航空发动机神经网络自学习PID控制

将神经网络与传统的PID控制相结合,构成神经网络自学习PID控制,用神经网络在线整定PID控制器的比例、积分及微分三个参数,使被控对象跟踪理想参考模型的输出。该系统具有自学习能力,能适用于非线性、时变的被控对象。将神经网络自学习PID控制方法用于航空发动机全包线控制以及蜕化发动机的控制,进行了数字仿真,验证了该方法的有效性。     

航空发动机反馈神经网络自适应控制方法

根据反馈神经网络控制方法在发动机控制系统中的应用研究,建立了基于反馈网络的发动机控制系统。采用反馈神经网络辨识发动机模型参数,用动态自适应算法对神经网络权值进行了调整,并在飞行包线内各工作点对整个控制系统进行了仿真。结果表明,使用神经网络建立的发动机控制系统具有良好的控制品质和较强的自适应能力。     

航空发动机神经网络自适应控制研究

本文研究神经网络自适应控制方法及其在航空发动机控制中应用。结合某型航空涡喷发动机,首先研究采用神经网络进行非线性动态系统辨识,包括神经网络模型辨识的格式、输入信号形式等问题。然后,提出了一种神经网络自适应控制方法,阐明了该方法基本结构、原理。最后,在选定的设计点处进行发动机控制系统设计,当偏离设计点时,利用神经网络很强的学习、适应能力,通过在线修正神经网络参数,使控制系统仍保持良好性能。      

航空发动机的化控制

应用智能控制对某型发动机的加速控制进行了研究,提出了系统结构、智能控制的基本原则,特征模型的划分和智能规律的构成,并在此基础上,进行了仿真计算,结果表明,系统具有良好的动态品质。     

航空发动机神经网络反步控制方法

针对航空发动机非线性和不确定性的特点,提出了一种基于神经网络的反步控制方法.采用径向基神经网络估计未知系统方程,并用一种平滑切换法有效避免了控制器奇异问题.反步法的设计基于Lya-punov稳定性原理,保证了闭环系统一致渐近有界.最后针对某型涡扇发动机非线性模型设计了高压转速控制器,仿真结果验证了该方法的有效性.      

基于集成学习的航空发动机排气温度预测

准确预测排气温度对预知航空发动机未来的工作状态至关重要。然而,传统航空发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的航空发动机排气温度预测方法,被集成的子模型包括差分整合移动平均自回归模型、一次指数平滑模型和门控循环单元。对所有子模型的预测序列进行加权集成处理,提出了一种在历史发动机性能参数数据上学习最优权重系数的方法,避免了传统优化算法依赖于初始点的选取且其适用性局限于可微函数等问题。在Cessna-172R型飞机发动机排气温度预测问题中相较子模型准确性更高。     

航空发动机智能控制器应用研究

本文设计了一个智能控制器, 用于航空发动机稳态小偏离与瞬态大偏离控制, 数字仿真研究结果表明, 它比模糊控制及PID控制具有更好的控制性能。      

航空发动机多变量自校正控制研究

针对航空发动机这一具有耦合和强非线性被控对象,采用基于带遗忘因子的最小二乘参数估计算法的最小方差多变量自校正控制,通过分析保证了闭环系统的可辨识性。仿真结果表明,控制器响应速度快,跟踪精度高,抗干扰和耦合能力强,估计参数能以较快的速度收敛。      

航空发动机多变量自学习模糊解耦控制

提出了一种自学习模糊解耦控制器，将多变量模糊解耦控制和模型参考自学习控制结合起来，利用模糊逆模型在线产生和修正模糊解耦控制系统的规则库。并研究了它在航空发动机上的应用，取得了较好的控制效果。     

航空发动机可靠性试验方法研究

在分析航空发动机相关标准的基础上,对发动机在研制过程中零部件和整机试车、试飞项目及其考核目的进行研究。对试验进行了分类,提出了开展极限/强化试验的必要性;以故障模式及失效机理分析为依据,阐述了发动机在研制过程中成附件可靠性极限/强化试验的方法、应用原则及效果,并针对高周疲劳、性能稳定性和耐久性等考核重点梳理了整机可靠性试验的条件和载荷设计要求,提出了整机可靠性试验载荷谱选用建议。     

基于SCORM标准的航空发动机虚拟、仿真研究

以航空发动机实验课程为例,采用SCORM标准和VRML技术建立了3D航空发动机虚拟仿真实验室,并在Blackboard平台上成功运行。其中详细介绍了3D图形轻量化方法和SCORM数据包的制作。实践证明,该虚拟实验室能实现3D演示、且具有较强的交互性,为学习者提供了良好的教学体验。     

航空发动机滑油箱油量的实时测量方法研究

对航空发动机滑油箱油量测量技术进行了研究。首先概述了滑油箱油量的测量方式及原理,并在此基础上运用UG二次开发对航空发动机滑油箱油量分析系统进行了开发。通过该系统对航空发动机的滑油箱滑油模型进行了分析,建立了传感器浸油深度、飞机姿态角与滑油体积关系的三维数据库,为后续对滑油箱油量的实时测量提供数据库。     

基于HILBERT变换的航空发动机转速测量研究

精确测量的航空发动机转速信号是航空发动机控制系统及故障诊断的重要依据。首先介绍了目前常用的航空发动机转速信号的测量方法-直接测频法并对该方法误差进行了分析;其次根据航空发动机工作时的转速变化特性,详细描述了通过Hilbert变换求取瞬时频率来测量转速的方法,并对该方法的端点效应问题进行了处理;最后通过仿真发动机一个转速上升过程,计算得出瞬时频率(转速)及误差大小。结果表明,该方法对航空发动机转速测量可行。     

基于时钟同步的航空发动机分布式试验测控系统的研究

本文应用基于NTP协议的时钟同步方法和主从服务器方式的时钟同步实现策略，研究了基于时钟同步的航空发动机分布式试验测控系统的层次结构与系统集成，并在航空发动机高空试验台多前端测控系统试验中获得了成功的应用。     

基于SVR的航空发动机抗性能退化容错研究

涡轮风扇发动机工作环境复杂,长期工作在高温、高压状态下,使得发动机不断老化、性能衰退,由性能退化导致的航空发动机可靠性降低问题不容忽视.采用支持向量回归方法SVR对测量参数进行估计,获得发动机性能退化模型;应用支持向量机的非线性回归的核函数变换法,对特征空间优化获得最优分类面,同时基于Mann-Kendall算法对发动机性能退化参数进行评估.结果表明:该方法能有效地评估分析发动机性能退化趋势和衰退程度.     

航空发动机双转子系统的拍振分析

 在双转子航空发动机中,由于转子系统不可避免地存在不平衡量,当两个转子的转速比较接近时,发动机会出现拍振现象,拍振将引起振动强度过大问题。对双转子系统的拍振进行了研究,分析了拍振的周期性、信号强度及其反向转子特性,阐明了拍振产生的机理和特征,并采用数值仿真和试验对拍振进行了定量分析和验证。研究表明,拍振与双转子转速差和不平衡量的相位因素有关,当转速差小于工作转速的20%时,双转子系统拍振信号的强度较大。     

发动机叶片榫头角度现场检测方法

对航空发动机叶片榫头角度进行现场测量是保证叶片加工质量的重要环节。本文结合叶片榫头的结构特点,针对使用传统的专用测具和标准件测量榫头角度存在的问题,设计了一种叶片榫头角度检测仪,并给出了相应的检测方法。实验和使用证实,该检测仪能提高检测效率,降低劳动强度,适合在生产现场使用。     

民机虚拟产品维修性评价方法研究

通过分析影响产品维修性的各种因素,确定了民机虚拟产品维修性设计属性;以维修作业虚拟仿真为基础,提出了基于虚拟仿真的可视性、接触可达性、RULA分析和NIOSH分析的评价方法以及基于多属性决策理论的维修性综合评价方法,最后结合驾驶舱设备给出应用实例,验证了该方法的有效性。     

某航空发动机一次试车燃油喷嘴掉齿故障的分析与控制研究

针对某型航空发动机频繁出现一次试车后燃油喷嘴副喷口雾化齿断裂故障,利用理化分析的方法找出引起齿部断裂的关键因素,对零件的机械加工与组件调试全过程进行分析、改进、对比、验证,通过故障复现找到了造成燃油喷嘴副喷口雾化齿顶部损伤的主要原因,采取针对性解决措施,保证了该型发动机的正常交付。