基于自联想神经网络的发动机控制系统传感器故障诊断与重构

研究自联想神经网络及其在发动机控制系统传感器故障诊断及重构中的应用。自联想神经网络关键在于特征提取和噪声滤波。综合自联想网络的最优估计与故障诊断 ,自动区分估计误差和传感器故障。仿真结果表明这种方法不需要模型 ,能诊断传感器硬、软故障 ,当发动机性能蜕化时也能提供很好的解析余度。     

基于VigaPrime与MFC的可视化飞行仿真

<正>三维飞行视景仿真是利用计算机仿真技术制作三维图像,模拟飞机在空中/地面运动的过程。被广泛应用于教学模拟器,战术评估和商业游戏中。过去的三维视景仿真程序很多是基于DiriectX或OpenGL开发,这两种平台对开发者的要求较高,往往被用于较为专业的大型3D游戏开发。本文使用Multigen公司推出的Vega Prime2.2开发环境,其高度集成性,友好的人机界面和基于VS2005的高度自由的二次开发能力非常适合于开发飞     

基于自校正Broyden拟牛顿法的航空发动机模型数值计算

以Broyden拟牛顿法为基础结合计算发散判断和校正机制,提出自校正Broyden拟牛顿法.该算法结合牛顿法(Newton-Raphson method)平方收敛和Broyden拟牛顿法超线性收敛特性,通过自适应调整计算步长和校正函数,在非线性系统中具有更好的计算性能.以变循环发动机部件级模型为对象,应用自校正Broyden拟牛顿法进行稳态及动态仿真计算,并与牛顿法和Broyden拟牛顿法作对比.结果表明:自校正Broyden拟牛顿法对恶劣的初始计算条件适应性更高,计算速度更快且收敛能力性更强,动态计算中部件模型计算调用次数为牛顿法的15%,模型动态误差低于Broyden拟牛顿法的15%,同时也低于牛顿法的28%,动态计算最大残差量低于其他两种算法的25%.验证结果表明了自校正Broyden拟牛顿法的优越性.      

涡桨发动机螺旋桨实时建模技术

基于螺旋桨片条理论对叶素进行受力分析,推导了螺旋桨拉力和功率等参数的计算公式,建立了螺旋桨实时数学模型,将模型求解归结于干涉角的迭代,并指出模型保证实时性的关键在于迭代算法的收敛速度.通过分析迭代函数及其导数关系,提出一种干涉角初值设置方法,并提出采用割线法代替导数法能加快迭代运算.仿真结果与实验数据对比分析表明:基于叶素受力分析得到螺旋桨拉力和功率的计算精度满足要求,干涉角初值设置以及基于割线法的迭代收敛速度能满足涡桨发动机控制系统实时仿真的需要.      

航空发动机性能退化缓解控制技术

开展了航空发动机性能退化缓解控制技术的相关研究.性能退化缓解控制通过内环控制转速,外环控制推力,实现了对航空发动机的控制.该控制方式既有传统控制方式的优点,又能像直接推力控制那样实现对推力的直接控制,达到提高发动机控制自主性的目的.为了验证性能退化缓解控制的有效性,以某型双轴混排涡扇发动机为对象进行了控制系统设计及仿真验证.仿真结果表明了性能退化缓解控制技术的有效性和可行性.      

拉力式对转桨扇发动机的建模与性能评估

为了分析桨扇发动机的总体性能,为桨扇发动机的预研工作提供方案,建立了一种三轴拉力式对转桨扇发动机的仿真模型,将桨扇发动机看成桨扇和涡轴发动机匹配的结构。桨扇建模基于相似原理,从单排桨扇的气动性能入手,并考虑了桨扇轮毂的影响以及前后排对转桨扇的相互影响和空气流道的收缩,模型与实验数据的误差在2%以内。核心机建模采用三轴涡轴部件级模型。基于该模型进行了桨扇发动机的性能评估。结果表明,桨扇和进气道的耦合作用对发动机性能影响很小,可以忽略。桨扇轴距半径比对发动机性能有一定影响,可以设置在0.4~0.6以内。前后排桨距角始终保持为56°,当高度增加时,总推力下降、sfc上升。当马赫数增加时,总推力先下降再上升,sfc先上升后下降。桨距角是重要的性能调节参数,4°的桨距角变化量可以带来64%的推力变化。     

基于改进AFSA的桨扇发动机加速控制计划优化

为了提升桨扇发动机的过渡态性能，提出了一种可以满足发动机性能参数约束和寻优结果正确性要求的桨扇发动机加 减速控制计划优化方法。引入自适应调整策略和半可行域对人工鱼群算法（AFSA）进行改进，经过数值验证，改进后的算法较原 始算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度。将推力与目标推力间的差值作为寻优目标，采用改进后的人工鱼群算法和序列 二次规划算法（SQP）对桨扇发动机的加速过程进行优化，得到了满足约束前提下的桨扇发动机时间最短的加速控制计划，结果表 明：与采用传统的基于梯度的序列二次规划算法相比，采用改进的人工鱼群算法进行离线分段寻优所得到的控制计划总加速时间 缩短了21.8%（0.58 s），证明了改进人工鱼群算法具有更强的全局寻优能力，更适用于桨扇发动机加速控制计划的优化。