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1.
面向21世纪航空动力控制展望   总被引:36,自引:15,他引:21  
本文展望了跨入 2 1世纪之际航空动力装置控制系统的发展方向 ,在技术上将向数字、综合、分布、光纤、多变量、容错及智能控制等方向发展 ,其达到的效益是提高性能 (推力或功率 )、提高可靠性、减轻重量、降低耗油率。本文还对我国航空动力控制的研究工作提出几点建议  相似文献
2.
基于概率神经网络的发动机故障诊断   总被引:28,自引:0,他引:28       下载免费PDF全文
叶志锋  孙健国 《航空学报》2002,23(2):155-157
 用反向传播神经网络 (BPNN)和概率神经网络 (PNN)对航空发动机若干原型故障进行定性的诊断,并将仿真结果进行了比较。仿真结果表明,当测量参数不包含噪声或噪声较小时,两种网络都具有很高的诊断准确率;当测量参数的噪声较大时,则概率神经网络的诊断准确率远大于反向传播神经网络,显示了概率神经网络较强的诊断鲁棒性。此外,概率神经网络能够充分利用故障先验知识,并考虑代价因子的作用,从而把误诊断可能带来的损失减小到最低程度。  相似文献
3.
航空发动机小偏差状态变量模型的建立方法   总被引:25,自引:7,他引:18       下载免费PDF全文
采用最小二乘拟合法建立用于航空发动机鲁棒控制系统设计的小偏差状态变量模型,即根据发动机非线性模型的小偏差动态响应数据直接拟合出其小偏差状态变量模型。由于建模误差在最小二乘意义下最小,因而应用该方法可以保证所建模型具有较高精度。此外该方法亦不受模型阶次的限制。应用该方法建立某型涡记扇发动机的小偏差状态变量模型,具有较高的精度,从而验证了该方法的有效性。  相似文献
4.
发动机实时建模技术的新发展   总被引:14,自引:5,他引:9  
本文从发动机控制的角度, 对国内外近十几年来发动机实时建模技术的研究成果作了概要综述, 评述了几类实时建模的方法, 特别是自适应技术在机载实时模型建模过程中的应用, 并指出将来实时模型的主要发展方向是自适应模型和智能化建模技术。  相似文献
5.
应用神经网络诊断航空发动机气路故障的前景   总被引:11,自引:1,他引:10       下载免费PDF全文
介绍了近几年来国内外应用神经网络对航空发动机气路故障进行诊断的基本方法和研究进展。对单一故障进行定性的诊断已经取得了试验验证,结果表明神经网络具有较高的诊断准确率。对反映发动机气路部件健康状况的气流量、效率等参数的多故障、定量的诊断则取得了一些仿真研究成果。相对于基于发动机气动热力学数学模型的方法而言,神经网络方法具有更大的工程应用潜力。  相似文献
6.
遗传算法在求解航空发动机非线性模型中的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
将求解发动机非线性模型转化为一优化问题,提出一种用遗传算法(GA)来求解非线性模型的方法。与传统的N-R法相比,用GA法对初猜值的精度没有要求。对猜值缺少先验知识的非线性方程组的求解,GA法可大大提高求解非线性模型的收敛性。将GA算法与N-R法适当地组合应用,可进一步提高收敛速度。  相似文献
7.
基于序列二次规划算法的发动机性能寻优控制   总被引:8,自引:1,他引:7  
提出用非线性序列二次规划(SQP,Sequen tial Q uadratic P rogramm ing)算法解决发动机性能寻优控制问题。分析了线性规划(LP,L inear P rogramm ing)算法用于发动机性能寻优的固有缺陷以及SQP算法的优点。给出了SQP算法与LP算法用于最大推力模式和最小油耗模式仿真结果对比曲线。数字仿真实验的结果表明,SQP算法具有比LP算法更好的优化效果,在工程实际中有很大的应用潜力。  相似文献
8.
一种新的控制系统H/LTR设计方法   总被引:8,自引:4,他引:4       下载免费PDF全文
杨刚  孙健国 《航空学报》2004,25(2):104-107
 提出了目标回路传递函数恢复的一种新的控制系统H∞/LTR设计方法,通过引入对控制量的加权,不仅可以保持LQR回路的特性,而且可以使控制器具有较低的增益和较小的带宽。此方法克服了LQG/LTR方法增益过高和LQR无穷带宽而引起的控制器对噪声特别敏感的缺点,从而达到抑制噪声的目的。与此同时,通过合理选择权函数,方法在回路中引入了积分环节,消除了静差,但却避免了增广,从而降低了系统的阶数。最后的实例验证了方法的可行性。  相似文献
9.
粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用   总被引:8,自引:1,他引:7  
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.  相似文献
10.
支持向量机在燃气涡轮性能诊断中的应用   总被引:6,自引:1,他引:5  
由Vapnik统计学习理论得到的支持向量机是一种新的人工智能方法,它具有比人工神经网络更好的泛化性。文中构建了一种基于C—SVC的故障诊断模型(CBFDM),并采用5重交叉验证法来选择模型参数,该模型可给出3个最可能的故障原因。利用PW4000—94发动机巡航态影响系数矩阵产生仿真数据,对CBFDM研究结果表明,即使在噪声级别为正常情况下的3倍时,该模型诊断准确率仍超过93%。该诊断模型也可用于其它领域诊断问题。  相似文献
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