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涡扇发动机起动控制方法直接影响发动机的起动性能.为在发动机整个起动过程中持续获得高、低压转子转轴上的最大剩余功率,提出了1种涡轮前总温Tt4闭环控制规律用于设计涡扇发动机起动控制的方法.对于起动过程中可能发生的风扇、低压压气机、高压压气机喘振和失速问题,在设计的Tt4闭环回路前加入喘振裕度限制保护控制,并考虑到在起动过程的第1阶段中在起动机带转到发动机点火前Tt4回路不起作用的特点,对Tt4回路设计了积分冻结逻辑.仿真结果表明:在满足给定喘振裕度和涡轮前总温不超温的条件下,涡轮前总温Tt4闭环控制方法能够以持续的最大剩余功率使发动机从静止状态起动到慢车功率状态. 相似文献
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基于UIO的航空发动机执行机构故障诊断 总被引:3,自引:1,他引:2
为了提高航空发动机诊断过程中对噪声干扰和模型参数变化的鲁棒性,应用UIO(Unknown Input Ob-server)理论估计发动机动态系统的工作状态,通过干扰正交投影弱化外界干扰对状态估计的影响,处理了航空发动机执行机构的故障诊断问题。对航空发动机执行机构设计一组UIO观测器,其中每个UIO用于监测估计对应执行机构的故障偏移量,计算系统输出理论估计值与发动机实际测量信号间的残差数据,分析残差队列的幅值特性,实现航空发动机执行机构系统的故障检测和隔离。某型涡扇发动机上的实验结果表明,与Kalman滤波算法相比,UIO诊断方法更能鲁棒地检测和隔离出执行机构故障。 相似文献
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国外航空推进控制技术的发展 总被引:5,自引:0,他引:5
按起步、成长、数字化和综合4个阶段,论述了国外发动机控制技术的发展历程和先进的控制技术,对其中的关键技术进行了重点描述。 相似文献
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为了实现对涡扇发动机高精准稳态控制,在静态输出反馈渐近稳定条件的基础上,考虑控制系统的鲁棒稳定裕度,推导了闭环极点配置圆的条件,提出了 1 种多变量控制系统闭环极点配置圆的线性矩阵不等式 LMI 设计方法。在双转子涡扇发动机上进行了仿真验证,双回路控制仿真表明:控制系统对于高压转子转速和涡轮落压比回路具有伺服跟踪和抗回路耦合干扰性能;单回路控制仿真表明:在不考虑执行机构动态直接进行控制器设计时,其相角裕度将减小 30°左右,导致系统的动态性能和稳定性变差。 相似文献
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精确完整的发动机线性模型对于现代航空发动机控制系统的设计与故障诊断至关重要。提出了1种用差分进化算法提取包含发动机主要特征量及其执行机构状态变量的增广发动机状态变量模型的方法,其状态变量包括发动机转速、执行机构位移、速度、控制压力等特征,并包含了执行机构的输入饱和限制,与实际系统相一致。仿真结果表明:利用该方法建立的增广发动机状态变量模型与非线性模型动态响应过程吻合良好且稳定终值一致,可用于具有工程应用价值的控制器设计及包含执行机构的发动机故障诊断。 相似文献
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针对涡扇发动机加减速过程特性参数变化大的不确定系统,提出一种带执行机构的涡扇发动机自适应加减速伺服控制设计方法。采用变阻尼修正的自适应控制规律,抑制了自适应加减速过程中的参数漂移。在自适应加减速控制算法中,设计目标是使被控对象的输出能够伺服跟踪任意加减速指令信号,这一指令与涡扇发动机加减速过程中对带有条件限制的指令要求一致,为使控制系统具有加减速伺服跟踪和对外界扰动信号抑制的能力,在控制回路中内嵌积分环节,实现闭环加速伺服跟踪鲁棒性能,结果表明:自适应控制适用于涡扇发动机过渡态控制。在仿真时,在系统中加入白噪声干扰的情况下,自适应参数被限制在±0.003的范围内,没有出现参数漂移现象;在快速加减速过程中,加减速燃油流量未出现大幅超调和下垂,加减速时间不超过4 s。 相似文献
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针对处理涡轴发动机控制系统传感器故障诊断问题时有着良好性能的未知输入观测器展开研究,分析了与系统建模误差相关的干扰矩阵对未知输入观测器观测出的系统状态准确度的影响,提出了一种基于全阶状态观测器的涡轴发动机系统模型干扰矩阵的估算方法,该方法对某一固定工况下的干扰矩阵估算十分准确,使得根据此干扰矩阵设计出的未知输入观测器可以完全不受系统建模误差的影响.在此基础上,又给出了一种适应于更广泛工况范围的干扰矩阵近似方法,使得变工况下的未知输入观测器一样不受建模误差的影响.仿真结果表明:基于该方法估算出的干扰分布矩阵可以保证观测器具有良好的性能,在变工况下对发动机输出量估计残差的二范数不大于2. 相似文献
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为了获得准确的轮盘式特种调节阀流量特性模型,提高高空舱进口流量预测精度,提出了基于BP神经网络和NARX网络的建模方法。在对调节阀与传感器测点位置分析的基础上,将调节阀和阀后容腔作为整体进行建模。对比研究了流量系数、静态BP神经网络以及基于Gamma Test的动态NARX网络建模方法,并给出了工程中选取建模方法的建议。以试验流量数据为基准,仿真对比了不同阀门开度变化时,各模型输出流量的稳态误差和动态误差。结果表明,BP神经网络方法和NARX网络方法建模精度要优于流量系数法。同时,BP神经网络模型最大稳态误差为0.52kg/s,优于NARX网络模型和流量系数模型。NARX网络模型的最大动态误差为2.04kg/s,相比于BP神经网络模型和流量系数模型,能够更准确地反映流量的动态特性。 相似文献