航空发动机多路模糊切换控制系统设计

针对航空发动机在不同控制通路切换过程中出现的转速等参数发生大幅度跳变以及系统不稳定的问题,提出了一种模糊切换控制方法,设计了基于不同结构控制通路的模糊切换控制器,基于无源性概念对航空发动机多路模糊切换控制系统进行了稳定性分析,得到了多路模糊切换控制系统稳定的充分条件。航空发动机模糊切换系统与直接切换系统仿真结果表明了航空发动机多路模糊切换控制方法的有效性。     

航空发动机健康估计的神经网络修正卡尔曼滤波算法

针对商用航空发动机与气路相关的传感器分布不均、且个数小于气路健康参数的个数、使用卡尔曼滤波算法估计全部气路健康参数时容易出现误判的特点,提出一种神经网络修正的卡尔曼滤波算法。该算法在每个采样周期内利用BP神经网络来修正个体的偏移方向,按粒子滤波算法计算每个个体的权值用以估计总体的均值和协方差,然后利用卡尔曼滤波算法更新所有个体,并将总体的均值作为当前时刻的估计结果。通过对商用航空发动机部件级模型在多个飞行状态点数字仿真模拟9种气路突变故障,由7个可测输出估计全部10个健康参数,该混合算法的估计误差相比BP神经网络与无迹卡尔曼滤波算法分别平均降低了34.6%与47.9%。     

涡扇发动机故障诊断的快速原型设计

提出一种基于发动机基线模型的面向气路故障诊断的快速原型设计方法.考虑到基于模型的发动机全包线范围的故障诊断方法需要有较高精度的模型,选择合适的换算参数对已有的相似变换参数进行修正,建立适用于全包线的发动机基线模型,设计基于加权最小二乘算法的故障诊断模型,并将其写入至CompactRIO构建了发动机故障诊断的快速原型.通过对某型涡扇发动机试验表明:该种故障诊断的快速原型设计方法是有效的.     

航空发动机性能恢复控制方法

针对航空发动机部件蜕化导致性能变差问题,设计了航空发动机性能恢复控制系统,系统根据发动机的工作状态以及健康状态在常规转速控制模式、稳态性能恢复控制模式和加速性能恢复控制模式之间切换.稳态性能恢复控制模式在常规转速控制模式的基础上设计了一个外环控制回路,通过自适应修正稳定状态下压气机转速指令达到蜕化发动机性能恢复的目的;加速性能恢复控制模式通过综合常规转速控制方法和喘振裕度控制方法,在保证发动机气动稳定的同时,充分挖掘发动机潜力,从而达到恢复蜕化发动机加速性能的目的.通过不同状态不同部件蜕化下的仿真结果表明恢复蜕化发动机性能的有效性.     

基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.     

基于自适应粒子滤波的涡扇发动机故障诊断

针对涡扇发动机非线性、非高斯的特点,提出了一种自适应的粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件突变故障的诊断.为了减小算法的计算量并且保证滤波精度,分析了滤波精度和样本数目的关系,提出根据滤波过程中状态的方差自适应地调整粒子数,在保证一定的滤波精度下可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,提高了算法的实时性.同时,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)用于更新粒子,产生重要概率密度函数,在一定程度上避免了粒子的退化.通过某型涡扇发动机的仿真分析表明:改进的算法相比标准粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件故障诊断时,参数估计的方均根误差减小了50%左右,且算法的计算量减小了30%.     

基于ReliefF-LMBP算法的涡轴发动机气路故障模式识别—两机专刊

针对涡轴发动机气路故障模式识别精度不高的问题，提出了一种基于ReliefF-LMBP故障特征提取的发动机故障模式识别方法。应用ReliefF算法对发动机传感器参数赋予权值，对传感器参数特征权重值进行迭代更新和排序，聚集好的特征样本，离散异类样本。根据筛选出的特征子集，利用LMBP神经网络算法进行发动机故障模式识别。以涡轴发动机为对象进行气路故障诊断验证，结果表明所提方法能提取特征传感器参数并实现有效的故障模式识别。     

航空发动机健康管理系统的快速原型设计

针对航空发动机健康管理系统传统设计方法周期长、成本高等问题,提出了面向健康管理系统的快速原型设计方法,构建了基于虚拟仪器语言和快速原型技术的航空发动机健康管理系统快速原型仿真平台。以CompactRIO平台为核心,在实时响应最高的现场可编程门阵列(FPGA)环境下设计了信号接口单元,模拟发动机真实传感器值,并提供了基于Windows平台的健康管理软件实时开发环境,可以将健康管理算法快速部署下载至硬件平台。结果表明:此健康管理系统的快速原型设计方法是切实有效的,为扩展成为完全的硬件在回路(HIL)仿真的平台奠定了基础,有较好的工程实用价值。     

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.     

基于二阶鲁棒滑模观测器的民用涡扇发动机气路故障诊断

针对状态估计器在航空发动机气路参数估计中响应迟缓、鲁棒性不强等问题,以未知输入重构的思路,提出了一种基于Super-twisting滑模观测器的航空发动机气路故障诊断方法。通过将健康参数考虑为未知输入,设计滑模切换项重构健康参数的变化量,由于避免了状态估计器设计中健康参数导数为零的假设,本文的方法在处理突变故障时拥有更快的响应速度。针对鲁棒性问题,提出了一种新的故障向量增广形式,通过将扰动项增广至健康参数向量中,观测器的重构信号能够同时估计出健康参数变化量以及扰动项的大小,实现扰动与部件故障的解耦,从而避免了不确定项对健康参数估计结果的影响。本文建立了民用涡扇发动机包线范围内的线性变参数模型,通过不同故障模式下的数值仿真,并与状态估计器比较,验证了方法的有效性。结果表明,设计的滑模观测器具有小于0.5%的估计误差,有效地提高了气路健康参数的估计速度,增强了对不确定性的鲁棒性。