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粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。 相似文献
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主要研究涡轴发动机转速抗扰控制问题,提出了一种基于自抗扰控制技术(ADRC,Adaptive Disturbance Rejection Control)的涡轴发动机增量型串级抗扰控制器设计方法.一方面,采用串级控制结构,内环控制块模态的燃气涡轮转速,外环控制功率涡轮转速,使得内环扰动得到快速抑制.另一方面,每个子回路中通过扩张状态量观测实时地对被控对象内环进行扰动补偿.最后,基于直升机/发动机非线性综合仿真模型的数字仿真表明该控制方法显著改善了涡轴发动机功率跟随特性,提升了直升机/涡轴发动机综合闭环系统的可操控极限. 相似文献
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转速速率闭环的涡轴发动机起动过程自适应控制 总被引:5,自引:0,他引:5
针对某型在研涡轴发动机起动过程容易出现超温和悬挂的问题,提出了一种基于转速速率闭环的起动燃油流量调节方法,并且根据相似原理、温升效应和管路填充对起动燃油流量进行了修正。用于全权限数控系统,经过试验验证,该方法具有较好的自适应性,发动机起动的可靠性和重复性得到了明显的提高。 相似文献
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旋翼/涡轴发动机的自适应模型 总被引:3,自引:0,他引:3
基于卡尔曼滤波器研究旋翼/涡轴发动机的机载自适应模型.采用拟合法建立了状态变量模型,并将发动机性能蜕化参数作为增广的状态变量,设计了卡尔曼滤波器,从而可以根据可测参数的偏离量估计出发动机部件性能蜕化值,最后将部件性能蜕化值用于对机载模型中不可测性能参数的修正,从而使机载模型能适应发动机的非额定工作状况.通过数字仿真表明,建立的机载自适应模型能真实反映发动机的工作状况,并且在全包线范围内该模型都具有比较好的鲁棒性和实时性. 相似文献
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研究了状态空间模型的降阶方法,介绍了平衡截取降阶方法,提出最小二乘降阶方法.根据降阶前后系统应具有相同的输出,采用最小二乘法计算出降阶后系统的模型参数.以状态空间形式的某航空发动机控制器为降阶示例,采用以上两种方法进行了降阶研究,结果表明所提出的最小二乘法具有更优的性能. 相似文献
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为了评价航空发动机数字电子控制器机内自测试检测能力,提出了一种面向全权限数字电子控制(FADEC)系统机内自测试(BIT)验证的综合故障注入器的设计思想。综合故障注入器采用ARM处理器作为核心控制器;基于数模混合电路,分别通过后驱动技术和电压求和技术实现对数字电路节点和模拟电路节点的故障注入;针对各种传感器和执行机构的电气特征,设计了具有良好逼真度的接口模拟电路,从而与电子控制器(EEC)构成FADEC系统运行环境。通过对具有BIT功能的电子控制器原理样机的故障注入实验,证明该综合故障注入器作为航空发动机FADEC系统BIT设计和应用研究的工具是非常有效的。 相似文献
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