改进BA优化的MKSVDD航空发动机工作状态识别

为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法（CRBA）优化的多核支持向量数据描述（CRBA-MKSVDD）智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述（MKSVDD）改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法（BA）的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。      

带矢量喷管的涡扇发动机动态过程研究

建立带矢量喷管的涡扇发动机动态数学模型。研究了矢量喷管偏转角和偏转角速度对涡扇发动机工作的影响。研究结果表明 ,不同的矢量喷管偏转角速度对发动机涡轮前燃气温度会产生不同温度峰值 ,而且温度峰值随矢量偏转角速度增大而增大。而在一定的不同矢量角作用下 ,发动机的阶跃响应过程调节参数无明显变化      

矢量喷管控制对发动机性能的影响

建立了带推力矢量的涡扇发动机数学模型。结合某型涡扇发动机研究了矢量喷管偏转对发动机工作和性能的影响,研究结果表明,矢量喷管偏转时,在一定条件下,发动机低压转子共同工作线向喘振边界移动,而高压转子共同工作线不发生变化,发动机总推力是增大的。但当将矢量喷管偏转与喉部面积放大相结合,可使发动机保持原工作状态不变,而发动机总推力却随着几何矢量角的增大而减小。      

状态关联及其在故障树自动建造中的应用

为了对状态关联复杂的系统进行精确的故障诊断 ,需要开发包括状态关联的故障树自动建造方法。提出了描述状态关联关系的状态树与状态关联矩阵 ,依据状态关联设置了状态叠加算子 ,描述了状态关联在故障树自动建造中的应用     

航空发动机两种加速控制计划的融合控制方法研究

转速导数(N-dot)和换算燃油流量加速控制计划是航空发动机加速过程安全、快速的重要保障,但各自分别易受到功率提取、性能衰退和传感器、燃油计量装置误差的影响导致失速喘振或加速性的下降。为了提高所控制加速过程的鲁棒性,使用这两种控制计划所获燃油流量的偏差大小对N-dot控制计划的控制目标进行调节修正的融合控制方法获得实际的加速燃油流量。以双转子加力涡扇发动机为对象的仿真验证表明,该控制方法可以适应全包线加速控制的需要;相比其余两种控制计划在受功率提取、误差影响下保持正常工作的范围更广;相同工作条件下,该方法比N-dot控制计划更不易发生喘振,比换算燃油流量控制计划的加速时间更小。     

完善驾驶舱资源管理

本从飞行人员角度出发，在“安全第一”意识，航空专业知识，飞行技能，严格程序化、标准化、规范化，发挥团队精神等方面进行了较为深入的探讨，这对完善驾驶舱资源管理，保障飞行安全有着重要作用。     

涡轮级间混合架构的变循环发动机总体性能研究（英文）

为满足军用空优战斗机的超声速巡航和亚声速巡航需求,提出了一种涡轮级间混合的变循环发动机架构,该架构包含两种工作模式和八种变循环特征。首先阐述了本架构设计理念与任务目标;然后建立了部件级实时动态变循环发动机模型;最后,在经过特有的粒子群寻优算法对变循环发动机亚声速巡航油耗寻优,对比第四代涡扇发动机油耗产生了12.75%亚声速巡航收益。此外,即使在超声速巡航点本架构也实现了一定的油耗收益和推力提升。在超声速巡航和亚声速巡航之间,可实现0.29～0.82的涵道比大范围变化。结果表明,该架构有望成为一种适用于下一代空优战斗机的变循环发动机架构。     

基于发动机非线性响应的辨识线性模型方法

研究利用航空发动机的非线性响应，辩识多个基准状态下线性模型的方法。将发动机的非线性动态模型描述为Volterra级数模型，利用一种鲁棒的自适应辨识算法实现它的辩识，将模型的高阶部分去掉，就得到了发动机的小偏差脉冲响应函数模型，然后可将其转化为其它形式的线性动态模型。利用某型涡扇发动机仿真对方法进行检验，求出若干基准状态下的线性模型，对比表明，得到的线性模型比较准确。可实现利用飞参数据辨识发动机多状态的线性模型。     

进行非线性系统部件故障诊断的一种方法

为了辨识诊断非线性系统的部件故障,提出了Volterra核拟合线辨识模型。将各阶的Volterra核按照一定算法拟合为各阶曲线,基于多个阶跃响应对拟合线进行辨识并进行各阶分离,然后根据故障对各阶拟合线的影响特征进行故障辨识。将它仿真应用于一种液压放大器的故障诊断,结果较准确,计算量较少。适用于对非线性系统的部件偏差及故障的诊断。     

自适应循环发动机性能智能在线寻优算法研究

为解决自适应循环发动机性能在线自主优化问题,提出一种适用于三流道自适应循环发动机的智能自主优化控制方法,通过深度确定性策略梯度算法（DDPG）在线优化压比计划,实现控制规律自主寻优。本文在基准发动机特性图上给出了不同外涵面积下的等推力特性曲线,在此基础上给出了基准的最低油耗控制规律曲线。当发动机性能退化、或存在个体差异等偏离时,基准控制规律不再能使发动机性能最优,DDPG算法利用前期存储的数据对压比指令修正量进行训练学习,自主调整发动机控制规律。整机数值仿真结果表明,调整后亚声速巡航单位耗油率降低7.63%,与最低油耗点比较偏差0.03%。超声速巡航单位耗油率降低5.04%,与最低油耗点比较偏差0.01%。性能寻优算法可以在发动机性能偏离情况下实现发动机控制规律自主调节,达到最低油耗。