基于QPSO粒子滤波的航空发动机突变故障诊断

针对标准粒子滤波算法对突变故障诊断迟缓的问题,提出了量子行为粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的粒子滤波算法。该算法引入权值偏差系数的概念,当权值偏差系数超出设置的阈值时,认为系统发生故障,并结合最新的观测值,将量子行为粒子群优化算法融入到粒子的采样过程中,驱使粒子向高似然区域移动,提高粒子群对突变故障的估计性能。仿真结果表明,与标准粒子滤波算法相比,量子行为粒子群优化的粒子滤波算法显著提高了对突变故障的反应速度。     

改进参考模型的涡扇发动机多变量模型参考自适应控制

针对涡扇发动机难以获得精确数学模型和普通模型参考自适应控制不保证动态性能的问题,提出了一种具有改进参考模型的涡扇发动机多变量模型参考自适应控制方法。采用状态反馈形式设计了状态跟踪的多变量自适应控制器,其中对参考模型作了引入跟踪误差反馈的改进,使得高自适应增益下跟踪曲线的超调得到明显的抑制,动态响应得到改善。应用该方法对涡扇发动机非线性部件级模型进行仿真分析,结果表明,控制系统调节时间小于2s,无稳态误差,具有良好的控制品质。     

基于双重卡尔曼滤波器的发动机故障诊断

提出了一种基于双重卡尔曼滤波器的航空发动机健康参数估计方法,实现了传感器发生故障情况下发动机故障的准确诊断.采用发动机动态工作点的测量数据,解决了可测量参数偏少导致故障诊断困难的问题;球面采样平方根UKF(UnscentedKalmanfilter)故障诊断滤波器具有更好的滤波稳定性与更低的计算量的要求,提高了故障诊断算法的效率与精度.某型双轴涡扇发动机故障诊断仿真结果表明,该方法可以准确的同步实现气路部件与传感器的故障诊断,是一种有效的航空发动机故障诊断方法.      

涡扇发动机多动力学建模方法

考虑涡扇发动机转子部件的惯性、容腔中质量与能量的堆积效应和高低温部件间的热交换,依据转子动力学、容积动力学及热力学建立涡扇发动机部件级非线性动态数学模型。通过求解质量、动量和能量的一阶微分方程,获得发动机典型截面处的性能参数。该模型能够反映涡扇发动机温度、压力、转速等12个关键参数的动态特性,避免传统转子动力学迭代模型的迭代求解,提高了模型实时性。模型输出与试验数据对比结果表明,其稳态误差小于1.6%,最大动态误差小于5%,单次流路计算平均耗时为0.009 ms。     

航空发动机健康管理系统的快速原型设计

针对航空发动机健康管理系统传统设计方法周期长、成本高等问题,提出了面向健康管理系统的快速原型设计方法,构建了基于虚拟仪器语言和快速原型技术的航空发动机健康管理系统快速原型仿真平台。以CompactRIO平台为核心,在实时响应最高的现场可编程门阵列(FPGA)环境下设计了信号接口单元,模拟发动机真实传感器值,并提供了基于Windows平台的健康管理软件实时开发环境,可以将健康管理算法快速部署下载至硬件平台。结果表明:此健康管理系统的快速原型设计方法是切实有效的,为扩展成为完全的硬件在回路(HIL)仿真的平台奠定了基础,有较好的工程实用价值。     

涡轴发动机性能在线监测技术研究及试验验证

研究了基于模型的涡轴发动机性能在线监测技术,开发了涡轴发动机性能在线监测软件,并进行了真实台架试车试验验证.试验结果表明:软件能够自动判断发动机是否已进入准稳态工况,并根据当前的大气条件、燃气涡轮转速、动力涡轮转速,实时计算发动机其它状态量与性能量,如压气机增压比、动力涡轮前温度、轴输出功率、耗油率等.与模型计算结果相比,被试发动机压气机增压比稳态测量值最大偏低2.3%左右,反映了被试发动机与基准发动机之间的性能差异,验证了涡轴发动机地面台架试车性能在线监测技术的有效性.      

基于高压涡轮叶片寿命损耗的航空发动机功率控制

提出了基于高压涡轮（HPT）叶片寿命损耗计算的功率控制策略.通过飞机和发动机模型在不同环境条件下进行飞行任务仿真,得到推力需求及HPT叶片温度等参数,采用逆向工程方法进行HPT叶片寿命损耗计算.结果表明:在满足推力需求的同时,采用降低HPT叶片温度的控制策略能明显减少在不同环境条件下HPT叶片寿命损耗.通过不断调整发动机高压涡轮环境温度使之工作在推力需求基线附近,达到了有效延长发动机寿命的目的,验证了高压涡轮叶片寿命损耗计算方法简单可行.表明基于HPT叶片寿命损耗的发动机功率控制降低发动机寿命周期成本的有效性.      

一种适用于FADEC系统的宽输入范围AC/DC变换器

针对航空发动机全权限数字电子控制(FADEC)系统专用发电机的输出特性,提出一种电流回馈型恒流变频AC/DC(交流/直流)变换技术,以适应专用发电机的宽输出范围,满足FADEC系统的供电需求.给出了该技术的控制策略、拓扑结构、工作原理、过压故障检测及保护设计方法.试验结果表明:该变换器工作稳定,在-55~125℃全温范围内,满足国家军用标准飞机供电特性(GJB181A)对电源的相关规定.研究成果已成功应用于某型航空发动机数字控制系统中,并通过了台架试车和飞行平台试验.      

涡轴发动机高精度实时部件级模型研究

提出了基于神经网络的涡轴发动机共同工作方程求解方法。在基于牛顿-拉夫逊迭代法求解共同工作方程的模型上采集离线训练数据,以共同工作方程迭代求解前的残差为输入,迭代收敛后的共同工作方程猜值修正量为输出,训练BP神经网络,对共同工作方程进行求解。采用变缩放因子的萤火虫算法优化神经网络参数,提高了猜值修正量的预测精度。在飞行包线的某一区域内,采集额定发动机在直升机前飞过程的数据进行神经网络离线训练,并将网络参数代入部件级模型对共同工作方程进行求解,在训练数据采集区域附近的爬升状态、远离训练数据采集区域的前飞状态下进行测试,计算模型输出与牛顿-拉夫逊迭代算法模型输出的偏差,与一次通过算法相比,本文提出方法模型输出最大偏差约为一次通过算法的1/34到1/4,模型运行耗时约为一次通过算法的2/5,验证了算法的有效性。     

涡轴发动机全状态实时气动热力学数值模拟

用“外推”法得到了某燃气涡轴发动机起动状态的部件特性,采用容积法建立了表达发动机热力过程特性的非线性方程组,解决了通常的部件法建模需要迭代的问题,建立了1个涡轴发动机全状态气动热力学实时模型;在起动建模中考虑了温升对部件效率的影响以及传热对燃气热焓的影响。给出了某发动机从起动到最大状态全过程的数值模拟结果。