航空发动机的一种Volterra级数非线性动态模型

研究航空发动机的非线性动态模型的建立问题。利用Volterra级数对航空发动机的动态过程进行描述,建立非线性模型,提出了模型的辨识算法。利用某型涡扇发动机的动态仿真,进行了发动机Volterra模型辨识及验证。结果表明,Volterra模型可以描述发动机从慢车与最大间的动态过程。      

航空发动机可靠性目标值的模糊决策

由于航空发动机研制初期数据缺乏,采用传统的方法往往很难合理地确定航空发动机可靠性的目标值,而运用模糊决策理论对其进行模糊决策不失为可行的方法之一。为此,给出了航空发动机可靠性目标值模糊决策的基本方法,并且研究了具体的应用方法。     

基于混沌变量的航空发动机模糊神经网络控制

针对模糊神经网络控制器中模糊规则的设计和神经网络权值的确定存在困难这个问题,提出了混沌优化控制方案,将混沌优化算法应用到航空发动机模糊神经网络控制中,利用混沌优化算法对模糊神经网络的参数进行优化。仿真结果表明,设计的模糊神经网络控制器具有良好的性能。      

航空发动机LQR控制的模糊神经网络方法

针对线性二次型调节器LQR在航空发动机多变量控制中存在的存储量需求太大的问题,提出了相应的自适应神经网络模糊控制方法。根据某型发动机飞行包线内给定工作点的线性化模型,分别设计控制器,并将分别设计的控制器用自适应神经网络模糊推理的方法进行综合,使之成为一个非线性的控制器,由此可以得出其它工作点的LQR设计结果。该方法能够在一定程度上弥补LQR控制的缺陷,仿真实例表明了其有效性。      

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状态变量模型建立方法

提出了一种采用遗传算法建立用于航空发动机控制系统设计的小偏差状态变量模型的方法,即根据发动机稳态工作点处的线性化数学模型的动态响应应该与该稳态工作点处的非线性数学模型动态响应一致的原则来构造遗传算法的适应度函数,通过优化算法,得出系统的状态变量模型。该方法不受系统模态及模型阶次的限制。应用该方法建立某型涡扇发动机的小偏差状态变量模型,具有较高的建模精度,根据该状态变量模型设计鲁棒控制器取得了良好的控制效果,从而验证了该方法的有效性。      

基于模糊综合评判的航空发动机可靠性分配方法

利用模糊语言变量和模糊数适于量化模糊信息的特点,从评价集设置、因素权重赋值和单因素评判等方面,对现有的模糊综合评判方法进行改进,然后据此提出了一种设计初期航空发动机可靠性模糊分配的方法,该方法可在可靠性数据缺乏的情况下,利用专家经验得到不同置信水平下的航空发动机故障率指标分配结果     

发动机连杆的保守模糊可靠度设计

从强度安全性的角度出发,综合运用概率密度函数联合积分法与功能密度函数积分法,整理并推导了发动机连杆的保守模糊可靠度计算公式,即应力、强度及构件的几何尺寸等参数都为正态分布,隶属度函数为k次抛物线分布时的模糊可靠度计算公式;通过VB编程实现发动机连杆保守模糊可靠度设计数值解的计算.本程序可直接应用于设计计算中,以提高连杆的设计水平.      

航空发动机多变量模糊PID控制

普通PID控制器以其简单、实用、易于实现,在经典控制中倍受青睐。但是,对于像航空发动机这样复杂的非线性系统,这种控制器的控制效果就不够理想了。模糊控制理论的建立为这种问题的解决奠定了基础。本文针对航空发动机难于建立精确数学模型的特点,提出了发动机模糊PID参数自适应控制方案,并且对某型航空发动机进行了全包线内的数字仿真。仿真结果表明发动机模糊PID控制不仅不依赖于精确的对象模型,而且具有满意的动、静态性能。      

关联维数和Kolm ogorov熵在航空发动机故障诊断中的应用

总结了关联维数和Kolmogorov熵的计算方法,给出详细的计算步骤,并通过对某型发动机在不同状态下关联维数和Kolmogorov熵的计算和混沌特性分析,提出一种将关联维数和Kolmogorov熵结合使用的新的故障诊断手段。实验结果表明:由于不同故障的动力学产生机制不同,通常也具有不同的关联维数和Kol-mogorov熵,故关联维数和Kolmogorov熵可用于故障的特征提取。      

一种航空发动机数控系统可靠度分配的方法

在V ague集理论的表决模型中引入了倾向性因子,并据此提出了一种可靠性影响因素赋权的方法。将此方法与模糊综合评判理论结合,建立了综合评判系统各单元之间相对失效系数的模型。然后借助该模型及MATLAB软件,提出了一种具有冷贮备单元的航空发动机数控系统可靠度的模糊分配方法。该方法适用于缺乏可靠性数据的方案论证及初步设计阶段。      

基于三角模糊数的导弹贮存可靠性分析

针对导弹测试时间不确定、故障发生时间模糊的问题,采用三角模糊数表示单次故障发生时间,通过fuzzy 积分得出单位贮存年限的故障发生次数,依据贮存故障率计算方法,建立了导弹贮存可靠性模型.经对比发现,采用三角模糊数形式得出的故障率更能反映导弹故障的发生概率     

基于模糊信息熵的航空发动机性能评估和可靠性分析

以航空发动机为研究对象,利用发动机测量参数变化评估发动机综合性能。将多个测量参数通过模糊信息熵方法转化成1维参数,克服了1个参数不能全面反映发动机性能的缺点;结合性能退化可靠性理论和随机过程方法,通过分析发动机性能退化过程,运用威布尔分布建立了基于随机过程的性能退化过程中的发动机性能可靠性模型。结果表明：通过模糊信息熵方法得到的性能参数能较好地反映发动机性能状况及可靠性程度。     

基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。     

航空发动机神经网络内模控制

基于神经网络内模控制理论研究了神经网络内模控制方法在航空发动机控制系统中的应用,建立了基于Elman网络的航空发动机多变量内模控制系统。采用Elman网络建立发动机内模型和内模控制器,详细介绍了建模、控制的算法及其实现过程。取部分飞行条件下的数据作为学习样本,采用动态BP算法对神经网络权值进行调整,并在飞行包线内其它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航空发动机内模控制系统具有良好的控制品质和较强的自适应能力。      

推重比10一级发动机技术改进方案分析

依据大量计算和估算研究 ,探讨了提高发动机推重比的改进方案。在推重比 1 0一级发动机参数的基础上 ,进行了发动机性能对设计参数的敏感性分析和初步优化迭代计算。依靠气动热力学的进步和配以相应的材料、工艺技术 ,发动机推重比可达到 1 2左右。进一步依靠减重设计和轻质材料的应用 ,发动机推重比可达到约 1 5。通过方案的相对难度比较分析 ,确定了一套可行的、短期可实现的、可达到推重比 1 5的改进方案      

关于航空发动机结构声疲劳寿命估算方法的探讨

噪声载荷是一种高频、宽带随机载荷,在低循环疲劳寿命预测中被广泛采用的时域计数法很难直接利用。根据现有的累积疲劳损伤理论,噪声载荷下结构疲劳寿命分析的关键在于如何在频域中获得雨流循环的概率密度函数。本文对从疲劳应力功率谱密度出发获得寿命估算所需要的应力峰值或应力雨流循环幅值的概率密度函数的方法进行了分析与比较,并对发动机结构声疲劳分析中值得深入研究及发展的方法给出了建议。      

航空发动机轴承腔热分析计算

轴承腔热分析计算的目的是确定轴承腔的热负荷和温度分布。采用二维轴对称稳态导热的有限元程序,对某型发动机中轴承腔进行了热分析计算。程序功能比较齐全,使用方便。可从AUTOCAD直接输入图形数据,用ALGOR工程软件分网译码进行前处理,用ANSYS工程软件进行后处理。选用相关经验公式计算摩擦热及换热系数。实例计算结果表明程序计算结果合理,精度满足工程要求。