基于部件跟踪滤波器的解析余度技术

研究一种以发动机部件跟踪滤波器(CTF)为基础的解析余度技术, 它将CTF与故障检测、隔离和适应逻辑进行了有效的综合, 以改进发动机数控系统的可靠性。仿真表明, 本文所设计的解析余度技术, 在传感器无故障时, 机载模型能正确跟踪发动机的变化。当传感器发生故障时, 在不损坏机载模型的情况下, 又能及时、有效地进行硬、软故障的检测、隔离与适应。      

航空发动机三变量鲁棒控制器设计

对发动机三变量控制进行了研究.由于发动机可作为被控量的输出参数很多,用不同的被控量设计的控制器系统性能差别很大,所以选择合适的被控量就显得尤为重要.采用RSCN(鲁棒稳定性和条件数)方法从发动机的14个输出变量中选择三个变量作为发动机的被控量,然后用所选择的发动机输入/输出变量来设计增广LQR(1inenr quadratic requlator)控制器,数字仿真表明通过上述方法设计的发动机控制系统响应速度较快,无稳态误差,鲁棒性好.     

最小二乘支持向量回归机在发动机推力估计中的应用

实现直接推力控制的首要问题就是要估计出推力.基于最小二乘支持向量回归机提出了一种Wrapper算法进行特征选择,此算法不仅能降低计算的复杂度,而且能增强模型的泛化能力.另外,在对最小二乘支持向量回归机进行稀疏性建模的时候,用QR分解法代替传统的协方差法,增强了数值的稳定性.最后,推力估计器设计的应用实例,验证了本文提出的特征选择法和QR分解法进行稀疏性建模的可行性和实用性.      

一种涡扇发动机喘振信号判定方法

针对涡扇发动机工作特点,设计了一种发动机喘振信号判定方法。以大量发动机试车数据和飞行试验数据为依据,采用一种新的判别方法来判定发动机工作状态。结合飞行器的综合控制系统,可以以最小的代价来实现发动机退出喘振工况。该方法充分考虑了工程应用的特点,具有很低的漏报率和虚报率。发动机地面试验验证和飞行器的飞行试验验证结果表明,该方法工作可靠。     

旋翼/涡轴发动机的自适应模型

基于卡尔曼滤波器研究旋翼/涡轴发动机的机载自适应模型.采用拟合法建立了状态变量模型,并将发动机性能蜕化参数作为增广的状态变量,设计了卡尔曼滤波器,从而可以根据可测参数的偏离量估计出发动机部件性能蜕化值,最后将部件性能蜕化值用于对机载模型中不可测性能参数的修正,从而使机载模型能适应发动机的非额定工作状况.通过数字仿真表明,建立的机载自适应模型能真实反映发动机的工作状况,并且在全包线范围内该模型都具有比较好的鲁棒性和实时性.     

面向FADEC系统BIT验证的综合故障注入器研究

为了评价航空发动机数字电子控制器机内自测试检测能力,提出了一种面向全权限数字电子控制(FADEC)系统机内自测试(BIT)验证的综合故障注入器的设计思想。综合故障注入器采用ARM处理器作为核心控制器;基于数模混合电路,分别通过后驱动技术和电压求和技术实现对数字电路节点和模拟电路节点的故障注入;针对各种传感器和执行机构的电气特征,设计了具有良好逼真度的接口模拟电路,从而与电子控制器(EEC)构成FADEC系统运行环境。通过对具有BIT功能的电子控制器原理样机的故障注入实验,证明该综合故障注入器作为航空发动机FADEC系统BIT设计和应用研究的工具是非常有效的。      

粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用

提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。      

航空燃气涡轮发动机气路故障诊断现状与展望

燃气涡轮发动机在航空、地面和舰船上有着广泛的应用,对其进行性能评估和故障诊断有着重大的现实意义。本文对发动机气路诊断的发展以及当前的主要气路诊断方法如故障方程法,基于非线性模型的诊断方法,基于人工智能等方法进行了综述,最后对航空发动机气路诊断的发展进行了展望。      

Boosting稀疏最小二乘支持向量回归机及其在推力估计中的应用

为实现航空发动机的直接推力控制代替传统的基于传感器的液压机械式控制,本文使用boosting技术提升最小二乘支持向量回归机的性能设计了推力估计器。在使用boosting的过程中,有两点与传统方法不同：（1）为了在建立稀疏最小二乘支持向量回归机的时候使数值计算更稳定,使用无放回抽取;（2）为了实现最小二乘支持向量回归机的稀疏性和降低计算的复杂度,用训练数据集的一个子集来建立最小二乘支持向量回归机,不再使用全部训练数据。仿真实验表明,基于boosting稀疏最小二乘支持向量回归机的推力估计器能够满足直接推力控制的需要,即估计推力相对误差不大于5‰。     

航空发动机控制器降阶方法

研究了状态空间模型的降阶方法,介绍了平衡截取降阶方法,提出最小二乘降阶方法.根据降阶前后系统应具有相同的输出,采用最小二乘法计算出降阶后系统的模型参数.以状态空间形式的某航空发动机控制器为降阶示例,采用以上两种方法进行了降阶研究,结果表明所提出的最小二乘法具有更优的性能.