航空燃油柱塞泵滑靴静压润滑油膜计算分析

滑靴与斜盘是一对重要的摩擦副,滑靴与斜盘之间的油膜润滑性能对燃油柱塞泵的使用寿命有很大影响.通过数值计算,得到了排油区滑靴油膜厚度与转子转角、斜盘倾角、油池压力、柱塞压紧力之间的变化规律,建立油膜厚度变化的微分方程,给出在吸、排油一个周期内,滑靴油膜厚度的动态变化规律.利用油膜计算方法,可以分析滑靴运动一周,滑靴与斜盘间的油膜润滑状态,从而为合理设计航空燃油柱塞泵滑靴与斜盘摩擦副提供理论依据.      

基于变旋翼转速的涡轴发动机优化控制

研究了涡轴发动机/旋翼一体化优化控制问题, 分析了直升机旋翼需用功率与涡轴发动机工况的关系, 旋翼转速、旋翼总距、纵向周期变距及横向周期变距对旋翼需用功率的影响.以最小旋翼需用功率为目标函数, 用线性规划算法进行发动机/旋翼性能寻优.进行了巡航状态下变旋翼转速的涡轴发动机优化的数字仿真实验, 仿真结果表明在巡航状态应用变旋翼转速的涡轴发动机优化, 可以降低油耗1.5%～5.5%, 同时降低涡轮温度4.4～16℃, 具有实际应用价值.      

航空发动机多变量三层神经网络控制

提出了一种发动机多变量神经网络控制方法。采用三层前向神经网络对非线性项进行补偿,神经网络权重自适应律采用在线学习算法。控制系统的设计不需要知道精确模型,适应于全飞行包线。仿真研究表明发动机多变量神经网络控制具有良好的动、静态性能。      

涡轴发动机非线性模型预测控制

 对涡轴发动机进行了非线性模型预测控制(NMPC)研究,设计了非线性模型预测,该控制器主要包括3个方面：预测模型、滚动优化和反馈校正。利用神经元网络模型预测涡轴发动机动态响应过程,得到预测模型;运用序列二次规划(SQP)优化算法进行发动机的在线滚动优化,得到发动机的燃油控制量;根据神经元网络模型与实际发动机对象的输出误差,对控制器的指令信号进行了反馈校正。最后进行了仿真实验,与常规串级PID控制相比较,非线性模型预测控制器的超调量从2.2%降低到0.8%,响应时间从6 s降低到2 s,具有很好的控制品质。     

基于遗传算法的航空发动机状态变量模型建立方法

提出了一种采用遗传算法建立用于航空发动机控制系统设计的小偏差状态变量模型的方法,即根据发动机稳态工作点处的线性化数学模型的动态响应应该与该稳态工作点处的非线性数学模型动态响应一致的原则来构造遗传算法的适应度函数,通过优化算法,得出系统的状态变量模型。该方法不受系统模态及模型阶次的限制。应用该方法建立某型涡扇发动机的小偏差状态变量模型,具有较高的建模精度,根据该状态变量模型设计鲁棒控制器取得了良好的控制效果,从而验证了该方法的有效性。      

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。      

航空发动机总体性能数学模型的1种收敛算法

介绍了改进的Newton-Raphson方法和Bmyden方法,以之计算航空发动机数学模型的收敛,提高了模型的收敛性。     

基于支持向量机的民航发动机故障检测研究

将支持向量机用于民航PW4056发动机故障检测研究。首先,对3个发动机巡航数据偏差进行研究,分析得到故障检测应采用短期偏差;其次,由于模型参数对检测准确率影响很大,文中采用验证法进行模型参数选择,并分析了模型参数对检测准确率的影响;最后,对检测模型的输出进行了分析,并定义了异常指数来衡量发动机故障严重程度,其中检测模型的训练和验证采用了发动机真实运行数据。研究表明,该发动机故障检测模型有效可行,准确率达到90%,但要获得更高的检测准确率,还需进一步提高数据质量。     

基于扭矩特性的航空发动机起动系统数学模型

简述了起动过程,分析了起动过程中起动扭矩与发动机扭矩及其负载扭矩特性间的关系,给出了起动机的选择原则,从而建立了基于起动机扭矩及发动机扭矩特性的发动机起动系统数学模型,并给出起动时间的计算方法。最后以典型发动机起动系统作为仿真实例验证了此方法的可行性。      

涡扇发动机机载自适应建模技术研究

本文研究用涡扇发动机可测输出参数偏离变化来表征发动机的非额定工作特性,将它们做为增广的状态量,设计卡尔曼滤波器进行最优估计,将这些估计值用于修正对发动机不可测参数和性能量的计算,以形成机载自适应模型。仿真研究表明,采用该方法建立的机载模型对性能蜕化所致的发动机非额定工作具有很好的适应能力。