某型涡喷发动机状态空间模型的提取与修正研究

以某型单转子涡喷发动机为研究对象,在提取该型发动机状态空间模型的基础上,提出了单转子涡喷发动机状态空间模型的稳态及动态的修正算法,获得基于稳态及动态的修正模型.以阶跃输入响应对模型进行了检验,检验结果表明使用该方法修正的状态空间模型具有与原非线性数学模型完全一致的稳态及动态过程响应,解决了单转子涡喷发动机状态空间模型检验与修正的问题.     

基于部件特性的航空发动机性能模型修正

研究了基于部件特性修正的航空发动机稳态性能模型修正方法,并通过对部件特性的研究总结了部件特性修正因子选择原则。以此为基础,提出了基于多状态试验数据的发动机性能模型修正方法,并采用双轴涡扇发动机地面试验节流特性数据对稳态性能模型进行修正。结果表明,采用单个试验状态数据修正后的稳态性能模型不能完全满足工程使用要求,使用基于多状态试验数据修正后的节流特性转速范围内模型计算精度与修正前相比有很大提高,验证了该方法的有效性和实用性。     

基于变尺度寻优混合求解算法的航空发动机状态变量模型建立方法

为了克服小扰动方法精度不高、稳态终值响应法动态过程不一致以及传统拟合法的随着维数增加精度下降和拟合时间长等缺点,综合了3种算法(小扰动法、稳态终值响应法和传统拟合法)的优点,设计了基于变尺度法的混合求解方法建立了航空发动机状态变量线性模型。仿真结果表明:建立的航空发动机状态变量线性模型与非线性部件级模型在动态过程响应中吻合良好,而且具有较高的稳态精度,能够保证航空发动机最终稳定值的一致性。     

状态变量模型建立方法

为了克服小扰动方法精度不高、稳态终值响应法动态过程不一致以及传统拟合法的随着维数增加精度下降和拟合时间长等缺点,综合了3种算法（小扰动法、稳态终值响应法和传统拟合法）的优点,设计了基于变尺度法的混合求解方法建立了航空发动机状态变量线性模型。仿真结果表明：建立的航空发动机状态变量线性模型与非线性部件级模型在动态过程响应中吻合良好,而且具有较高的稳态精度,能够保证航空发动机最终稳定值的一致性。     

基于平衡流形的航空发动机LPV建模方法

针对航空发动机线性变参数模型,基于平衡流形原理,研究了一种改进LPV建模方法.首先,根据平衡流形原理,构造涡扇发动机平衡流形参数化形式.其次,根据某型涡扇发动机非线性模型,建立基于局部线性模型的涡扇发动机准LPV模型.然后,建立基于平衡流形的航空发动机改进准LPV模型,即:利用平衡流形参数化形式,根据调度变量实时估算发动机平衡态,以更新发动机准LPV模型的参考平衡态.最后,通过对发动机从慢车状态到最大状态的阶梯加速过程进行仿真,表明改进UP模型的稳态和动态响应特性与发动机非线性模型保持很好地一致.     

基于改进粒子群算法的航空发动机状态变量建模

为了克服现有航空发动机状态变量建模过程中的不足,采用了一种改进粒子群算法建立航空发动机状态变量模型。首先改进了粒子群算法,提出一种每个粒子根据自身适应值动态调整其惯性系数方法来平衡搜索性能;对群体最优位置进行实时的代内更新以提高搜索速度;为避免陷入局部最优,在最优个体附近进行随机搜索。其次利用该算法建立航空发动机状态变量模型,根据航空发动机在稳态点处的线性化模型应与在该同一稳态工作点处的非线性模型响应一致的原则构造适应值函数,仿真结果表明所建立的状态变量模型不论是稳态过程还是动态过程都与非线性模型响应基本一致,建模精度较高,建立过程简便。     

航空发动机推力测量方法

<正>推力是航空发动机最主要的性能指标之一,对其进行准确测量对于发动机研制与性能评定具有重要意义。发动机推力通常通过地面台架试验直接获取,目前普遍使用基于稳态模型的方法测量。由于该方法的测量值包含了动架的振动干扰、惯性干扰和运动阻尼干扰,使得发动机稳态时测量结果包含有波动干扰、过渡态时测量滞后,影响发动机稳态和过渡态性能评估。为满足航空发动机高空模拟试验中推力高精度、快速测量要求,国外对此开展了推力测量动力学特性研究、动态测量特性检验试验及测量结果数字补偿等研究,实现了推力的动态测量。国内在航空发动机动态推力测量方面还未见相关报道。本期《一种改进的航空发动机高空模拟试验推力测量方法》一文,通过建立高空模拟试验推力测量稳态模型和动态模型,对试验振动的影响进行仿真分析和试验验证,提出了对测量动架振动进行在线补偿的动态推力测量方法。并从测量不     

航空发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断

提出了基于执行机构模型和航空发动机逆模型的执行机构及其传感器单一故障诊断和定位方法.基于执行机构小闭环结构建立了3阶执行机构传递函数模型.基于两个并联的BP(back propagation)神经网络,建立了航空发动机稳态逆模块和动态补偿模块,形成航空发动机逆模型,以实现基于航空发动机输出的燃油流量估计.以执行机构模型输出和传感器输出之间的偏差为依据进行故障判别,以航空发动机逆模型输出和传感器输出偏差为依据对故障进行定位.以某型航空发动机及其燃油系统执行机构模型为对象进行的仿真,结果表明,该诊断系统可在航空发动机稳态、动态情况下准确地诊断出幅值在1.6%以上的执行机构及其传感器故障并进行定位,验证了所提出故障诊断方法的有效性.      

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。     

子空间辨识方法的改进

针对现代航空发动机的自适应控制和故障监控领域建立物理意义明确的系统动态模型的需要，基于数字子空间状态空间系统辨识（N4SID）方法，提出并推导了指定状态为量的子空间辨识方法，并在某些双转子涡喷发动机气动热力学模型上进行了仿真实验，说明通过指定状态变量的子空间辨识方法可以得到较好的辨识结果。     

1 种航空发动机增广模型的建立方法

精确完整的发动机线性模型对于现代航空发动机控制系统的设计与故障诊断至关重要。提出了1种用差分进化算法提取包含发动机主要特征量及其执行机构状态变量的增广发动机状态变量模型的方法,其状态变量包括发动机转速、执行机构位移、速度、控制压力等特征,并包含了执行机构的输入饱和限制,与实际系统相一致。仿真结果表明:利用该方法建立的增广发动机状态变量模型与非线性模型动态响应过程吻合良好且稳定终值一致,可用于具有工程应用价值的控制器设计及包含执行机构的发动机故障诊断。     

基于神经网络逆控制的发动机直接推力控制

首次将动态神经网络逆控制用于航空发动机直接推力控制。为了有效消除由于神经网络逆模型构造误差(即神经网络逆模型不可能完全逼近航空发动机的逆模型)而产生的稳态误差和解决航空发动机推力不易测量的困难,分别设计了积分补偿器和推力估计器,从而实现航空发动机直接推力控制。飞行包线内数字仿真结果表明,此控制方案具有良好的动静态性能、精度高、跟踪快。     

神经网络在发动机自适应建模中的应用研究

提出了一种新的基于神经网络的发动机自适应实时模型的建模方法。建模的思想是认为发动机的任何非额定工作都将导致其输出参数的变化,因而可以把这些参数偏离正常工作参数值的变化量,也就是输出偏离量,用来表征发动机的非额定工作情况。把它们作为增广的状态变量,设计卡尔曼滤波器对其进行最优估计,然后用这些输出偏离量的估计值,通过由BP神经网络训练出来的可测输出偏离量与未测输出偏离量的映射关系来校正机载发动机模型的计算输出,使之与真实发动机的输出一致,从而使实时机载模型获得对任何发动机非额定工况的自适应能力。      

基于Kriging方法的航空发动机压气机特性元建模

针对求解航空发动机数学模型时,使用传统的压气机二维特性曲线进行插值计算精度较差的问题,引入了优化技术中元建模的思想,对压气机特性进行模型重构.根据压气机特性数据空间分布的特点,定义元模型的输入输出维数,采用Kriging算法建立了流量和效率特性的代理模型.以某型涡扇发动机为例进行了压气机特性元建模的仿真计算,设定了满足...     

航空发动机状态变量模型的QPSO寻优混合求解法

针对航空发动机控制和故障诊断中的状态变量模型求解存在的系数矩阵精度不高的问题,结合阶跃响应法和拟合法的基础上,提出了一种基于量子粒子群寻优（QPSO）求取发动机状态变量模型的混合求解法。QPSO优化算法求解A,C矩阵使得状态变量模型和非线性模型在动态过程具有较好的吻合,阶跃响应法求取B,D矩阵保证了模型稳态响应一致。利用混合求解法建立了某型涡轴发动机在某一稳态工作点下的小偏离状态变量模型。仿真结果表明,这种方法不仅增强了状态变量模型的求解精度,相对于单纯的拟合法缩短了求解时间,精确的状态变量模型为进一步的故障诊断和控制系统设计提供了条件。     

涡轴发动机简化实时模型研究

涡轴发动机数控系统传感器故障诊断需机载的发动机数学模型,由于缺乏部件特性数据,根据某型发动机地面试车稳态数据和动态数据,建立涡轴发动机慢车以上状态简化数学模型。该模型具有较好的实时性,稳态模型采用插值算法,动态模型针对不同参数分别采用动态系数法和转子动力学方法。数值仿真结果表明：该简化模型具有较高的动态和稳态精度,可以满足传感器故障诊断的需求。     

航空发动机的模糊故障诊断方法研究

提出了一种基于T-S模糊模型的故障诊断方法, 该方法从样本空间提取模糊规则, 在模糊系统参数最优化的同时实现了对模糊系统结构的自适应优化, 并给出了故障判定的阈值确定方法.以某涡扇发动机定检稳态的机载记录数据为依据, 将基于T-S模糊模型的故障诊断方法应用于航空发动机, 研究结果表明, 该方法能准确地判定某涡扇发动机的健康状况, 将其应用于航空发动机故障诊断是可行、有效的.      

基于遗传算法的航空发动机PI控制器参数优化方法

P ID控制器参数整定与优化一直是自动控制领域研究的问题。采用遗传算法进行的PID参数整定与优化是一种全局最优且与初值无关的优化方法。本文结合某型航空发动机,利用遗传算法对发动机单变量及双变量P I控制器参数进行优化。仿真结果表明:该方法对PI参数整定具有比较好的综合控制性能,不失为一种具有较好实用价值的航空发动机P I控制器参数整定与优化方法。      

涡轴发动机健康管理跟踪滤波器技术

以反映部件健康状态的变几何涡轴发动机部件级数学模型为基础,利用线性化方法建立了反映航空发动机健康状态的线性状态空间数学模型;利用Kalman滤波器原理,构建了涡轴发动机健康状态跟踪滤波器。对线性状态空间模型和健康状态跟踪滤波器进行了仿真,结果表明：线性状态数学模型准确、实时;健康状态跟踪滤波器可准确地估计出涡轴发动机健康状态的变化。