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提出了航空发动机的动态非线性Voherra-Laguerre扩展模型的辨识建模方法.应用Laguerre序列简化线性系统的原理,将Volterra级数模型拓展为Volterra-Laguerre扩展模型,该模型较传统Volterra级数模型减少了辨识量,提高了辨识速度.采用航空发动机地面试车数据辨识建立了其加速过程非线性Volt-erra-Laguerre扩展模型,通过递推最小二乘法辨识了模型参数.仿真结果表明,模型精度高,高低压转子相对转速误差均小于1%,涡轮后燃气温度误差小于3℃,满足发动机控制仿真的需要. 相似文献
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基于改进粒子群算法的航空发动机状态变量建模 总被引:5,自引:3,他引:2
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。 相似文献
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为了提高航空发动机的控制性能和控制系统的可靠性,提出一种基于粒子群算法的航空发动机局部小区域自适应滑动的线性模型建立方法和双闭环自适应PI控制方法。在辨识区间内,以发动机转子转速为状态变量,采用在线实测数据和粒子群算法的参数估计方法,使模型辨识参数按照设定区间大小自适应跟踪滑动,从而保证线性模型能够精确逼近发动机的非线性动态。通过分析发动机燃油调节器的工作特性,建立了燃油调节器计量活门和电液伺服阀的传递函数,并根据所构建的模型,设计了航空发动机转子转速和燃油流量双闭环自适应PI控制系统以实现对航空发动机的精确控制。结果表明:利用局部滑动自适应辨识计算机得到的数据与发动机稳态、动态试验数据相吻合,且双闭环仿真控制性能满足航空发动机工作性能要求,表明所提出的航空发动机局部线性建模方法和自适应PI控制器参数算法对提高发动机的控制性能是有效的。 相似文献
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基于改进BP网络的航空发动机起动过程辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
利用某型发动机地面试验数据作为学习样本,采用改进BP神经网络的方法,建立了航空发动机起动过程动态模型。利用所建立的模型对起动性能进行了估算,估算结果与试验数据基本相符。结果表明,将改进BP神经网络用于起动模型的辨识是可行的,该模型具有精度高,推广性好的优点。对于用BP神经网络对发动机进行起动性能计算具有一定的理论指导意义和应用价值。 相似文献
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航空发动机约简遗传规划起动非线性动态模型 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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基于动态RBF网络的发动机起动过程模型辨识 总被引:11,自引:9,他引:11
针对航空发动机在起动过程中各截面气流处于亚临界状态 ,难以利用传统的气动热力学方法进行建模的问题 ,本文利用发动机地面试验数据作为学习样本 ,采用动态径向基 (RBF)神经网络的方法 ,建立了航空发动机起动过程动态模型。仿真结果表明 ,利用该方法建立的发动机模型具有动态性好 ,精度高的优点 ,开辟了发动机中小转速建模的新途径 相似文献
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为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3%,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5%;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3%.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考. 相似文献
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航空发动机神经网络自适应控制研究 总被引:6,自引:6,他引:0
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。 相似文献
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航空发动机温度传感器动态特性改善方法 总被引:2,自引:2,他引:2
在某次某型航空发动机的地面台架试车中,该航空发动机发生了喘振.为查证导致发动机喘振的原因,构建了该型航空发动机高压压气机可调静子叶片转角控制系统的数学模型,完成了联合仿真.理论分析及仿真研究证明了:温度传感器动态响应特性滞后是导致发动机喘振的主要原因.为解决喘振问题,设计了该传感器的动态性能校正系统.验证仿真表明:所采用的校正方案可在不影响系统正常工作的前提下,明显改善该高压压气机可调静子叶片角度的动态响应特性,并有效地防止发动机喘振.该温度传感器校正算法具有适应性良好,抗干扰能力强等突出优点,可为解决试车过程中暴露的发动机喘振问题提供重要参考. 相似文献
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提出了一种航空发动机整机全流域零维仿真方法。该方法采用模块化建模的思想,集成并实现了发动机过渡态总体性能模型与空气系统模型之间的动态数据交互和耦合求解,基于面向对象的技术开发了模块化的仿真程序,以某涡扇发动机的核心机为对象建立了仿真算例,模拟并分析了过渡过程中空气系统各引气、汇流支路的动态变化及其对发动机总体性能参数的影响。结果表明:发动机主流道与内流空气系统的动态交互作用虽然并不会显著影响发动机过渡过程总体性能参数,但却足以造成空气系统各局部支路显著的非均衡响应,这是现代高性能航空发动机精细化设计中不应忽略的因素。 相似文献
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为解决基于气动热力学方程建立发动机起动模型时存在的困难,本文以某型发动机起动调整试验的试车数据为样本,使用径向基函数(RBF)神经网络对在某一大气条件下的发动机起动模型进行了辨识;并使用另外一组试车数据,通过辨识模型对起动过程进行了仿真。结果表明,用RBF神经网络辨识发动机起动模型,具有方法简单、学习速度快、辨识精度较高等优点。 相似文献
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徐可君 《海军航空工程学院学报》2007,22(2):252-256
为实现军用航空发动机的寿命控制和管理,基于现代航空发动机效费分析的基本理念,主要研究了单元体/大部件寿命控制模式下军用航空发动机最低放行寿命(MISSL)的确定方法。基于发动机使用安全性、使用经济性、使用性能衰减等因素的综合分析考虑,建立了航空发动机最低放行寿命评价指标体系层次分析模型,确定了各层次指标权重系数,应用灰色综合评判方法,建立了航空发动机最低放行寿命综合评判模型。结合某型涡扇发动机寿命控制的工程实际,综合评定了其最低放行寿命,得出了国内该型发动机最低放行寿命为400小时的结论。 相似文献
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航空发动机排气系统数值模拟技术的初步研究 总被引:2,自引:0,他引:2
金捷 《燃气涡轮试验与研究》2001,14(3):44-44
通过对我国航空发动机排气系统数值模拟技术研究的回顾与分析,以正在开发的排气系统气动热力分析软件包为基础,初步分析了航空发动机排气系统数值模拟技术研究的基本思路、主要模块和数据流程,并针对工程设计的实际需要,对航空发动机排气系统数值模拟技术的研究提出了建议。 相似文献