航空发动机传感器故障与部件故障诊断技术

结合局部学习思想与集成学习技术,提出了一种基于支持向量机-极端学习机-卡尔曼滤波器(SVM-ELM-KF,Support Vector Machine-Extreme Learning Machine-Kalman Filter)的航空发动机传感器故障与突发性部件故障诊断的方法.将改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机训练技术推广到分类机中,用于区分传感器故障与部件故障,使得该分类机具有一定的稀疏性.对于传感器故障,利用ELM分类机对故障进行定位.对于部件故障,利用改进的卡尔曼滤波器对发动机各部件的健康参数进行估计,从而对部件故障进行定位.仿真结果表明,提出的故障诊断方法能够准确地区分传感器故障和部件故障,实现故障的有效定位,验证了方法的可行性.     

航空发动机转子系统建模方法和振动特性分析

针对现代航空涡扇发动机转子系统的结构和力学特征,运用有限元法对其低压转子进行了有限元建模方法和动力特性研究.分别采用二维梁单元和三维实体单元建立转子系统的有限元模型,对其动力特性计算结果进行比较分析,在此基础上,提出了等效圆盘法进行有限元建模的等效原则.等效圆盘法将转子系统的叶片等效为刚性圆环,既能保留转子系统的结构和力学特征,又能有效地控制模型规模,将周期问题转化为轴对称问题,便于有限元程序的求解计算.计算结果表明,该方法是一种适用工程实际的有限元建模方法.     

航空发动机变几何涡轮增压性能研究

提出了一种变几何涡轮增压器用于发动机高空恢复功率的方法,并对其调节规律和相关特性进行研究。依据涡轮流动模型,分析了相同工况下不同喷嘴环开度对涡轮增压器工作的影响。在GT-POWER中建立了变几何涡轮增压发动机模型,通过全高度下不同工况的仿真分析,验证了变几何涡轮增压发动机恢复海平面功率的应用。结果表明,匹配了变几何涡轮增压器的发动机能够显著提高发动机高空可调范围,其使用升限从5 km提升到了6 km,对变几何涡轮增压器应用于恢复功率与喷嘴环开度的调节规律具有指导意义。     

基于ADRC的航空发动机限制保护器设计

发动机限制保护器在航空发动机运行过程中对特定的被限制量进行实时监控,在其超出安全范围时实施限制,实现对航空发动机的保护.将自抗扰技术用于限制保护控制器设计,利用自抗扰控制器的扩张观测器,动态估计未知扰动和系统特性,对实际控制量进行反馈补偿,实现超限后的快速保护,提高了发动机的安全性.仿真结果表明:所设计的自抗扰限制保护控制器能将超限偏差有效转化为对主回路指令的修正,综合控制系统响应速度快,达到了限制保护的目的.     

基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法

在机器人自动制孔过程中,制孔点位信息通常从待制孔工件工艺数模上获取,而待制孔工件安装过程中会出现位置偏移和变形,由工艺数模得到的点位信息无法直接满足孔位精度要求。为了保证自动制孔的孔位精度,提出了一种基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法。利用制孔区域边角基准孔建立双线性Coons误差曲面模型,通过模型计算出待制孔的误差补偿向量,并补偿至理论制孔位置。针对误差曲面切矢模长无法确定的情况,利用制孔区域内的基准孔构建遗传算法模型,计算出切矢模长最优值,使拟合的误差曲面更符合实际制孔区域曲面。通过试验对算法的有效性和精度进行验证,结果表明:采用基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法,可以使孔位误差得到有效的补偿。补偿后的平均孔位误差仅为0.195 6 mm,与传统的插值曲面方法相比,孔位误差降低了5%~10%。      

小型涡扇发动机燃油控制规律

以小型涡扇发动机DGEN380燃油控制规律为研究目标,使用解析法基于MATLAB平台建立其整机部件级稳态及动态数学模型并进行仿真计算。在旋转部件建模过程中使用工具获取特性数据,并绘制可以即时显示当前工作点/线的部件特性图;在稳态仿真时使用Newton-Raphson法和遗传算法2种方法求解发动机工作方程组,并对二者进行评估对比,针对遗传算法在发动机模型求解过程中的局限性对一般基础模型进行优化改进;在动态仿真时,采用欧拉法计算微分项。基于模型分析发动机燃油控制规律,并以发动机高度特性为例进行仿真计算。试验结果表明:Newton-Raphson法具有高精度和高速度,改进模型后遗传算法具有更好的适应性,模型及燃油控制规律的仿真结果较好地符合试验数据和理论趋势,对比误差小于3%。      

航空发动机喷嘴结焦积碳的性质

针对航空燃料燃烧时会在航空发动机喷嘴处产生大量结焦积碳,影响航空飞行器的飞行安全和使用寿命这一问题,研究了某型航空发动机喷嘴零部件上结焦积碳的生成情况.采用扫描电镜(SEM,Scanning Electron Microscope)、透射电镜(TEM,Transmission Electron Microscopy)、能谱仪(EDS,Energy Disperse Spectroscopy)以及X射线衍射技术(XRD,X-ray Diffraction)对结焦积碳的微观形态和性质进行了分析.结果表明:喷嘴零部件上生成的结焦积碳主要有两种形态:一种是丝状焦,另一种是颗粒状焦.其中,丝状焦只出现在零部件表面较光滑的位置,包括短纤维丝状焦和不定形丝状焦,是由金属催化作用所形成的;其形成与喷嘴零部件的结构、材质及表面粗糙度有关.颗粒状焦则主要集中在活塞表面,包括颗粒团聚状焦和颗粒分散状焦,是由催化作用与燃料热裂解共同作用所形成的.      

航空发动机数据库逻辑结构的研究

成功地建立航空发动机数据库的关键,是根据数据模型分析,研究的结果进行数据库总体逻辑结构设计,经过分析,研究采用关系型数据理论,使航空发动机数据库具有合理的逻辑结构,航空发动机是一种在不断发展中的技术密集型的热动力机械产品,它不但涉及许多学科与技术领域,而且本身结构得杂,型式多样,在建立关系型航空发动机数据库时,研究描述航空发动机的各种数据间的关系模式与函数依赖关系,是建立数据模型的主要环节,数据库     

基于深度学习的航空发动机故障融合诊断

通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合算法的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机的大量性能参数,先利用深度学习模型提取出性能参数中的隐藏特征,得出故障分类置信度;其后对多次故障分类结果进行决策融合,从而得出更准确的诊断结果。将普惠JT9D发动机故障系数用于数据仿真,通过算例验证本文算法的有效性;算例计算结果表明:多次实验结果经数据融合提高了可信度,该模型具有较高的故障分类诊断准确性和抗干扰能力。      

航空发动机转子系统结构方案图形库的研究与建立

压气机转子和涡轮转子是航空燃气涡轮发动机的重要组成部件,研究并建立航空发动机整个转子系统的结构方案图形库是航空发动机计算机辅助转子系统的必要组成部分。本文介绍了利用Auto CAD图形软件和Auto Lisp语言编写程序建立的发动机转子结构方案图形库的尝试。在广泛搜集并认真分析研究国内外现有航空发动机压气机转子部件和涡轮转子部件的基础上,确定并建立了典型零件分类图、典型零件图和典型结构方案图。结构方案的确定是以多级屏幕菜单的形式显示,以交互式的人机对话的方式供用户选择。方案确定以后,通过人机交互对话,对指定的参数赋予特征的数值,可以很快的绘制出转子结构方案图,并可以对结构方案图进行实时的修改和优化。     

基于Tent映射的自适应混沌混合多目标遗传算法

提出一种Tent映射在计算机上实现的改进算法,有效解决了受计算机字长影响,Tent映射存在不动点和小周期的情况.将改进的Tent映射应用于混沌优化算法中,对基本NSGA-Ⅱ算法进行改进.使用混沌序列对初始种群赋值,提高算法收敛能力;使用改进的混沌搜索增强种群多样性;分别使用基本算法和改进算法对标准测试函数进行数值仿真.统计结果显示:改进的算法可以在保持高效率求解的同时,得到的非劣解在收敛性和多样性指标上均优于基本NSGA-Ⅱ算法.     

基于星图匹配的小视场空间图像畸变校正

小视场星载相机受发射振动和空间环境等影响,会使所拍摄的空间图像产生畸变,并且畸变模型和参数也时有变化.针对小视场空间图像所含恒星点相当稀少的特点,提出一种基于Hausdorff距离多帧星图匹配的空间图像畸变校正方法,利用恒星点作为控制点实现畸变参数的计算.针对卫星姿态漂移所造成的相机光轴指向系统误差对校正的影响,给出一种自适应补偿方法.仿真实验结果表明,该方法计算量小、精度高,能够有效抑制图像噪声和输入误差的影响.      

一种基于Hausdorff距离的改进星图识别方法

针对基于Hausdorff距离HD(Hausdorff Distance)识别法存在识别速度慢和对星敏感器镜头旋转特别敏感的问题,提出了一种基于Hausdorff 距离进行星图识别的改进算法,它采用有向距离和绝对距离相结合的方法,利用恒星的空间结构信息,构建有向距离匹配模型;根据镜头旋转特性,建立绝对距离抗旋转模型;对两种模型测试研究确定加权因子,同时选取恰当的匹配识别门限,最终实现匹配识别的性能达到最优.仿真实验结果表明,改进后的算法不但保持了原有算法的高识别率,强抗噪性,而且还具有更快的识别速度和好的抗旋转特性.它在实际工程中已得到成功应用.      

基于Delaunay三角剖分的全天自主星图识别算法

在地球物理建模中,Delaunay三角剖分因其对给定点集进行三角剖分具有剖分结果唯一性这一重要特点而得到广泛应用.采用Delaunay 剖分这一性质,首次将Delaunay剖分算法应用到星图识别中.利用全天球星图的剖分不变性,采用有界曲面剖分的边界递归法,生成有序且容量小的完备导航星库;利用二维Delaunay三角剖分对视场内恒星星图进行剖分,将其结果进行快速匹配识别.仿真实验结果表明与现有的星图识别算法相比,此算法具有高的识别率,良好的实时性和鲁棒性,且所需导航星库的容量小,检索速度快.     

基于遗传算法的设备布置优化算法

对设备布置问题,建立了多目标优化数学模型.为弥补当前的现场布置遗传算法在变异阶段的不足,将最优个体变异与随机变异相结合,设计了组合变异策略:首先变异最优个体,如果变异出更优的个体,则用新个体替换当前种群的最差个体;如果最优个体变异不成功,则随机选择一个个体执行随机变异.据此,提出了一种改进的遗传算法用于求解设备布置问题.仿真实验证明了组合变异策略能够在明显较短的时间内,取得与随机变异相当的最优布置结果.对比分析进一步验证了该算法的有效性.     

基于改进遗传算法的航空集装箱装载问题研究

针对标准遗传算法求解装载方案时存在收敛速度慢、易早熟、寻优结果欠佳的问题,基于拟人装载策略,提出了一种以集装箱空间利用率最大为目标,考虑货物装载顺序、体积、质量、重心、不重叠等多种实际约束的改进遗传算法。首先,采用与货物放置状态相结合的实数编码,随机产生初始种群;然后,在常规选择操作中加入最优解保存策略,并将稳定性、支撑限制、重心约束考虑到进行线性尺度变换后的适应度函数中,以此来计算每种装载方案的评估值;最后,输出评估值最高的方案作为最优装载方案。实验采用异构性不同的测试算例进行性能测试,结合3组具体货物装载数据证明算法的普适性与实用性。结果表明:所提算法在求解强异构货物装载过程中具有较好的优化效果,适用于求解集装箱装载问题。与标准遗传算法相比,收敛性与搜索速度有所提高,2种不同箱型的集装箱空间利用率分别提高了3.82%和3.66%,运行时间分别缩短了7.9 s和5.58 s,能快速找到最优装载方案,可有效解决规则、不规则集装箱的货物装箱问题。基于MATLAB软件实现装载方案的可视化,为集装箱的实时装载决策提供了理论基础。      

遗传算法在质量矩导弹姿态控制中的应用

研究了三轴稳定控制系统的姿态控制问题.建立了内部带有3个可移动滑块的数学模型.利用RBF(Radial Basis Function)网络的快速自学习以及自适应特性,将其作为控制器不断调整滑块的位置.同时利用遗传算法(GA)的全局、并行寻优及增强式学习能力对神经网络控制器的权系进行优化.通过对滑块位置的协调控制,改变导弹的飞行姿态.最后讨论了滑块运动特性对系统性能产生的影响并对系统稳定性进行了分析.仿真结果表明该控制律能在保证系统稳定的情况下有效地实现导弹的姿态调整,并且提高了系统的动态响应品质.      

基于遗传算法的AT换挡元件方案优选

基于对液力自动变速器(AT,Automatic Transmission)的行星齿轮机构和换挡元件方案的运动学分析,提出了一种可实现换挡元件方案自动优选的智能算法.该方法不同于传统的方案设计方法,采用遗传算法来优化行星齿轮机构的特性参数,并根据换挡元件闭合顺序给出相应方案的偏移值,提出了换挡元件方案优选算法的适应度函数,实现了传动比优化和换挡元件闭合有序化的同步设计,从而缩短方案设计周期.基于MATLAB运算平台,实现了对ZF-8AT的换挡元件方案的优选,得到了3组最优换挡元件方案.结果表明,该算法有效地实现换挡元件方案设计.     

基于频偏校正的频率估计算法误差分析

介绍了基于频偏校正的频率估计算法原理,给出了算法在高斯白噪声背景下进行复正弦信号频率估计的标准差计算公式.在采样点数为N的情况下,对m的取值进行优化,得到当m取最接近N/3的整数时,算法的标准差达到最小值.Monte Carlo仿真试验结果表明:m取最接近N/3的整数时,频偏校正算法的标准差小于比值法(加汉宁窗)和相位差法,且在偏离FFT(Fast Fourier Transforms)离散谱线的频率变化范围内比较平缓.当信噪比较大时,优化取值后的算法标准差比m取最接近N/2的整数时小,且更加逼近克拉美-劳下限.