基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

航空发动机双余度智能位置控制器设计

针对航空发动机工作环境的复杂性与其高可靠性要求，利用软件和硬件冗余的方法，提出了一种由DSP和双口RAM构成的基于CAN总线的双余度智能位置控制器。该位置控制器适用于航空发动机分布式控制系统，由两条通道互为监控备份，可靠性大为提高。实验证明，该控制器能够较好的实现对电液伺服阀-作动简组合的位置控制，故障时能正确切换与报警。     

基于模态切换的航空发动机容错控制

综合了航空发动机控制和故障诊断方法,设计了基于模态切换的任务级和发动机级模式的容错控制系统.任务级模式在发动机部件故障时,通过切换控制策略和控制模式达到恢复或降低发动机性能的要求;发动机级模式在控制回路失效时,根据故障情况切换到容错控制回路,从而保证发动机继续正常工作.数字仿真结果表明:在稳态或加速过程中出现部件故障时,容错控制系统都能够100%恢复发动机的推力;在发动机中间、慢车和节流状态下,当压气机转速控制回路失效时,容错控制系统能够在3s内平稳切换到风扇转速控制回路.      

航空发动机多路模糊切换控制系统设计

针对航空发动机在不同控制通路切换过程中出现的转速等参数发生大幅度跳变以及系统不稳定的问题,提出了一种模糊切换控制方法,设计了基于不同结构控制通路的模糊切换控制器,基于无源性概念对航空发动机多路模糊切换控制系统进行了稳定性分析,得到了多路模糊切换控制系统稳定的充分条件。航空发动机模糊切换系统与直接切换系统仿真结果表明了航空发动机多路模糊切换控制方法的有效性。     

基于非线性补偿的涡扇发动机MRAC控制(英文)

以工程应用为目的,采用输入输出模型参考自适应控制方法设计了航空发动机转速模型参考自适应控制器(Model reference adaptive control,MRAC)。针对发动机的非线性特性,设计了函数连接型神经网络补偿器。开展了控制器实物在回路仿真试验,结果表明基于非线性补偿的MRAC在包线内具有良好的动静态性能,对于发动机及其工作环境的非线性具有良好的补偿能力和适应性,验证了自适应控制方法在航空发动机工程应用中的有效性。     

基于多项式平方和规划的航空发动机鲁棒LPV/PI控制

针对航空发动机常规(proportion integration,PI)控制器设计过程中难以保证鲁棒性及参数适应性差等问题,提出了一种基于线性变参数(linear parameter varying,LPV)模型及多项式平方和(sum of squares,SOS)规划的控制器设计方法.结合传递函数模型下的鲁棒稳定条件及弱对偶定理给出了多项式描述的LPV模型鲁棒稳定条件,并转化为便于求解的SOS规划问题.根据发动机非线性模型获取不同转速下的传递函数模型,并利用多项式拟合的方法建立发动机LPV模型.根据所提出的定理构造出SOS规划问题,并求解得出LPV/PI控制器.最终以某型双轴涡扇发动机为被控对象,在包线内不同点进行了阶跃仿真,结果表明:高压转子转速控制系统的稳态误差为0,调节时间小于3s.      

航空发动机性能恢复控制方法

针对航空发动机部件蜕化导致性能变差问题,设计了航空发动机性能恢复控制系统,系统根据发动机的工作状态以及健康状态在常规转速控制模式、稳态性能恢复控制模式和加速性能恢复控制模式之间切换.稳态性能恢复控制模式在常规转速控制模式的基础上设计了一个外环控制回路,通过自适应修正稳定状态下压气机转速指令达到蜕化发动机性能恢复的目的;加速性能恢复控制模式通过综合常规转速控制方法和喘振裕度控制方法,在保证发动机气动稳定的同时,充分挖掘发动机潜力,从而达到恢复蜕化发动机加速性能的目的.通过不同状态不同部件蜕化下的仿真结果表明恢复蜕化发动机性能的有效性.      

航空发动机部件级模型实时性提高方法研究

基于大涵道比涡扇发动机部件级模型,从减少单次流路计算耗时和降低单步流路计算次数两方面研究提高模型实时性的方法。测试并分析了发动机各模块单步计算耗时,通过建立气体热力属性插值表,使模型单次流路计算耗时减少80%,在3.3GHz Intel CPU平台下模型单次流路计算耗时0.02ms,在168MHz STM32F407硬件平台下耗时1.55ms。研究了不同收敛残差对模型流路计算次数及仿真精度的影响。仿真结果表明:相比Newton-Raphson法,Broyden法流路计算次数更少;将迭代求解残差由0.0001调整至0.001或0.005,模型流路计算次数显著减少,低压转速仿真偏差在0.2%以内。     

涡轴发动机起动过程的一种气动热力学实时模型

采用部件法建立了某涡轴发动机的起动模型,研究了温升对起动过程的影响,考虑部件特性在低状态下的变化和边界、环境条件对各截面输出参数的约束,给出了某发动机的起动仿真结果。仿真结果表明动力学起动模型能够对发动机的起动过程进行真实的模拟。