涡轴发动机自适应混合诊断模型高斯加权聚类方法

针对整个飞行包线内涡轴发动机健康参数估计问题,提出基于高斯加权聚类的机载自适应混合模型建立方法.机载自适应混合模型由卡尔曼滤波器和神经网络组成,由于飞行数据样本庞大,采用高斯加权模型对涡轴发动机飞行数据进行实时聚类,利用聚类数据更新神经网络权重,并实现自适应混合模型工作范围的自动扩展.仿真结果表明了该方法的有效性,采用...     

航空发动机状态变量模型的QPSO寻优混合求解法

针对航空发动机控制和故障诊断中的状态变量模型求解存在的系数矩阵精度不高的问题,结合阶跃响应法和拟合法的基础上,提出了一种基于量子粒子群寻优（QPSO）求取发动机状态变量模型的混合求解法。QPSO优化算法求解A,C矩阵使得状态变量模型和非线性模型在动态过程具有较好的吻合,阶跃响应法求取B,D矩阵保证了模型稳态响应一致。利用混合求解法建立了某型涡轴发动机在某一稳态工作点下的小偏离状态变量模型。仿真结果表明,这种方法不仅增强了状态变量模型的求解精度,相对于单纯的拟合法缩短了求解时间,精确的状态变量模型为进一步的故障诊断和控制系统设计提供了条件。