航空发动机部件特性修正技术研究

针对传统部件特性修正方法未考虑发动机多状态导致修正精度不高的问题,提出了1种基于粒子群优化和滑动最小二乘法的某型发动机部件特性修正方法。该方法利用粒子群优化算法分别求得在发动机不同状态下的修正系数,并以这些系数为基础,采用滑动最小二乘方法拟合修正系数曲面,从系数曲面上获取原有部件特性图上各点对应的修正系数,从而得到修正特性。试验结果表明:该方法克服了传统方法的不足,提高了特性修正精度,为开展单机监控和视情维修提供准确的部件数据基础。     

涡轴发动机部件特性修正及更新方法

针对由航空发动机零部件制造、装配及性能退化引起的发动机模型与实际发动机之间的性能不匹配问题,提出1种基于粒子群优化算法(PSO)的发动机部件特性自动修正及更新方法。根据发动机部件级模型的输出数据和发动机性能分析软件GasTurb计算结果,以发动机关键测量参数所定义的目标函数最小为优化目标,利用PSO获取不同相对换算转速下的部件特性修正因子,并在线完成特性图的自动更新。并以某型涡轴发动机为对象进行仿真验证,结果表明:该方法可有效提高涡轴发动机部件级模型的精度,并直接输出更新后的部件特性。     

航空发动机部件特性自适应计算方法

发展了一种预测发动机部件特性的自适应模型方法,该方法以发动机通用特性为基础,利用单纯型优化方法,将发动机主要性能参数和过程参数的偏差函数最小为优化目标,以部件特性藕合因子为被优参数,此法能较好地预测出不同飞行条件下发动机的风扇、压气机、燃烧室、高、低压涡轮等部件特性.应用于某算例的计算结果表明,发动机主要性能参数和过程参数的计算偏差均在0.5%之内,对发动机各截面总温、总压计算偏差均在1%之内.预测出的部件特性已成功用于发动机故障诊断方程的建立.     

基于微分进化算法的航空发动机模型修正

为了提高航空发动机性能仿真模型精度,采用微分进化算法对发动机部件特性进行修正.对微分进化算法进行改进,提出折线式交叉变量变化方式,提高了算法的寻优能力.提出变步长牛顿-拉夫逊迭代算法,基于平衡方程残差范数变化趋势,改变牛顿-拉夫逊算法迭代计算步长,提高了模型的收敛性和收敛速度.在设计点,对各部件特性、引气系数、总压恢复系数进行修正,使修正后的模型输出与试验数据相匹配.仿真结果表明:改进后的牛顿-拉夫逊迭代算法收敛性更强、计算速度更快,修正后的各输出参数的最大建模误差减小到1.3762％,满足建模误差需求.     

基于改进量子粒子群的发动机部件特性修正

为提高发动机部件特性修正的精度,在分析修正因子法的求解条件以及目标方程的选取原则的基础上,利用部件特性删除法,直接以各部件特性参数作为被优化变量进行特性修正。对于目标函数,提出利用量子粒子群(QPSO)算法优化求解,并针对算法存在早熟收敛的问题进行。改进以涡扇发动机试车试验数据为依据,分别利用改进算法和其他典型算法进行部件特性修正计算。计算和试验结果对比表明,算法要明显优于其他被比较的算法。     

涡扇发动机部件特性的滤波自动修正更新方法

针对航空发动机部件制造装配以及性能蜕化引起的平均模型与个体发动机之间的性能不匹配问题,提出一种基于非线性滤波算法的发动机部件特性自动修正方法。根据发动机部件级平均模型输出与个体量测数据的残差,利用数据处理策略结合无迹卡尔曼滤波算法的不可测部件特性变化估计,自动更新发动机部件特性,建立发动机个体物理模型。通过小涵道比涡扇发动机仿真验证,结果表明该方法可自动修正发动机部件特性,相比较平均模型,通过该方法修正的发动机个体模型中各截面温度、压力计算偏差均在0.5%以内,有效提高涡扇发动机个体物理模型稳态、动态精度。     

利用多状态试车数据修正发动机部件特性

针对经典的航空发动机部件特性修正因子法的不足,提出一种于多状态试车数据的修正方法.利用发动机部件匹配模型方程以及试车参数计算值和实测值的差值组成目标方程组,采用改进的免疫粒子群算法优化求解获得部件特性修正系数.以多个不同状态下的修正系数为基础,利用滑动最小二乘方法拟合修正系数曲面,进而得到修正的部件特性图.数值试验表明:综合利用不同状态下发动机试车数据进行部件特性修正,克服了传统方法的不足.提高了修正部件特性在整个工作范围的精度.      

基于云粒子群算法的航空发动机性能衰退模型研究

压气机和涡轮是发动机的关键部件,其性能下降对发动机性能有重要影响。本文研究了压气机和涡轮的性能衰退,将部件性能衰退等价转化为部件失效因子,修正部件特性,建立了某型涡扇发动机的非线性性能衰退计算模型;提出了云粒子群优化算法,以改善迭代收敛速度慢、计算时间长的问题。基于非线性发动机性能衰退模型,进行了部件性能衰退对发动机性能影响的定量计算,所得结论为发动机状态监控提供了依据。     

航空发动机部件级组件化模型研究

根据发动机结构和热力学的特点,将发动机整机分解成8个组件对象,设计了基于组件的航空发动机部件模型,建立了发动机模型的组件库,并设计了实时数据库组件和算法组件等辅助仿真组件;采用所建立的组件库成功构建了单轴涡喷发动机和双轴混排涡扇发动机的模型,并进行了稳态和动态仿真,与GSP相比,该仿真结果误差小;验证了基于组件的发动机部件级建模的有效性。     

基于新型涡轮冷却算法的航空发动机性能计算模型

针对气膜冷却和对流冷却两种常用的冷却方式,建立了新的涡轮冷却计算模型,并实现了与燃气涡轮发动机总体性能计算模型的耦合,得到了可考虑的不同冷却方式、适用于高涡轮前温度、大冷气量的燃气涡轮发动机总体性能计算模型,并与简化涡轮冷却模型的计算数据及试验数据作比较分析,表明新型涡轮冷却算法的可行性和能够提供更详细的涡轮部件气流参数.     

基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.      

基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型

利用广义回归神经网络(GRNN)良好的非线性映射能力,对航空发动机排气温度(EGT)进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响,因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络(IFOA-GRNN),并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例,选取相关参数作为预测模型的输入变量,EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下,将FOA-GRNN(fruit fly optimization algorithm to optimize GRNN)、GRNN、自回归预测模型和优化的支持向量回归机作为对比算法。分析结果表明:IFOA-GRNN的收敛精度高于FOA-GRNN;IFOA-GRNN对EGT预测的平均相对误差为2.47%、拟合优度为0.8506,其预测效果均优于其他对比算法;同时,IFOA-GRNN对噪声的敏感性也低于其他对比算法。      

航空发动机约简遗传规划起动非线性动态模型

提出了一种新的用于航空发动机最优化起动过程数据驱动动态建模的约简遗传规划(PGP)算法。这种模型采用遗传规划产生航空发动机辨识模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支对于模型精度的贡献并据此去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性线参数动态模型。实际发动机起动过程建模应用案例证明,这种思路对于具有非线性输入输出关系特征的数据可以产生鲁棒性好、解析性强的线参数非线性模型。      

一种基于信息素图的无人机高效通信覆盖方法

因无人机灵活性强,覆盖效果好,越来越多的实际情境中选择借助多无人机进行高效的通信覆盖。而实际应用中,对于多无人机系统灵活性、低时延、长续航及安全性的要求需重点考量。为提高无人机持续通信覆盖效果,在无人机相对稀疏这一具体情况下,提出了一种基于信息素图的、限制无人机转弯半径的分布式无人机自主规划通信覆盖方法,保证其灵活性、低时延及长续航的性能;通过引入锚节点,设计了信息素向导信息的交互模型,保证了无人机的安全性。该方法在待覆盖区域最大接入时间间隔方面远优于半随机择取航向的方式,同时平均接入时间间隔下降约15%;对比无地理价值描述的普通信息素图,该方法的平均接入时间间隔与最大接入时间间隔均下降约6%。通过无人机间的解耦,避免了分布式方法面临的无人机间异步问题。     

航空发动机离心通风器性能试验

为获取某型发动机离心通风器性能,通过试验模拟通风器的油雾工作环境,综合运用测质量法与光学测量方法,获取分离效率、粒径分布与压降数据.试验结果显示,分离效率随转速增加呈现先线性上升后平缓的规律.转速从静态增加到1000 r/min,分离效率增加10％,油雾平均直径从1.8μm降低至1.3μm,粒径2.0～3.0μm基本被...     

基于Boosting-SVM算法的航空发动机故障诊断

提出了一种利用支持向量机(SVM)作为弱基分类器、Boosting算法进行加权融合的航空发动机故障诊断算法.该算法具有支持向量机的强分类能力,又具有Boosting算法适合不均衡数据集的特点.为验证算法的有效性,采用外场实测的滑油光谱分析数据针对传动系统的轴承、减速齿轮和滑油系统3类故障进行了验证.为去除实测数据之间的冗余、降低特征维数,提高算法执行效率,采用主元分析(PCA)和粗糙集理论(RST)进行故障特征压缩和提取.利用实测数据构造了Boosting支持向量机分类器.最后,实验结果表明Boosting-SVM算法可以显著提高SVM分类器的推广性能.针对实测数据,3种故障平均识别准确率由79.4%提高到了85.7%.     

熵判别粒子群优化算法在发动机模型修正中的应用

因生产、安装工艺差别导致单台发动机部件特性的差异,使得模型计算结果与单台发动机的性能差异较大,提出了一种基于熵判别粒子群优化算法.通过判别粒子群的熵值,调整种群的多样性,对适应度差的粒子进行迁移,克服了易陷入局部极小点的缺陷.从仿真结果可知:基于熵判别粒子群优化算法的修正效果显然优于影响系数矩阵的修正方法.经验证,模型修正后的低压涡轮出口温度等8个目标性能参数的误差在1%以内,达到较好的修正效果,使单台发动机模型能够与真实发动机进行匹配.      

基于攻角预测模型的航空发动机高稳定性控制

研究了发动机稳定性控制问题.作战飞机在超机动飞行时,发动机进口流场畸变严重,采用常规控制并不能保证其稳定工作.针对上述问题,提出了基于攻角预测的发动机超机动飞行高稳定性控制器:首先建立了进气道攻角预测模型,以实时估计发动机进口流场畸变,并在此基础上用增广线性二次型调节器(augmented linear quadratic regulator,简称ALQR)方法设计了高稳定性控制器,最后在发动机/三自由度飞机综合模型平台上模拟大攻角飞行任务进行了数字仿真验证.数字仿真结果验证了提出的控制思想的合理性和可行性.