应用神经网络的航空发动机故障诊断仿真研究(英文)

传统的定期维护制度成本高 ,劳动强度大 ,且对发动机故障的诊断和探测能力十分有限。现代飞机上的发动机监控系统 ( EMS)具有向维护人员提供有关发动机故障信息的潜在能力。本文将径向基函数 ( RBF)神经网络应用到航空发动机故障诊断中。该方法能够依靠测量参数探测发动机多个气路故障 ,并对各大部件的性能退化进行定量的诊断。仿真结果表明 ,诊断的精度能够满足实际应用的需要 ,神经网络的非线性映射能力可用来捕捉发动机的特性。该方法具有通用性 ,在其他类似的复杂机械中也可以获得应用。     

数控燃油计量装置联合建模方法研究

为了研究步进电机驱动的数控燃油计量装置建模方法和其各部件特性,采用AMESim/Matlab联合建模的方法,对液压组件和步进电机分别用AMESim和Matlab/Simulink建立了各自的模型,完成了联合仿真接口设计,实现了模型间的数据共享。在输入计量装置的参数后,通过仿真计算获得了各工作点燃油流量,并与该装置的试验数据对比研究。结果表明,在工作范围内联合模型仿真的燃油流量与试验值误差在6%以内,联合模型稳态精度高并可反映装置的实际动态性能。采用该模型可以较好地控制燃油流量和获得较为准确的燃油计量装置工作特性,能够在发动机控制系统设计阶段,用于对燃油计量装置部件结构以及其控制性能的优化设计。     

步进电机驱动的燃油计量装置建模与仿真

为了开发数控燃油计量装置独立仿真平台,利用AMESet建立了基于C代码的步进电机部件模型;对建立的步进电机模型进行仿真,获得了其转角随输入脉冲的关系。建立了由计量活门、等压差活门、增压活门等组成的燃油计量装置机械液压组件AMESim模型,将开发的步进电机模型与计量装置各液压组件模型联结,实现了步进电机驱动的数控燃油计量装置面向对象的建模。仿真结果表明：在正常工作范围内,仿真结果与设计参考偏差在5%以内,所开发的AMESim模型能满足该数控计量装置的稳态和动态特性的研究要求。     

航空燃油柱塞泵滑靴油膜的多目标优化设计

以锥形转子球面斜盘轴向燃油柱塞泵为研究对象,在分析滑靴油膜设计中的摩擦功率损失、泄漏功率损失、容积效率随滑靴的机械结构参数变化的基础上,基于遗传算法对上述多变量、多目标优化问题进行计算.权重系数法优化结果表明:优化后燃油柱塞泵设计点的摩擦功率损失和泄漏功率损失减少了7%左右,容积效率略微提升,并且优化得到的机械结构参数在不同转子转角和柱塞倾角的情况下也显示出性能上的优势,从而证明了多目标遗传算法对设计航空燃油柱塞泵油膜静压润滑是一种有效的方法.     

燃油柱塞泵配流机构泄漏模型

泄漏量是微缝隙密封的重要性能参数之一.燃油柱塞泵运行时配流机构密封面为楔形而非完全平行,为准确计算泄漏量继而分析燃油泵的容积效率,获得合适的密封缝隙高度,提出一种楔形密封缝隙的泄漏模型,推导了基于平行与楔形密封面间隙流动的配流机构泄漏量公式.该模型考虑了定密封件的结构尺寸和动密封件倾侧角的影响.仿真结果表明,膜厚对配流机构泄漏流量的影响较大,楔形与平行密封泄漏量随膜厚增加差异增大,供油压力高时尤为明显.     

俄罗斯航空高等教育一瞥

俄罗斯的航空航天技术能够在国际上有不可动摇的地位与其独特的人材培养模式是分不开的。作者有幸访问了莫斯科航空学院等四所俄罗斯著名航空航天院校，对俄罗斯的高等航空教育有了一些粗浅的了解。本文将介绍这些院校的概况，以及在教学、科研、管理和人才培养等方面的特色与现状。     

含有非解析子模块的非线性系统控制

针对模型中含有非解析子模块的非线性系统,提出了一种预测控制的设计方法。首先建立了与传统广义预测控制(Generalized predictive control,GPC)的联系,探讨了针对含有非解析子模块的非线性系统控制对性能指标的选取原则,并由此推导出了最优预测控制器,并进一步讨论了控制器的实施问题。由于所提出的设计方法不需要对非线性系统求逆,因此具有较低的计算复杂度。对两节机械手臂的仿真研究验证了所提出的设计方法的有效性。     

基于概率神经网络的发动机故障诊断

 用反向传播神经网络 (BPNN)和概率神经网络 (PNN)对航空发动机若干原型故障进行定性的诊断,并将仿真结果进行了比较。仿真结果表明,当测量参数不包含噪声或噪声较小时,两种网络都具有很高的诊断准确率;当测量参数的噪声较大时,则概率神经网络的诊断准确率远大于反向传播神经网络,显示了概率神经网络较强的诊断鲁棒性。此外,概率神经网络能够充分利用故障先验知识,并考虑代价因子的作用,从而把误诊断可能带来的损失减小到最低程度。     

超声速进气道/发动机一体化控制

为了解决超声速进气道/发动机一体化问题,建立了可进行放气调节的超声速进气道部件级数学模型,而后将其与某双轴涡扇发动机部件级模型匹配,实现进气道与发动机共同工作.基于该进气道/发动机一体化部件级模型,分析计算了超声速进气道内流、外流特性,并研究了在超声速工作状态下进气道放气特性,验证了在超声速飞行时,发动机在中间状态与加力状态下,通过进气道放气调节,发动机安装推力提升了3%.     

航空发动机超声速巡航性能寻优控制研究

为解决航空发动机在不加力超声速巡航状态的性能寻优问题,提出进气道放气、风扇与压气机导叶角与燃油流量、尾喷管喉道面积五变量的序列二次规划优化调节方案,验证了航空发动机在最大安装推力、最小油耗、最低涡轮前温度三种控制模式时,相比较于传统的不带进气道放气的四变量优化方案,五变量优化方案优势明显,可分别提升最大安装推力7.5%,降低燃油消耗率4.6%,降低低压涡轮前温度1.5%;同时,为满足机载发动机模型自适应要求,建立基于输入端带积分补偿的卡尔曼滤波器的发动机自适应模型,并验证了航空发动机在发生蜕化时,五变量优化方案同样具有全局寻优优势。