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%。     

基于DSP的数控XY工作台同步触发测控系统

为了验证多影响因素作用下的数控XY工作台误差补偿效果，必须设计能够实现温度、运动速度、X/Y坐标位置、标准量实时采集与同步触发的测控系统，用于补偿实验验证。介绍了能够实现工作台运动速度、温度、光栅尺与电感测微仪同步触发并实时采集的测控系统。以数控XY工作台为研究对象，采用电感测微仪为工作台位移标准量，DSP为主控芯片，搭建了实验装置进行了实时采集、同步触发和比对实验，以及测控系统测量误差和重复性误差实验。实验结果表明，所设计的测控系统可以实现预设目标，可以用于不同影响因素下的数控XY工作台位移量与标准量的实时比对，验证工作台误差补偿效果，也为后续数控机床在机测量系统误差补偿器的研制打下基础。