某型涡轴发动机性能衰减与部件退化评估

为在某型涡轴发动机持久试验中进行性能健康检查,采用多点匹配方法建立了个体发动机性能衰减计算模型,基于非线性气路分析方法对部件性能退化进行了计算,集合已有经验确定性能偏离部件,完成了某型发动机持久试验中不同阶段的性能衰减评估.结果表明,某型发动机性能衰减及部件性能退化成阶段性分布,前期压气机和燃气涡轮性能变化最快,随后处于相对稳定阶段,动力涡轮性能在目前试验时数范围内基本无变化.该方法的验证为涡轴发动机使用过程中的性能健康与评估提供了有益的经验.      

基于卡尔曼滤波器和遗传算法的航空发动机性能诊断

以某型涡扇发动机为研究对象,构建了基于卡尔曼滤波器和遗传算法的航空发动机性能诊断方法。卡尔曼滤波器根据发动机可测参数偏离额定特性时的变化量,对发动机性能参数进行了估计。当传感器存在测量偏差时,会使滤波器估计结果偏离真实情况。遗传算法以机载模型输出与发动机测量参数之间的误差最小为目标,通过优化计算,找出存在测量偏差的传感器,确定其偏差,并最终消除测量偏差对性能诊断的影响。     

航空发动机控制系统传感器FDIA系统仿真

基于卡尔曼滤波器组,建立了航空发动机控制系统传感器故障诊断系统,实现了对单个传感器故障的检测、隔离与重构(FDIA),确保了发动机控制系统即使在传感器故障发生的情况下,依然能安全可靠地工作.同时利用Simulink建立一个通用的发动机传感器故障诊断仿真平台,在此仿真平台上,对故障的诊断进行仿真验证,并分析了测量噪声对故障诊断系统性能的影响,为发动机在线传感器故障诊断系统的实现提供理论依据.      

基于改进平方根无迹卡尔曼滤波方法的涡扇发动机气路状态监控

针对涡扇发动机气路状态监控存在模型未知或不准确导致滤波效果下降甚至发散的问题,研究了一种融入高斯过程回归（GPR）的改进平方根无迹卡尔曼滤波（UKF）方法.该方法利用GPR对训练数据进行学习,建立发动机气路部件状态监控的GPR模型,替代UKF方法中的非线性系统模型;采用超球体单形采样和平方根滤波方法来提高滤波的计算效率和数值稳定性.仿真结果表明:训练的GPR模型解决了UKF方法对发动机原系统模型和噪声协方差矩阵依赖性的问题;与扩展卡尔曼滤波（EKF）和平方根UKF方法相比较,改进平方根UKF方法精度更高,对健康参数的估计精度达到99.9%,实现了对涡扇发动机单个和多个气路部件健系参数的有效跟踪.      

中值滤波方法在燃气涡轮传感器数据校正中的应用研究

分析了发动机测量信号滤波需求,设计了针对传感器数据校正的中值滤波器和快速算法,给出了模拟发动机故障和变工况试验情况下的传感器输出,给出了滤波比较研究结果。数值实验和实际应用于涡轮试验测量数据滤波的结果表明,中值滤波器对于脉冲噪声可以完全剔除,对随机噪声也具有较好的抑制效果,并能够较好保持信号中的陡峭边沿等趋势成份。      

应用神经网络诊断航空发动机气路故障的前景

介绍了近几年来国内外应用神经网络对航空发动机气路故障进行诊断的基本方法和研究进展。对单一故障进行定性的诊断已经取得了试验验证，结果表明神经网络具有较高的诊断准确率。对反映发动机气路部件健康状况的气流量、效率等参数的多故障、定量的诊断则取得了一些仿真研究成果。相对于基于发动机气动热力学数学模型的方法而言，神经网络方法具有更大的工程应用潜力。     

航空发动机涡轮噪声适航性评估平台设计及应用

涡轮噪声是航空发动机的重要噪声源,其噪声评估对飞机适航取证非常重要.为解决涡轮噪声适航性评估难的问题,将NASA涡轮噪声预测方法和中国航空发动机噪声适航标准相结合,利用Matlab GUI软件设计了航空发动机涡轮噪声适航性评估平台.该平台具有界面友好、操作简单、可视化显示等优点.通过将预测结果与涡轮静态测试噪声数据进行对比以及软件对包括涡轮转速、涡轮叶片数和涡轮直径对涡轮噪声适航性影响分析功能展示,验证了所设计平台的有效性和实用性.     

涡扇发动机传感器故障诊断的快速原型实时仿真

为快速高效地完成涡扇发动机传感器故障诊断算法的硬件在环仿真试验,构建了以NI CompactRIO为核心的传感器故障诊断系统的快速原型实时仿真平台.基于一簇卡尔曼滤波器,在LabVIEW编程环境中建立了传感器故障诊断系统.分别在涡扇发动机模型稳态和动态工作时完成了对单个传感器故障的检测、隔离和重构的硬件在环仿真试验并验证了算法精度.经过大量试验,结果表明:基于卡尔曼滤波器理论的诊断算法能在传感器故障情况下确保控制系统安全运行,诊断精度最高可达1.4%;同时表明,该快速原型实时仿真平台的设计是成功的.研究工作为发动机传感器故障诊断系统的半物理仿真试验奠定了基础.      

传感器故障下的航空发动机机载自适应模型重构

利用航空发动机测量参数偏离正常工作情况下的变化量,可以估计发动机的非额定工作状况,并以此对机载模型进行校正,使其与真实发动机工作状况保持一致。建立了包含发动机性能蜕化因素的状态变量模型并对其进行了增广,设计了卡尔曼滤波器,根据可测输出偏离量对发动机性能蜕化值进行了估计,并将性能蜕化值用于修正发动机不可测输出参数。考虑了当某一传感器发生故障后,利用一簇卡尔曼滤波器对发生故障的传感器进行诊断并隔离,并依据剩余非故障传感器的信息对自适应模型进行重构。仿真结果表明,重构的自适应模型能够满足精度及实时性要求。      

航空发动机机载实时自适应模型研究

航空发动机的性能蜕化会导致其可测参数的变化,因此传感器测量参数偏离正常工作情况下的变化量,可以表征发动机的性能蜕化程度。文中首先建立了包含发动机性能蜕化因素的状态变量模型,并将性能蜕化参数作为增广的状态变量,设计了卡尔曼滤波器,从而可以根据可测的输出偏离量经滤波器状态估计得到发动机性能蜕化值,最后将性能蜕化值用于状态变量模型中不可测参数的修正,从而使机载模型适应发动机的非额定工作状况。     

F100/F110发动机与F-15/F-16战斗机使用故障的统计与分析

为借鉴国外航空发动机在设计、研制和使用中积累的经验与教训,通过大量的数据统计与分析,描述美国F-15与F-16战斗机及其装配的F100与F110发动机在使用中发生的重大故障,归纳并总结这些故障在不同阶段、不同部件、不同影响因素的分布情况与规律.分析表明:发动机在前10年或工作35000h左右,故障率高,在之后的较成熟期,故障明显减少;无论是否考虑结构完整性,发动机各种故障会出现在整个使用过程中,但按结构完整性大纲研制的发动机的故障率明显低;在部件故障分布方面,发动机叶轮机是最主要的故障源;在影响因子分布方面,设计、维护、保障和使用不当是发动机出现故障的最主要原因.      

基于非线性约束模型的发动机部件性能衰退研究

引入流量因子和效率因子,通过在稳态模型中修改流量因子和效率因子,模拟几种性能失效形式,分析了它们引起压气机和涡轮测量参数的变化.以发动机稳态模型为基础,构建优化部件性能参数的非线性约束模型,得到部件性能参数的衰退过程.在得到的性能参数基础上,代入到发动机稳态模型,得到对应的测量参数,同时滤掉噪声的干扰.又运用雅克比矩阵建立部件性能参数与测量参数的对应关系,得到的测量参数与非线性结果进行比较,证明了非线性约束模型计算发动机测量参数的优越性     

涡轴发动机性能退化数学建模研究

分析了航空发动机各部件性能退化原理;分别建立了压气机、燃烧室、涡轮性能退化的部件模型;根据航空自由涡轮式涡轴发动机的工作和使用特点,建立了性能退化的涡轴发动机数学模型;利用该模型,仿真研究了不同部件性能退化对涡轴发动机性能参数的影响。结果表明,建立的模型正确反映了部件退化对涡轴发动机的影响。     

航空涡扇发动机涡轮噪声适航性评估

通过对涡轮噪声产生机理和主要影响因素的分析研究,建立航空涡扇发动机涡轮噪声级评估模型,编写了涡轮噪声级适航评估软件,使用该软件对比模型评估噪声与涡轮静态实验噪声,验证了模型的正确性,并结合某型发动机静态实验噪声数据和飞机噪声适航规章,对该型涡轮不同阶段的噪声进行适航性评估.结果显示:涡轮噪声在该型发动机进近转速下对发动机总噪声贡献量大,为了使涡轮噪声不影响发动机适航认证,该型发动机低压涡轮叶片数应小于50或者大于100,低压涡轮叶片直径应该小于0.9m.      

基于机载自适应模型的航空发动机控制

航空发动机的性能蜕化会导致其性能变差，传统的控制方法使其不能满足飞机的推力需求。机载的发动机自适应模型利用卡尔曼滤波器，能准确估计发动机的性能蜕化，对机载模型进行修正使其输出与真实发动机保持一致。建立了发动机机载自适应模型，并将其加入控制回路，形成推力闭环控制，消除发动机性能蜕化对飞机性能的影响。仿真结果表明，机载模型能准确估计发动机额定特性情况以及性能蜕化情况下的推力，对发动机推力的直接控制克服了性能蜕化带来的影响。     

基于小波理论的液体火箭发动机试验数据噪声处理

1引言液体火箭发动机试验(也称发动机试车)的主要目的之一,就是为了获得发动机各类参数的大量数据,因为这些数据是验证发动机设计理论,研究发动机工作性能的重要依据[1]。稳态参数是液体火箭发动机试验的主要检测参数。在工程实践中,经常认为稳态参数是变化缓慢的参数,常采用降     

涡扇发动机变参数鲁棒H_∞滤波器设计

针对存在建模误差及测量噪声干扰条件下的涡扇发动机性能参数估计问题,标准卡尔曼滤波及其改进算法滤波估计误差收敛速度慢,滤波估计精度低,对不确定测量噪声及建模误差较为敏感,为此本文提出了一种变参数鲁棒H_∞滤波器设计方法。该方法采用仿射参数依赖Lyapunov函数设计满足H_∞性能指标要求的鲁棒滤波器,通过引入凸多胞技术,将参数依赖线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)中变参数Lyapunov矩阵与系统系数矩阵之间耦合乘积导致的非凸优化问题,转化为常规LMI约束下的凸优化问题进行求解,降低了线性变参数(Linear Parameter Varying,LPV)鲁棒滤波器设计的保守性,得到了全局解。针对涡扇发动机的仿真结果表明:与扩展卡尔曼滤波器对比,采用该方法设计的滤波器具有较快的动态跟踪速度和较高的滤波精度,ΔFn的稳态估计误差不大于0.1%,ΔFn的相对估计误差不大于2.5%,同时对建模误差和测量噪声干扰具有较强的抑制能力。     

涡轴发动机加速过程中的寿命延长优化控制

在涡轴发动机加速控制中,同时考虑发动机性能和寿命,优化加速控制策略,设计寿命延长控制.分析了加速过程中的气动稳定性、强度、燃烧稳定性以及功率等限制条件,采用序列二次规划法(SQP)优化算法进行加速控制中的燃油流量优化;根据燃气涡轮第1级静子冷却叶片温度最大值及其叶片型面与端壁的最大温差是影响发动机寿命的主要因素,采用两种寿命延长优化算法,一种是改变涡轮前温度的限制值,另一种是将涡轮前温度和动力涡轮转速同时作为优化目标,根据加权法进行折中.针对某涡轴发动机加载控制过程分别对两种寿命延长控制优化算法进行了仿真,结果表明两种方法均能有效降低涡轮前温度,并对动态性能影响较小,因此优化后的控制策略能有效延长发动机寿命.      

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。     

低压涡轮气动/声学一体化设计——总体参数优化

低压涡轮是航空发动机的重要噪声源之一,同时也是影响发动机单位推力耗油率的重要部件之一。为适应新一代发动机高效、低噪的设计目标,提出了基于传统涡轮设计流程的低压涡轮气动/声学一体化设计思路,并以某一典型民用发动机6级低压涡轮的设计要求为例,对末级功分配、通道外径、涡轮出口马赫数、叶片数目等涡轮总体参数进行了优化探索。结果表明,文中提出的设计思路可以在涡轮设计的总体参数选取阶段对涡轮效率和噪声同时进行有效评估,以便合理地选取涡轮总体参数,是一种可行的高效、低噪涡轮设计方法。