双轴涡轮喷气发动机实时模型研究

发动机的实时模拟是研究发动机数字控制系统必不可少的基础。作者首次采用微型计算机[IBM PC/286]对某型双轴加力涡轮喷气发动机进行实时模拟研究，经过对发动机各部件特性的适当处理，很好地解决了实时模型的计算精度和计算速度之间的矛盾，得到了一个简单而又较为准确的发动机实时模型。经过与实际试车数据和非实时数学模型计算结果相比较，本文提供了数学模型无论是稳态性能还是动态响应都能很好地反映发动机的真实物理过程，具有一定的使用价值。     

基于实时模型的涡扇发动机加速供油规律设计方法

针对某型涡扇发动机建立了实时模型,并将实时模型计算与试验结果进行了对比,得出该实时模型对模拟航空发动机加速过程具有一定的精度。通过改变航空发动机加速过程控制逻辑,并引入压气机裕度这一限制条件,获得了1种航空发动机加速供油规律设计方法。在实时模型中采用该方法,能够快速准确地获得航空发动机的加速供油规律;同时能够直观地得到航空发动机加速过程的动态特性。结果表明:通过验算得到设计的加速供油规律符合航空发动机加速要求。     

面向对象的双轴混排加力涡扇发动机详细非线性实时仿真模型研究

本文就双轴加力涡扇发动机详细非线性实时仿真模型进行了研究。采用框架灵活方便、具有可扩展性的 VC 语言 ,在 P 45 0计算机上实现了一台双轴混排加力涡扇发动机的实时仿真 ,可准确模拟发动机及其部件的工作状况。发动机流路的平均计算时间为 0 .5 42 ms,一个工作点的计算时间小于 2 5 ms。此模型的建模方法具有通用性 ,可适用于其他类型发动机的实时建模要求。经在火力 /飞行 /推进综合控制仿真系统中的应用 ,证明此模型完全满足实时模拟真实发动机的要求     

基于快速原型的涡扇发动机气路部件在线健康监控系统设计

为实现涡扇发动机全包线范围内具有较高精度的快速实时仿真,结合快速原型技术和发动机非线性模型设计了一种气路部件在线健康监控系统。该系统采用涡扇发动机非线性模型模拟真实发动机进行实时计算,并将基于优化拟合法获得最优的发动机线性化模型融入扩展Kalman滤波算法,对气路部件健康参数进行实时跟踪,将该跟踪方法运用于基于CompactDAQ和CompactRIO平台设计的发动机在线故障诊断原型系统进行仿真试验验证。仿真结果表明,基于快速原型技术与发动机非线性模型构建的在线健康监控系统能够实现对气路部件故障的有效诊断,平均正确率达到98.28%。     

航空发动机试飞关键参数趋势监控的实现及应用

为了实现航空发动机滑油压力、滑油温度、振动值在试飞中的趋势监控,采用神经网络方法对某型发动机大量试飞数据进行训练和验证,获得了这几个参数全过程较为准确的计算模型。计算模型应用于该型号另1台发动机参数趋势监控中,在应用前,利用有限架次试飞数据修正了这几个参数的计算模型,采用动态链接库形式实现计算模型与原有实时监控系统的协同工作,进行了模型计算结果和试飞结果趋势实时对比监控。结果表明:模型计算结果和试飞结果变化趋势吻合良好,说明了神经网络计算模型的准确性以及在关键参数趋势监控中的工程实用性。     

航空涡轮发动机建模技术研究

航空发动机模型对于发动机研究的许多领域有着极其重要的意义，其中非实时模型用于发动机性能分析和故障诊断，实时模型通常用于发动机控制规律研究和作为机载模型来提供传感器解析冗余等。对当前发动机非实时模型和实时模型的建立方法进行综述。     

双轴涡喷发动机性能实时模拟简化模型

建立了能够实时模拟双轴涡喷发动机性能的数学模型。该实时模型包括:线性化的压气机特性模型、简化的涡轮特性以及非线性方程组的降维处理。在相同工况及进气条件下, 分别用非实时模型和实时模型对某型双轴加力式涡喷发动机性能进行了模拟, 并与试验结果进行了对比。结果表明, 该模型很好地解决了提高运算速度与保证计算精度之间的矛盾, 并且具有较高的收敛性。      

基于正激波位置计算的进气道/发动机系统实时仿真模型

研究了超声速条件下,基于进气道内正激波位置计算的进气道/发动机系统综合仿真问题。提出了将超声速进气道分为内、外两部分独立计算的方案,外部通过斜激波计算公式获得进气道内部的边界条件,对进气道内部采用准一维CFD模型模拟背压对正激波位置的影响。相比二维CFD计算,在保证参数精度要求的前提下有效缩短了计算时间,提高了仿真实时性。进一步将进气道模型与发动机部件级模型匹配运行,构建了进气道与发动机综合实时仿真模型。进气道/发动机综合模型的仿真表明,其能够准确模拟进气道正激波位置对涡扇发动机的动稳态影响,当来流发生扰动时,通过喷管喉道面积和压缩部件导叶角的快速调节,能够抑制正激波位置的变化,并使推力下降量减少50%。      

神经网络在发动机自适应建模中的应用研究

提出了一种新的基于神经网络的发动机自适应实时模型的建模方法。建模的思想是认为发动机的任何非额定工作都将导致其输出参数的变化,因而可以把这些参数偏离正常工作参数值的变化量,也就是输出偏离量,用来表征发动机的非额定工作情况。把它们作为增广的状态变量,设计卡尔曼滤波器对其进行最优估计,然后用这些输出偏离量的估计值,通过由BP神经网络训练出来的可测输出偏离量与未测输出偏离量的映射关系来校正机载发动机模型的计算输出,使之与真实发动机的输出一致,从而使实时机载模型获得对任何发动机非额定工况的自适应能力。      

一种涡轮发动机加速控制规律设计的新方法

 提出了一种涡喷、涡扇发动机加速控制规律快速设计的新方法：在发动机稳态特性计算模型的基础上,通过额外增加转子提取功率,使得发动机稳态工作点（线）靠近喘振边界,在同时考虑燃烧室富油熄火边界、涡轮进口总温限制以及压气机喘振裕度限制的条件下,利用适当的控制规律描述形式并结合发动机工程研制中的经验,能够快速而准确地获得涡喷、涡扇发动机加速控制规律。对某型涡喷发动机加速控制规律的改进的计算结果表明,提出的加速控制规律的设计方法准确而有效。     

某型涡扇发动机全包线实时仿真模型

介绍了实时仿真模型在数字电调半物理模拟试验中的作用和国内外目前的发展现状,并且给出了某型军用涡扇发动机的全包线实时仿真模型的仿真计算曲线。简单地叙述了发动机实时仿真模型的基本方程和建模方法,并且强调了进行部件特性试验和发动机高空台试验以及建立发动机部件特性和试车数据数据库的重要性。     

基于动力学约束的实时弹道滑动处理方法

应用卫星短弧定轨理论,根据导弹运动特性建立被动段弹道动力学模型来约束其运动,研究了基于动力学约束的实时弹道滑动处理方法,能有效地提高弹道的定轨精度和稳定性。同时通过设计合理的累积窗口和滑动窗口宽度,可实现弹道处理近实时的快速计算。仿真结果表明,将该方法用于被动段实时弹道处理,其速度精度可提高1～2个量级,明显地克服了滤波定轨的收敛时间较长和单点定位精度较差的不足。     

卡尔曼滤波在自旋卫星章动控制中的应用

细长体结构卫星的自旋运动是不稳定的,章动有发散趋势,须进行实时的章动监视,且章动角的测量值包含有误差.通过引入一个离散控制过程的系统,介绍了卡尔曼滤波器的基本原理,建立了自旋卫星自旋运动简化的动力学模型,给出了运动方程和观测方程,详细地推导了适用于自旋卫星章动控制的卡尔曼滤波处理过程,利用该模型对某自旋卫星章动进行仿真计算,并对姿态章动联合控制和应急章动控制情况下的章动控制应用情况进行分析,得出结论：基于卡尔曼滤波的卫星章动角计算的方法正确、结果准确.     

一种星敏感器-陀螺组合定姿的实时在轨标定方法

研究了一种星敏感器一陀螺组合定姿方式中的姿态敏感器误差的实时在轨标定方法。首先,选择直观的欧拉角作为姿态描述参数,根据星敏感器和陀螺的测量原理建立星敏感器一陀螺在轨标定的测量方程和状态方程,并以此建立数学模型。其次,采用简单高效的EKF（ExtendedKalmanFilter,扩展卡尔曼滤波）作为估值算法,进行了在轨标定数值仿真。对于航天器姿态定向中出现的姿态角和星敏感器安装角之间的耦合问题,通过在特定姿态通道上施加简单姿态机动实现了解耦。数值结果表明,该实时在轨标定方法,尤其是所提出的姿态角和星敏感器安装角解耦策略,可以实现对航天器姿态的实时精确估计以及对星敏感器安装误差、陀螺常值漂移和相关漂移等误差的实时在轨标定。该方法可用于航天器姿态测量设备的实时在轨标定和航天器姿态的高精度实时确定。     

一类非平稳随机过程未来变化趋势的多步实时预报

本文在回避建立过程加速度模型这一传统方法的前提下，提出了一类非平衡随机过程未来变化趋势的多步实时预报模型，并对高斯白噪声背景下过程变化的共性进行了研究。文中给出了算例与仿真计算结果。     

基于点簇合并的多边形表面模型简化算法研究

 在计算机图形的动态实时显示技术中, 将高度密集的多边形表面模型用尽可能少的多边形逼近成为近年研究的焦点, 也出现了一批简化算法。针对存在的问题, 文中以累进网格为基础, 并将点簇合并引起的几何逼近作为研究重点, 将多种度量方法通过权因子统一到基于二次误差的模型逼近度量方法中, 并提出了改进的基于二次误差的多边形表面简化算法。实例表明该算法可快速、高质的实现逼近。该算法也适用于实时环境下的多边形网格的动态多分辨率表示。     

基于自适应PID的异步电机电流控制

在异步电机矢量控制电流环中采用参数自适应PID算法。该算法采用带遗忘因子的递推最小二乘算法对PID参数进行在线估计,能够根据不同情况实时调整PID参数。试验结果表明,该算法鲁棒性强、稳定性好、自适应性强、计算量小,能够满足对电流控制的要求,并且提高了速度的抗干扰能力。     

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.      

商品零售企业数据仓库模型设计

传统的商品零售企业管理信息系统往往是面向联机事务处理的数据库应用系统,虽然可以很好地完成日常事务的实时处理,但却无法支持联机分析处理和决策支持应用,而数据仓库技术的出现为上述应用提供了可能.以商品零售企业为背景,详细描述了数据仓库概念模型、逻辑模型和物理模型的设计过程,具有较好的通用性和实用性.     

实时高可用测控集群管理控制节点设计

为提高飞行器试验任务中的实时测控数据处理能力,满足高并发、大容量、强实时、高可靠的试验数据处理需求,基于实时操作系统建立了一个计算功能强大、实时性强、可靠性高的测控集群系统。为实现实时测控集群系统的原型开发,通过研究负责节点管理和任务分配的集群管理控制节点的功能,分别对系统监控软件、负载均衡软件和人机交互软件的详细设计方法开展了研究,重点解决了节点信息收集、任务分配、负载均衡、双工冗余热备份、人机交互、节点控制等技术难题,保证了实时测控集群系统的实时性和可用性,为系统软件原型开发奠定了技术基础。