基于遗传规划和线性鉴别分析的故障特征提取模型及其应用

1引言航空发动机故障诊断需要从原始监测数据中获取合理的特征参数,如果依靠专家经验手工从众多的监测参数中选取特征参数,将是十分烦琐和低效的。因此,构造优质的特征参数是提高故障诊断效率及其准确性的关键。许多机器学习方法被应用到特征参数的自动选取中,例如神经网络[1],     

压气机叶片顶端与机匣运动间隙的测量

根据电容测量原理,介绍了一种航空发动机的压气机叶片顶端与机匣运动间隙的测量方法,从而满足了航空发动机压气机叶片的测量和安装需要。     

基于免疫聚类分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

以提高航空发动机故障诊断的快速性和准确性为目的，基于人工免疫理论中的克隆选择算法，结合聚类分析方法，提出了基于免疫聚类分析的故障特征提取方法。该方法通过删除对分类无关的特征以及压缩类间相关特征，得到最有利于分类的子特征集，提高了分类器的分类性能。并且该算法具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。多类支持向量机的分类实验表明，经过基于免疫聚类分析提取的特征对发动机的故障具有更好的识别能力，为发动机的状态监测与故障诊断提供了依据。     

基于小波分析的压气机失速故障检测

当发动机发生失速时，会引起压气机内压力信号的变化，这种压力信号的变化可以看作信号的奇异点，利用小波分析所具有的时－频特性和多分辨分析的特点，结合对压气机内压力信号频率成分的研究，通过检测模极大值的方法来确定信号的奇异点，进而探测压气机的失速故障，结果表明，利用该方法可以准确地检测压气机失速故障。     

航空发动机的支持向量机自适应PID控制

首先介绍了支持向量机(SVM)的原理, 建立了支持向量机回归(SVMR)模型.将SVMR与基于支持向量机的控制器相结合, 组成自适应PID支持向量机控制(SVMC)系统.最后用于某型航空发动机, 通过在选定的设计点处进行控制系统的设计, 利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性, 使控制系统在发动机偏离设计点工作时控制系统仍保持很好的性能.为通用非线性控制提供了一种新的控制思路.      

基于分岔理论的轴流式压气机旋转失速主动控制技术

旋转失速是轴流式压气机的一种基本气动不稳定工作现象, 首先通过对Moore-Greitzer压缩系统模型的非线性动力学分岔分析, 发现旋转失速是由亚临界的音叉分岔所造成;其次提出了一种基于分岔理论的非线性主动控制算法, 采用压气机压比作为输入测量信号, 节流阀位置作为输出激励信号;最后采用分岔软件AUTO进行了计算机数值仿真, 仿真结果表明, 提出的非线性主动控制算法使得音叉分岔由亚临界转变为超临界, 从而消除了旋转失速迟滞环, 以及扩大了压气机的稳定工作范围.此外, 由于控制系统仅仅需要一维布局的传感器和激励器, 因此同时具备了较好的工程应用前景.      

等离子体气动激励扩大低速轴流式压气机稳定性的实验

在低速轴流式压气机孤立转子实验台上进行了等离子体气动激励扩大压气机稳定性的实验研究.研制了等离子体气动激励处理机匣,通过比较一定转速下施加等离子体气动激励前后的压升系数和流量系数,研究压气机稳定性的变化.施加等离子体气动激励后,转速为900 r/min和1 080 r/min时,压气机近失速流量系数分别降低5.2%和5.07%.等离子体气动激励电压增大后,扩稳效果更好.在距离转子叶片前缘49.5%弦长处施加等离子体气动激励,扩稳效果更好.      

关联维数和Kolm ogorov熵在航空发动机故障诊断中的应用

总结了关联维数和Kolmogorov熵的计算方法,给出详细的计算步骤,并通过对某型发动机在不同状态下关联维数和Kolmogorov熵的计算和混沌特性分析,提出一种将关联维数和Kolmogorov熵结合使用的新的故障诊断手段。实验结果表明:由于不同故障的动力学产生机制不同,通常也具有不同的关联维数和Kol-mogorov熵,故关联维数和Kolmogorov熵可用于故障的特征提取。      

航空发动机约简遗传规划起动非线性动态模型

提出了一种新的用于航空发动机最优化起动过程数据驱动动态建模的约简遗传规划(PGP)算法。这种模型采用遗传规划产生航空发动机辨识模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支对于模型精度的贡献并据此去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性线参数动态模型。实际发动机起动过程建模应用案例证明,这种思路对于具有非线性输入输出关系特征的数据可以产生鲁棒性好、解析性强的线参数非线性模型。      

某涡喷发动机压气机气动失稳过程的非线性分析

对某涡喷发动机压气机的气动失稳过程进行了相关积分分析。对节流过程中压气机静压信号进行延时嵌入重构,发现失稳过程中重构相空间的吸引子结构发生了显著变化;应用相关积分值作为压气机内部流动状况变化的评价指标,发现节流过程中压气机第1级端部的流动最先发生不稳定,随后第2级先于第3,4级发生不稳定征兆;1,2级的失速类型为渐进型失速,3,4级为突变型失速;第3级叶根最先发生不稳定,且发展较快,最终导致全叶高失速;低通滤波可以提高相关积分方法检测失速征兆的时效性。分析表明,非线性的相关积分分析方法是进行压气机气动失稳过程研究的有效手段。