航空发动机状态监控亚定方程组有效数字算法

缺少状态监控的信息量是基于数学模型的航空发动机状态监控的主要困难。航空发动机状态监控亚定方程组缺少成熟可靠的求解算法。提出一种求解航空发动机状态监控亚定方程组的有效数字算法。此算法按实际工程应用所需的有效数字位数将解空间离散化,再加上亚定方程组本身的物理背景约束,然后用求解整数规划问题的方法将亚定方程组求解出来。仿真结果表明此算法是有效的,且2或3位有效数字的仿真结果曲线拟合较好,能较好地满足实际工程应用的需要。     

基于Broyden算法的航空发动机气路故障诊断

针对基于Kalman的故障诊断算法响应速度慢、多故障诊断及非设计点诊断精度低的问题,提出一种基于改进Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法。针对涡轴发动机,以模型输出跟踪发动机输出为准则确定3个方程,结合发动机模型中的2个平衡方程,构建气路故障诊断方程组,通过改进Broyden算法求解方程组以获得部件性能退化因子及模型猜值。数字仿真结果表明,所提出的基于Broyden算法求解方程组的航空发动机气路故障诊断方法,在包线内的单故障和多故障诊断稳态误差均小于0.35%,且诊断过程算法单步运行最大耗时小于2ms,具有良好的实时性,远优于Kalman滤波方法,验证了算法的先进性。     

遗传算法在航空发动机非线性数学模型中的应用

收敛性是航空发动机非线性数学模型的重要指标。现有发动机平衡方程迭代解法还不能保证模型大范围收敛。以某涡扇发动机为对象,采用遗传算法求解发动机非线性数学模型,将模型中的发动机平衡方程求解转换为极小值优化问题,建立了遗传算法计算模型,重点分析了采用遗传算法求解的适应度函数设计方法。数值仿真结果表明,与牛顿-拉夫逊解法相比,采用遗传算法方法可实现模型大范围收敛。     

具有局部非线性刚度的复杂转子系统动力学模型及振动特性分析

为了更加精确地预测航空发动机高速柔性转子系统振动响应,为整机振动抑制提供技术支撑,以实际航空发动机转子系统为对象,对其主体结构特征及其连接结构所引起的弯曲刚度非线性特征进行了论述,在此之上建立了其动力学模型。针对这种具有局部非线性刚度的复杂转子系统动力学模型,结合FFT和Broyden迭代方法发展了一种数值谐波平衡法,通过频域方程中的自由度缩减,降低了方程规模,大幅度提高了求解效率。将该方法应用于试验转子的动力特性求解,结果表明:本文方法相比经典数值积分方法可以节省10倍以上时间。采用此方法对涡扇发动机低压转子系统在局部非线性刚度下的动力响应规律进行了分析,论证了论文方法的工程适用性。     

基于流体网络拓扑的航空发动机及燃气轮机整机性能建模方法

为了快速、灵活、自由地搭建航空发动机及燃气轮机不同构型整机性能仿真模型,提出了一种基于流体网络拓扑的发动机整机性能仿真模型方案。从发动机部件及整机性能模型建模基本原理出发,在现有面向对象的部件性能建模及通用仿真系统总体框架基础上,采用迭代变量和平衡方程组与发动机部件模型和部件模型计算顺序相关联技术,建立了适用于不同航空发动机和燃气轮机类型的稳态性能仿真模型,并将该模型计算结果与成熟的商用仿真软件计算结果进行了对比分析。结果表明：该方案、模型可以实现发动机计算模型/拓扑自动构建,以及迭代变量与平衡方程组自动构建,提高了仿真系统的适用性。     

基于双时间步法的航空发动机过渡态仿真

对于航空发动机非线性大偏差过渡态过程的仿真,容积动力学法在实时性和鲁棒性方面具有优势。这一方法通过建立容腔部件的控制方程并进行简化,可以得到描述主燃烧室、外涵道和加力燃烧室等部件的常微分方程,并采用时间推进法求解发动机稳态工作点,采用显式欧拉法求解过渡态过程。本文进一步发展了该方法,对于过渡态过程,采用隐式求解以保证计算格式的收敛性,消除由二阶差分带来的非物理振荡,并引入双时间步法以简化隐式求解过程,使得仿真程序收敛迅速。仿真实验证明,该方法计算精度高,鲁棒性强,能够满足非线性大偏差条件下对于发动机实时仿真的要求。     

改善航空发动机特性计算收敛性的方法

详细分析了航空涡轮发动机部件共同工作的非线性方程组的求解收敛性问题,统计出不收敛的类型并分析了不收敛的机理.针对常见的不收敛问题,以牛顿迭代法为基础,分别提出了以发动机部件特性图为基础的独立变量值限制法、独立变量初值拟合法、变步长牛顿法以及部件特性扩展法等解决措施.特性计算程序中采取这些改进的方法后,对某型定几何单轴涡喷发动机和某型尾喷管喉部面积可调的变几何双轴涡扇发动机特性计算结果表明,发动机特性计算的收敛性和收敛速度得到大幅度提高.      

发动机故障方程的最少故障直接整体解

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发劝机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度。故障方程组通常是亚定的。根据最少故障原理可以对亚定的故障方程组求解。求解方法分为直接整体解法(一次优化整体解法)和组合优化解法(两次优化解法)两大类。本文给出了三种直接整体解法,即根式目标函数方案、分式目标函数方案和调整因子方案,并且讨论了约束条件的计入方法及其重要意义。所给出的方法相当严格地满足最少故障原理。文中还给出了利用直接整体解法进行发动机故障诊断的实例,并且对直接整体解法进行了全面的评价。     

求解航空发动机数学模型的混合智能方法

针对传统求解方法收敛性不强而遗传算法求解效率较低的问题,利用BP神经网络逼近发动机平衡方程的反函数,将求解结果作为Newton-Raphson法的初值,提出了求解模型的混合智能方法。仿真结果表明,该方法可以保证非线性数学模型在整个飞行包线范围内收敛,与遗传算法相比又提高了求解效率。     

涡喷发动机加速控制系统数学模型及数字仿真

 本文介绍了航空涡轮喷气发动机加速控制系统数学模型建立、数字仿真方法。由于加速过程是一个大偏离动态过程,因而发动机与加速控制器模型均用非线性方程描述,对非线性方程组求解和系统迭代方法本文进行了讨论。算例中分析了在不同飞行条件下发动机的加速规律。     

航空发动机滑油系统稳态模型的算法构造

滑油系统作为航空发动机关键系统之一,对航空发动机的可靠性起着决定性作用。在分析滑油系统部附件的基础上,根据部附件特性单调变化的特点,提出了“平衡计算”的概念,应用向量运算方法和多种插值算法取代传统的迭代算法来构造航空发动机滑油系统稳态模型算法的思路和方法,并用该算法编制程序对发动机在海平面最大状态下滑油系统性能参数进行了验算。验算结果与技术数据吻合较好,表明所构建的稳态模型算法是有效、可行的,可普遍用于模拟各种航空发动机滑油系统的工作状态。     

基于RBF神经网络的航空发动机起动模型辨识与仿真

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。     

航空发动机温度传感器动态特性改善方法

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.      

构建航空发动机滑油系统稳态模型

研究模拟不同飞行条件下滑油系统稳态工作对滑油系统的设计和故障诊断具有重要的参考价值。基于部附件特性，提出了依据8个航空发动机性能参数，用向量计算和插值算法取代迭代算法来构建滑油系统稳态模型的方法，并对发动机在海平面、最大工作状态条件下的滑油系统性能参数进行了验证计算。计算结果与设计数据吻合较好，误差在5％以内，表明所建立的稳态模型是有效的。滑油在各轴承腔和齿轮箱中的流量分配随空气压力变化，计算误差主要来自轴承腔和齿轮箱压力分布假设，为进一步提高计算精度，必须建立航空发动机内部空气系统模型。     

基于LMI的航空发动机鲁棒H_∞控制器设计

 研究了系统矩阵均具有参数不确定性系统的非标准H_∞鲁棒控制问题。基于 LMI的H_∞控制器设计方法,给出了参数不确定性系统用 3个线性矩阵不等式表征的非标准H_∞控制问题可解的充分必要条件,采用“内点法”求解线性矩阵不等式,可得使闭环系统对于所有可能的参数不确定性均二次稳定且传递函数的H∞ 范数 γ有界的鲁棒控制解。该方法应用于非“标准”系统——某型双转子涡喷发动机稳态双变量调节控制器的设计,通过在气动热力学模型上的仿真结果表明,取得了良好的结果。     

基于Kolmogorov熵的转子-机匣系统故障诊断研究

提出了基于Kolmogorov熵的航空发动机转子—机匣系统状态识别和故障诊断新方法。应用关联积分算法,基于实测的航空发动机机匣振动时间序列求解了转子—机匣系统不同工作状态和故障状态的Kolmogorov熵;基于Kolmogorov熵,对航空发动机转子—机匣系统进行了状态识别和故障诊断。研究结果表明,该法具有较高的状态识别和故障诊断能力。     

航空发动机气路故障诊断的SANNWA-PF算法

针对航空发动机非线性、非高斯的特点,提出一种用于航空发动机气路故障诊断的自适应神经网络权值调整粒子滤波（SANNWA PF）算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目,进而根据粒子权重采用正态分布的方式进行分裂,采用反向传插(BP)神经网络进行权值调整,缓解了粒子的退化和贫化,具有更强的自适应性能和跟踪能力。通过一维非线性跟踪模型和航空发动机气路故障诊断仿真研究表明:SANNWA PF算法具有良好的非高斯性能,相对粒子滤波一维非线性追踪模型估计精度提高约21%,航空发动机气路故障诊断在高斯噪声和非高斯噪声下分别提高约30%和26%,诊断速度分别提高约7倍和10倍。      

N4SID辨识方法在航空发动机中的应用

针对在现代航空发动机的自适应控制和故障监控领域建立系统动态模型的需要 ,本文研究了基于状态空间模型的数字子空间状态空间系统辨识 (N4SID)方法 ,并在某型双转子涡喷发动机非线性气动热力学模型的“小偏离”状态上进行了仿真实验 ,结论表明 :该方法可以较准确地辨识发动机“小偏离”状态时的系统模型     

基于时间推进的涡扇发动机整机通流数值模拟

为实现航空发动机整机流场与性能快速分析,基于准三维控制方程模型,开发了整机通流数值模拟程序。程序基于计算流体力学理论,并考虑了引气、冷却和喷油等发动机中的物理现象。为模拟叶片对气流偏转作用,推导了一种鲁棒的无粘叶片力模型,同时采用粘性力模型模拟粘性损失效应。采用该程序对某型双轴分排涡扇发动机一个地面试车工况点进行了整机数值仿真,并与实验数据进行了对比验证。结果表明,所发展程序求解稳定,能够自动捕捉激波,并且可以快速获得完全收敛的航空发动机整机准三维流场,单工况点计算时长不大于30min。其中计算截面平均参数与实验测量偏差不大于8%,符合工程应用精度需求。     

外物撞击航空发动机转子叶片速度估算

以飞机进气道为参照系,利用动量定理推导了外物在飞机进气道内运动的速度方程;以叶片为参照系,建立了外物撞击速度及撞击角度的表达式。为直观显示不同因素对速度变化的影响,以某型飞机及其发动机为例,研究了飞机离地时,发动机100%设计转速下,外物在飞机进气道内运动速度的变化规律。结果表明:影响运动速度的因素不仅包括外物的材质、形状、大小及姿态,而且涉及飞机进气道长度、发动机工作状态等;外物撞击方向与叶片表面不垂直。