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为保证整个飞行过程中满足噪声适航标准和飞行器的安全性,需要按照最严苛的噪声要求进行发动机设计,并留有很大的安全裕度,因而导致发动机的性能潜力未能得到发挥。本文对传统灰狼算法进行了改进,提出自适应概率变异策略,在优化过程中调整狩猎模式,提升了算法的全局搜索能力;基于该算法开展涡扇发动机性能/喷流噪声综合寻优控制研究,根据不同飞行需求对航空发动机性能进行优化,获得最佳控制量,在满足安全性和噪声指标的同时,提高发动机的性能。仿真结果表明,改进后的算法具有更好的全局寻优性能,最大推力模式下可提升推力13.45%,最小油耗模式可降低油耗3.19%,最低涡轮前温度模式可降低涡轮前温度2.07%。 相似文献
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基于直升机/涡轴发动机综合仿真平台的发动机非线性模型预测控制 总被引:2,自引:0,他引:2
基于具有可靠置信度的直升机/涡轴发动机综合仿真平台,研究了涡轴发动机带约束优化的非线性模型预测控制(NMPC)技术。首先通过设计多输出迭代约简最小二乘支持向量回归机(RRLSSVR),训练具有较好实时性、精度及泛化能力的内嵌式预测模型,在高度0~5 km、前飞速度0~75 m/s范围内模型精度达5‰。其次,考虑了扭矩、燃油流量、动力涡轮转速、燃气涡轮转速等综合信息及相关约束对控制效果的影响,利用在线序列二次规划(SQP)算法实现滚动优化控制,而后加入目标转速偏差的积分项以消除静差,保证输出恒定。最后,通过对直升机进行机动飞行大扰动仿真验证了该预测控制器对扰动的抑制能力,相比传统串级PID控制,能够显著降低动力涡轮转速下垂/超调量,达到更好的控制品质。 相似文献
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相同步降噪一般先通过一定飞行条件下的实测数据辨识出螺旋桨噪声模型,然后基于噪声模型计算出该条件下的最优相角,再将最优相角用于相同步降噪。在噪声模型辨识的过程中,受飞行速度、高度和气流变化等的影响,实测数据经常会发生较大的波动,从而影响辨识模型和最优相角的准确性。提出一种基于小波滤波和三参数正弦拟合法的最小数据波动的噪声数据选取方法,提高噪声模型的辨识精度,该方法通过小波滤波算法从噪声信号中提取出螺旋桨的叶尖通过频率信号,采用三参数正弦拟合算法合理地选择出波动最小的数据用于噪声模型辨识,从而有效地回避较大波动数据,提高辨识模型的精度。试验结果表明相较于传统使用固定数据辨识所得的噪声模型,使用最小波动数据辨识所得噪声模型能够获得更高的精度,且噪声模型预测的声压级和实际测量的声压级误差小于1dB,模型预测的最优相角与实际最优相角的误差小于5°,最优相角在试验位置点能够实现高达19.5dB的降噪效果。 相似文献
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无人驾驶直升机发动机模糊自适应PID控制 总被引:1,自引:4,他引:1
针对某型无人驾驶直升机发动机控制的特点,提出恒量供油、恒速控制和总距前馈补偿控制的复合控制策略,在飞行控制计算机内建立发动机模糊自适应PID控制器,利用模糊规则和推理来在线调整PID参数,使发动机安全平滑启动,并在各种功率状态下保持输出轴转速恒定。经含实物仿真试验、地面试车、系留试验以及无人机整机试飞测试,所设计的发动机控制方案动态响应速度快,对总距变化等干扰的抑制作用强,能保证主旋翼在各种飞行状态下获得最佳的气动效率,改进无人直升机的飞行性能。 相似文献
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黄向华 《南京航空航天大学学报》2005,37(4):447-451
在双通道的发动机控制系统中,未超过故障阈值的传感器慢漂移故障难以隔离,且在故障检出前影响控制系统的反馈信号。引入机栽自校正实时模型作为第三通道的虚拟传感器,并提出模糊隶属度加权和动态阈值技术以获得可靠的传感器适应值,实现双余度系统中失效传感器的检测和隔离。仿真结果表明,这种方法能可靠地改进适应信号,将由于传感器故障引起的发动机控制系统扰动抑制到0.2%以内,并能避免失控。 相似文献
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航空发动机气路部件故障融合诊断方法研究 总被引:6,自引:0,他引:6
针对发动机气路部件故障,提出了一种基于模型和基于数据驱动的融合诊断方法。采用极端学习机(ELM)实现基于数据驱动的故障诊断。针对ELM随机选择输入层权值和隐含层偏置带来的缺点,采用改进微分进化(IDE)算法以训练样本的均方根误差(RMSE)和输出层权值的范数为评价标准对其进行优化,减少了ELM的隐含层节点数,提高了网络的泛化能力。同时,由于传感器数目的不足,采用基于奇异值分解(SVD)的Kalman(SVD-Kalman)滤波器实现基于模型的部件故障诊断。为了提高航空发动机部件故障诊断的精度,利用改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机(IRR-LSSVR)算法对两种算法的估计结果在特征层进行定量融合。仿真结果表明,在发动机稳态状态下,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用特征层融合有效地提高了部件故障诊断的精度和准确率。 相似文献
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发动机数控系统智能容错技术的半物理仿真研究 总被引:5,自引:1,他引:4
提出基于自联想神经网络的发动机数控系统的智能容错技术。该方法不依赖系统模型,只需要发动机的测量值来离线训练网络。若发生性能蜕化,该方法能自动切入故障诊断与最优估计的综合逻辑。文中开展了半物理仿真实验,实验结果充分证明了该技术能适应实验现场多变的环境,能正确诊断发动机传感器故障并提供解析余度,具有较好的鲁棒性。 相似文献