现以下技术突破:确定期望闭环动态的参考模型、基于李亚普诺夫函数严格稳定证明下建立存在建模不确定性的自适应律等,最终以达到系统跟踪误差渐进为零的目标,改善系统不确定性的动态跟踪问题。对变循环航空发动机的控制器仿真结果表明:增广模型参考自适应控制方法改善了原LQR基准控制器对存在建模不确定性时的控制问题,有效地实现了控制指令跟踪,达到了所期望的动态响应,且自适应参数一致渐进稳定。同时,各标称点的稳态控制误差均小于0.3%,系统超调量小于0.8%,调节时间小于1s,符合航空发动机控制系统技术要求。     

航空发动机组态建模技术研究

基于组态的方法设计了航空发动机部件模型库、仿真实时数据库以及前台组态系统和后台运行管理系统,构建航空发动机组态建模平台,并在此平台上实现了多种结构发动机模型的稳态仿真和瞬态仿真,其结果达到了一定精度,验证了航空发动机组态建模技术的可用性.      

航空发动机及其控制系统的建模与实时仿真技术

建模与仿真技术的应用,可以大幅度提高航空发动机自主研发效率和水平。首先概述航空发动机及其控制系统模型和仿真方法的分类,然后结合实例分别介绍航空发动机和控制系统的建模方法,重点介绍了控制系统的硬件在环和半物理实时仿真试验技术,最后对航空发动机及其控制系统建模与仿真当前所面临的挑战进行了分析和展望。     

面向对象的双轴混排加力涡扇发动机详细非线性实时仿真模型研究

本文就双轴加力涡扇发动机详细非线性实时仿真模型进行了研究。采用框架灵活方便、具有可扩展性的 VC 语言 ,在 P 45 0计算机上实现了一台双轴混排加力涡扇发动机的实时仿真 ,可准确模拟发动机及其部件的工作状况。发动机流路的平均计算时间为 0 .5 42 ms,一个工作点的计算时间小于 2 5 ms。此模型的建模方法具有通用性 ,可适用于其他类型发动机的实时建模要求。经在火力 /飞行 /推进综合控制仿真系统中的应用 ,证明此模型完全满足实时模拟真实发动机的要求     

微型涡喷发动机自适应控制实验研究

针对微型涡喷发动机的非线性特性以及难以建立其准确数学模型的特点, 设计了一种自适应控制方案并加以工程实现.通过在模型参考自适应控制算法中采用死区鲁棒控制消除发动机建模误差和外界干扰对控制系统稳定性的影响;同时引入前馈补偿, 既保证发动机转速实时跟踪参考模型输出, 又避免了纯自适应控制容易产生控制信号的饱和以及高自适应增益导致的系统振荡.台架试车验证表明:该方法实时性良好, 在最大转速达125 000 r/min的全工作范围内表现出较好的鲁棒性, 最大超调量小于500 r/min, 稳态误差小于200 r/min, 可以满足微型涡喷发动机状态调节的需要.      

某型涡扇发动机全包线实时仿真模型

介绍了实时仿真模型在数字电调半物理模拟试验中的作用和国内外目前的发展现状,并且给出了某型军用涡扇发动机的全包线实时仿真模型的仿真计算曲线。简单地叙述了发动机实时仿真模型的基本方程和建模方法,并且强调了进行部件特性试验和发动机高空台试验以及建立发动机部件特性和试车数据数据库的重要性。     

航空发动机核心机建模技术研究与应用

采用部件建模技术,建立了某型发动机核心机实时动态数学模型。应用该模型进行计算时,不必采用迭代的方式,而是按时间步长1次完成,提高了计算的实时性;有效保持了发动机特性的非线性特征,有利于提高模型的计算精度。