航空发动机推力衰退缓解的神经网络控制

针对航空发动机气路部件性能退化导致的推力下降问题,提出一种基于变增量线性规划(LP)优化 神经网络控制方法用于航空发动机推力衰退缓解控制。该方法通过内环控制转速和发动机压比,外环修正发动机指令信号以缓解发动机推力衰退。其中内环非线性自回归滑动平均(NARMA-L2)转速控制器由神经网络训练得到;外环指令修正回路利用变增量LP优化方法调整发动机指令信号。以某型小涵道比涡扇发动机为对象进行仿真验证,结果表明,在4组仿真条件下,设计的控制方法在保证性能退化的发动机不超限的条件下使推力衰退至少缓解了46.5%,验证了该方法的有效性。     

基于云关联度的航空发动机传感器、部件故障识别系统设计

针对灰色关联度方法用于发动机故障诊断精度低的问题,结合云理论和关联度分析方法,提出了云关联度方法,利用“云滴”能够反映映射的模糊性和随机性与整体“形状”变化分布这一特性,克服数据挖掘的模糊性和随机性问题,采用综合隶属度方法能够充分对数据进行挖掘,最终计算出云关联度.为了实现航空发动机传感器、部件单一故障的实时识别和诊断,在分析航空发动机传感器故障和部件故障特点的基础上,利用云关联度方法,设计了航空发动机传感器、部件故障的识别系统.仿真结果表明该方法不仅能够实时正确区分航空发动机传感器、部件故障,还能准确诊断出故障发生的传感器或者部件的位置,有效地改善了航空发动机故障诊断能力.      

针对网络时延的发动机PI 控制系统稳定性分析和控制器设计

针对航空发动机分布式控制系统中的通信时延问题,进行了PI控制系统稳定性及控制设计。基于Nyquist稳定性判据 分析比例系数Kp的稳定域,进一步采用等效开环传递函数分析积分增益Ki的稳定域,获得时延上界依赖型PI控制器参数稳定域。 基于参数稳定域设计某涡扇发动机分布式控制系统的时延PI控制器,并进行了数字仿真。结果表明：在时延上界为0.3 s时,基于 参数稳定域设计的PI控制器可保证被控系统的稳定性,系统无稳态误差,转速控制系统超调量不超过0.38%;反之,基于控制器参 数非稳定域设计的控制器使被控系统的性能显著恶化。