航空发动机递归神经网络分路式解耦控制

针对航空发动机多变量控制中变量之间的耦合问题,提出了一种基于递归神经网络的分路式动态解耦控制方法,给出了发动机双路式解耦控制系统的结构及其解耦原理和算法。利用递归小波网络较强的动态非线性映射能力,在线完成发动机各控制通道的模型辨识,并回馈对应的灵敏度信息;神经网络PID控制器根据回馈的信息在线自适应调整参数,实现发动机各通道的准确跟踪和分路独立控制。仿真表明,该方法在保证控制系统良好的动态和稳态性能的同时,有效地减小了各回路之间的耦合影响,能够成功应用于发动机控制系统的解耦。      

轴流式压气机近失速状态端壁流动时频分析

为准确辨识某型单轴涡喷发动机压气机近失速点的流动特征,对其端壁静压信号进行了时频分析。时频分析结果表明,近失速点的工况下,与其它各级相比,压气机第一级静子机匣壁面流动变化最为显著;随着发动机工作点沿共同工作线趋近喘振边界,压气机第一级静子机匣壁面静压信号中以550Hz为中心的宽带信号开始出现并逐步增强。所发现的压气机端壁流态特征可用于发动机节流过程中工作点接近失速边界的程度的判定,具有一定的工程应用价值。      

支持向量机在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法。该方法在利用恰当的工具或方法提取到发动机故障的特征信息之后,采用支持向量机对特征信息与故障模式进行关联,实现故障模式的分类。该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,将其应用于某型发动机的故障诊断中,取得了较好的效果。该方法尤其对于新型发动机的故障诊断具有一定的参考价值。