机载火控雷达发展趋势探究

机载火控雷达作为战斗机平台获取目标、环境信息的核心传感器,系统体制已经历了脉冲雷达、脉冲多普勒雷达、相控阵雷达、数字阵列雷达的发展历程.目标、环境、任务以及新兴技术,是促成机载火控雷达系统体制、理论和技术不断发展演变的重要外部因素.通过深入研究机载火控雷达发展现状,总结有源相控阵雷达、数字阵列雷达技术发展优势,分析机载...     

航空发动机闭环起动系统设计及试验验证

针对某型航空发动机在使用过程中存在的地面起动性能不佳、需要频繁调整和空中起动边界较小的问题,提出一种在开环起动系统的基础上叠加供油修正系统后形成闭环起动系统的方法。在保证燃油接口不变的约束下,通过借用原有油源及增加电液转换指令相结合的方式改进设计了一种带燃油流量修正功能的起动装置,利用数字电子控制器的计算能力,采用基于转速升高率的PID控制算法实现了发动机的闭环起动。结果表明：在平原机场地面起动成功率达到99.8%,在高原机场地面起动不经调整或经过1次适应性调整就能保证发动机可靠起动,空中惯性起动包线左扩100 km/h,空中风车起动包线左扩50 km/h,大幅度提高了发动机的起动成功率,有效减少了因大气温度或海拔高度变化进行调整的工作。     

基于模型的系统工程概述

由于航空领域涉及的系统日益高度复杂,为更好推进基于模型的系统工程(Model Based System Engineering,MBSE)研发体系,通过从当前遇到的问题、推行基于模型的系统工程的必要性、优势、未来的挑战等方面进行了较为详细地阐述.基于模型的系统工程研发体系具有知识表示的无二义、系统设计的一体化、沟通交流的高效率等优势,是未来发展的大趋势.     

某型机械液压式航空发动机导叶调节器方案设计

以某型按压气机换算转速进行导叶控制的发动机为研究对象,介绍了其导叶控制机械液压式调节器方案的设计和工作原理,并进行了结构参数设计计算。     

传感器测量偏差下的航空发动机智能性能诊断

以某型涡扇发动机为研究对象, 构建了基于神经网络的航空发动机智能性能诊断方法, 讨论了测量噪声及测量偏差对诊断结果的影响及其处理方法.建立一簇并行的神经网络组和发动机模型, 通过比较各模型输出与发动机测量参数之间的误差, 判断传感器是否存在测量偏差.仿真结果表明, 该方法能有效消除测量噪声, 准确判断并隔离有测量偏差的传感器, 得出正确的发动机性能诊断结果.      

基于模态切换的航空发动机容错控制

综合了航空发动机控制和故障诊断方法,设计了基于模态切换的任务级和发动机级模式的容错控制系统.任务级模式在发动机部件故障时,通过切换控制策略和控制模式达到恢复或降低发动机性能的要求;发动机级模式在控制回路失效时,根据故障情况切换到容错控制回路,从而保证发动机继续正常工作.数字仿真结果表明:在稳态或加速过程中出现部件故障时,容错控制系统都能够100%恢复发动机的推力;在发动机中间、慢车和节流状态下,当压气机转速控制回路失效时,容错控制系统能够在3s内平稳切换到风扇转速控制回路.      

轴对称矢量喷管执行机构协同控制方案设计

针对在航空发动机轴对称矢量喷管控制中出现的3个执行机构非等时同步运动问题,根据同步控制原理对轴对称矢量喷管执行机构控制回路设计了2种协同控制方案,并通过全数字仿真及半物理试验对基于偏差比例的变电流协同控制方案进行了分析和验证.结果表明:在给定任意偏转角和方位角时,实现了轴对称矢量喷管3个执行机构等时同步运动,矢量偏转控制稳定、安全,且精度高、速度快.     

航空发动机分布式控制通讯网络拓扑结构优化

针对航空发动机分布式控制系统通讯网络拓扑结构的构架问题,建立航空涡扇发动机机匣模型,选取具有代表性的10个传感器作为控制节点开展研究。同时考虑发动机表面存在通讯总线不可通过区域,以及控制节点的工作可靠性因其重要程度存在差异的约束条件,利用遗传算法对航空发动机分布式控制系统通讯网络的拓扑结构进行优化设计。结果表明:优化过程简单,并且优化得到的通讯网络拓扑结构在满足约束条件的基础上线束总长度最短。     

航空发动机液压管路静压力损失分析及试验验证

液压机械装置(HMU)燃油管路的设计是否合理将直接影响到油液静压力的传递损失和各液压元件的工作特性.为了研究燃油管路内部流动损失机理,验证相关计算方法的置信度,针对典型管路静压力损失,采用锐边节流公式和短管节流公式进行了理论计算,并进行了CFD仿真分析,对计算结果进行了试验验证.计算与试验结果对比分析表明:液流的静压力损失主要出现在进口环腔与管路的交界处,管路下游液流的静压力与出口环腔内一致;锐边节流公式的计算结果相对偏大,而短管节流公式的计算结果更接近于试验值.     

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。