基于LMI极点配置的高空台飞行环境模拟系统PI增益调度控制研究

针对高空台飞行环境模拟系统的温度和压力在整个工作包线内的鲁棒性能控制问题,提出了一种基于LMI极点配置的PI增益调度控制设计方法。在考虑变比热容腔微分方程、管道热传导、调节阀流量特性、液压伺服动态、传感器增益对飞行环境模拟系统造成的建模不确定性的基础上,建立了完整、准确的飞行环境模拟系统非线性模型;对非线性模型进行了线性化,并根据线性模型推导了基于LMI极点配置的PI控制器设计算法;在飞行环境模拟系统的工作包线内选取了36个稳态点设计了基于LMI极点配置的PI增益调度控制器;设计了两种飞行环境模拟试验来验证设计的PI增益调度控制器的鲁棒性能。仿真结果表明,飞行环境模拟系统温度的稳态误差和动态误差均小于0.1%,压力的稳态误差小于0.5%,动态误差小于0.7%。     

基于性能非线性退化统计模型的发动机剩余寿命预测

针对航空发动机在性能退化过程中普遍存在的非线性和不确定性问题,提出一种基于非线性退化数据的统计模型和剩 余寿命预测方法。通过对发动机性能真实退化轨道的分析,采用统计回归的建模方法建立发动机退化轨道模型,利用发动机的历 史数据,通过最小二乘估计求解模型中的未知参数;根据贝叶斯准则,以发动机实时监测数据与参数的先验分布对模型中的参数 进行实时更新,以发动机性能退化量首次达到红线值作为失效依据,采用蒙特卡洛仿真的方法得到发动机剩余寿命分布,实现了 对个体发动机剩余寿命的预测;通过试验数据进行发动机剩余寿命的预测,验证了该方法的准确性。结果表明：根据发动机退化 数据结合退化模型得到的个体发动机剩余寿命实时预测值末端均方根误差为0.02588,可以辅助指导维修决策。     

基于试飞数据的航空发动机状态监测与故障诊断

在航空发动机飞行试验阶段,发动机技术状态变化快、故障频发,为了实时监控发动机工作参数变化情况,快速及时地预测并诊断发动机故障,本文研究了试飞数据驱动的航空发动机状态监控与故障诊断技术。文章基于实际试飞数据建立了航空发动机ANN-NARX参数预测模型,考虑到建模样本量大、模型结构复杂、训练时间长、输入输出延迟等因素,采用遗传算法对模型的最小数据样本需求和结构进行了改进优化,并利用蒙特卡洛方法确立了参数预测模型的自适应告警门限,同时基于构建奇偶空间残差模型实现了航空发动机典型故障诊断。结果表明：实际试飞中只需有限架次试飞数据的训练学习,即可得到发动机参数预测模型,高压转子转速、压气机后压力、涡轮后总温及滑油总回油温度预测相对误差最大值分别为：1.0%、1.7%、0.2%和1.2%,综合模型建模误差和参数测量误差后的自适应告警门限有效降低了模型预测结果的不确定性,在已有数据样本集上的典型故障识别率达到95.2%。     

基于参数化有限元的发动机推力销强度包线计算与分析

根据航空发动机推力销的工作特性和受力建立其有限元模型,利用ANSYS软件的APDL语言编写参数化的结构应力有限元分析程序,并利用地面校准加载试验验证了计算结果的准确性。利用自编程序计算推力销在全飞行包线下的力学响应,并选取合理的安全系数,绘制出推力销的强度包线。对强度包线和工作包线的分析表明,推力销的工作包线被完全包络在强度包线内,结构强度满足重复测量的要求。     

复杂结冰环境下飞机鲁棒飞行安全包线分析

结冰是威胁飞行安全的重要环境因素,研究复杂结冰环境下飞机的飞行安全包线对于飞行安全边界保护,确保飞机飞行安全具有重要意义。以RCAM为研究对象,利用时间尺度分离原则将飞机解耦成两个子系统,建立了考虑飞机横向运动的纵向运动模型和复杂结冰环境下鲁棒气动导数模型。基于可达集最优控制理论,以反向可达集作为飞机复杂结冰环境下的飞行安全包线,利用可达性分析研究结冰及横向滚转运动对飞行安全包线的影响,在此基础上,进一步分析考虑不同结冰程度下结冰位置、冰型及分布等不确定性结冰情况时飞机的鲁棒飞行安全包线。仿真结果表明,随着结冰程度增加,飞行安全包线不断收缩,当考虑结冰不确定性因素时,轻度结冰条件下的鲁棒飞行安全包线较重度结冰条件下收缩更为严重。因此,即使飞机只是遭遇轻度结冰,但当存在不确定性因素时,飞行风险仍然较大,飞行员应该保持警惕。研究结果可为飞机在复杂结冰环境下的边界保护提供支撑和参考。     

基于神经网络的航空发动机进口总压畸变重构研究

为建立适用于畸变容限控制技术的航空发动机进气总压畸变估算方法,采用基于神经网络方法,以飞机试飞测量数据为基础,分别开展了发动机进口总压流场和稳态周向畸变指数重构方法研究。以壁面静压、发动机进口面中心点总压以及攻角、侧滑角数据分别构建了三种不同输入参数组合的神经网络模型,并对比分析了各模型的重构精度和适用性。结果表明:采用神经网络方法可以较好地建立壁面静压、飞行参数与发动机进口总压分布和稳态周向畸变指数的映射模型;以壁面静压、发动机进口面中心总压、攻角和侧滑角为输入的神经网络模型,对于总压流场重构和稳态周向畸变指数重构都具有最佳的重构精度;采用先重构流场总压分布再计算稳态周向畸变指数的间接方法相对于直接重构稳态周向畸变指数的方法具有更高的重构准确性;对于与建模飞机具有相同进气道结构和布局的飞机,训练完成的神经网络模型对总压流场重构具有一定的适应性,对稳态周向畸变指数重构适用性差。     

基于改进温度评估模型的叶片冷却性能分析

为适应航空发动机涡轮冷却技术的发展趋势，在传统叶片温度评估模型的基础上加以改进，提出了适用于内外耦合涡轮叶片的温度评估模型。将改进后的温度评估模型嵌入到发动机整机热力性能计算模型中，对飞机/发动机系统耦合分析，研究了F-16战机在典型飞行任务和飞行包线内高压涡轮导叶的冷却性能。结果表明：在全飞行任务下进行分析时，叶片在实用升限、起飞及大爬升率工况下叶片工作热环境恶劣，叶片易超温；叶片表面温度沿径向为增长趋势，在叶顶处达到最大值。在全飞行包线内进行分析时，叶片表面温度随高度变化明显；包线内高空低马赫数区域叶片的最高温度和承受的热应力最大，叶片最高温度可达1 342 K；高空低马赫数区域的综合冷却效率与包线内的最高冷却效率相比，降低了34.2%，叶片冷却性能下降明显。在进行模型参数敏感性分析时，与基准方案相比，当输入参数改变相同比例，改变冷气进口温度对叶片温度的影响最为显著。     

基于子结构试验建模综合的火箭发动机结构动力分析

为了预测补燃循环液体火箭发动机的结构动态特性,采用子结构试验建模综合技术,对四机并联液体火箭发动机的结构动力学进行了研究。在考虑喷管内外壁材料差异的基础上,利用刚度和质量等效原则,建立了精确的喷管有限元模型,然后采用分布参数法建立了发动机有限元模型。结果表明:单机子结构模型的误差小于1.35%;四机并联发动机模型的误差小于2.19%;且仿真振型与实际模态试验结果保持一致。说明该方法的计算结果可靠,能提高结构动态分析的精度和效率。     

航空发动机机匣壁面温度分布数值模拟与分析

为了准确预测航空发动机机匣壁面的温度分布,通过建立发动机性能计算模型,借助发动机沿程热力循环参数计算的通用方法,利用管内流体对管壁的对流换热过程,开发了发动机机匣热壁1维数值计算软件,模拟了飞机包线内某个发动机状态下发动机机匣表面的温度场,并进行了试验验证。将计算结果与试验结果对比可知,温度分布曲线除外涵区外趋势基本一致。该方法将可将发动机机匣壁面温度作为单独模块进行模拟计算,可以为发动机设计和调试提供较为准确的参考数值。     

基于喘振裕度估计模型的发动机高稳定性控制

为解决超机动飞行中发动机喘振裕度不可测量的难题,提出一种发动机喘振裕度的建模方法.喘振裕度的模型分为常规飞行时的无畸变模型与超机动飞行时的损失量模型两部分.无畸变模型是基于喘振裕度特征选择算法筛选最优模型输入,以非线性拟合方法建模实现;损失量模型则基于在线攻角预测模型实时评估发动机进口畸变度,进而计算获得.而后利用上述估计模型对发动机的稳定性进行实时预测,在不改变发动机原控制回路的基础上,对涡轮落压比控制指令进行喘振损失补偿,实现高稳定性控制.最后,通过大攻角机动飞行的数字仿真,验证了上述方案可以准确控制发动机喘振裕度在11%~13%,保证了发动机工作的稳定性和高效性.