基于SVM辨识的涡扇发动机全包线稳态控制方法

针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求.      

Integration of high-fidelity model of forward variable area bypass injector into zero-dimensional variable cycle engine model

Forward Variable Area Bypass Injector (FVABI) is one of key components which contributes to modulate the cycle parameters of Variable Cycle Engine (VCE) under various operation conditions. The modeling method of zero-dimensional FVABI was reviewed and its deficiency was analyzed based on FVABI flow characteristic. In order to improve the accuracy of VCE performance simulation, the high-fidelity modeling method of FVABI was developed based on its working characteristics. Then it was coupled with the zero-dimensional VCE model and the multi-level VCE model was built. The results indicate that the geometric and aerodynamic parameters can affect the interaction between the two airflows and the zero-dimensional FVABI model is too simple to predict the component performance accurately, especially when the FVABI inner bypass is chocked. Based on the performance curves for single bypass mode and the regression model of multi-scale support vector regression for double bypass mode, the high-fidelity model can predict FVABI performance accurately and rapidly. The integration of high-fidelity FVABI model into zero-dimensional VCE model can be done by adjusting iterative variables and balance equations. The multi-level model has good convergence and it can predict VCE performance when the FVABI inner bypass is chocked.     

复杂时变激励下失谐叶盘瞬态强迫响应分析

提出一种高效的失谐叶盘瞬态强迫响应分析方法,不同于传统的数值积分方法,该方法推导出瞬态强迫响应的解析表达式,能更为高效地预测失谐叶盘的瞬态强迫响应。首先,对叶盘的高保真有限元模型进行减缩建模,在精确地描述叶盘结构的动力学特性的前提下,极大的减少了模型的自由度数目。其次,模拟加速旋转的涡轮叶盘经过复杂流场时叶片表面上的气动载荷,并建立叶盘固有频率和振型随转速变化的数学函数;通过共振分析确定叶盘共振的转速区间并分析引起共振的激励阶次成分。最后,计算了不同旋转加速度和阻尼下叶盘的瞬态强迫响应,并对叶盘的失谐幅值放大因子进行研究。应用本办法对某86个叶片的涡轮叶盘进行了数值分析,结果表明,相同阻尼水平下,叶盘的瞬态强迫响应幅值随旋转加速度增加而降低,失谐幅值放大因子在瞬态条件下大于稳态条件下,最高可达30%。     

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

基于小波尺度函数的WSK-SV算法 及其气动性能预测

提出了一种将小波的尺度函数与SV(support vector)算法相结合的WSK-SV(wavelet scaling kernel-support vector)新算法,并将Daubechies小波以及Shannon小波的尺度函数分别构成尺度核函数,而且分别作为SV算法中一个可容许的支持向量核函数使用.该算法充分利用了Daubechies小波函数的紧支集与正交等特点以及小波的MRA(multi-resolution analysis,多分辨分析),并注意了尺度核函数能够满足Mercer条件.该算法除了具有通常SVM(support vector machine)所具有的优点外,还具有很好的收敛性以及泛化能力,能够有效地提高学习与预测效率.典型算例选取了不同的小波尺度函数,数值计算表明:在一维、二维和三维问题中,这些小波的尺度函数均可以用于WSK-SV算法,进而显示了这个新算法的可行性与通用性.      

直通篦齿蜂窝封严结构的风阻特性试验

试验研究了直通直齿和直通斜齿与蜂窝衬套和光滑衬套4种组合的三齿两腔封严结构的风阻特性,得到了风阻特性随转速、压比、衬套和齿形结构的变化规律.结果表明:4种组合封严结构在低转速时风阻生热基本都可以忽略,转速在3000r/min到6000r/min之间变化时风阻生热引起的流体总温升随转速增大;采用光滑衬套时,泄漏流体流至首级齿腔处的总温升占进出口总温升比例维持在45%以上,而蜂窝衬套对气流黏滞作用大,低压比时首级齿腔总温升占进出口总温升的比例仅有20%左右,继续增加压比,首级齿腔处的总温升比例由20%增加到50%左右后保持不变;相同衬套时,斜齿比直齿具有较长的齿表面曲线长度,从而具有较高的风阻生热.      

基于在线LS-SVM算法的变参数混沌时间序列预测

研究利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测变参数混沌时间序列。变参数混沌系统适合于描述现实中的复杂混沌现象,但由于参数的慢变导致系统动力学特性不断发生变化,基于Tan-kens嵌入定理的建模预测方法难以适用,其时间序列预测可以看作是小样本学习问题。最小二乘支持向量机是在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,保留支持向量机优点同时计算量大大减少。提出用一种具有遗忘机制的最小二乘支持向量机在线递推算法,并引入历史数据的高次项预测变参数混沌时间序列。对典型变参数混沌时间序列的预测结果表明,该方法具有较高预测精度,能快速跟踪预测变参数混沌时间序列。     

捷联惯性制导系统的圆锥误差及其补偿

圆锥误差是捷联惯导系统,特别是激光陀螺捷联惯导系统重要的误差源,为提高激光捷联惯性系统的导航精度,防止姿态误差的积累,本文研究了圆锥补偿算法和圆锥补偿误差特性,给出了常用的8种圆锥补偿算法,针对激光陀螺惯组的实际应用背景,开展了弹道仿真研究,给出了圆锥误差对激光陀螺捷联惯导系统导航精度的影响和补偿修正的效果。     

浅析网络线缆分析仪插入损耗的校准

针对网络线缆分析仪插入损耗的校准,本文采用插入法和替代法分别进行了校准实验,并通过数据分析比较两种方法对测试结果的影响,得出了选用替代法校准更为适宜的结论。对替代法测试数据进行不确定度评定分析,证明了本文选用替代法能达到校准网络线缆分析仪插入损耗的要求。     

基于二叉树支持向量机的装备故障诊断研究

本文提出了一种基于二叉树支持向量机的某型装备故障诊断方法,应用该方法构造了多故障分类器,并通过某型装备故障实例验证了该方法故障诊断结果的正确性,证明了该故障诊断方法具有良好的鲁棒性和推广性。