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发动机故障诊断主状态量模型的数学模型 总被引:2,自引:0,他引:2
发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。 相似文献
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主状态量模型是基于发动机故障方程的发动机故障诊断的一种十分有效的方法,它在发动机故障诊断上的成功应用已为大量实例所证实。发动机故障诊断主状态量模型的一个技术关键就是合理解的选择问题。本文给出了选择合理解的基本原则。这些原则可以有效地提高合理解选择的确定性和故障诊断的故障分辨率。对于JT9D发动机的大量故障实例利用主状态量模型(加权最小二乘法)进行了检验。故障诊断的成功率达90%以上,并且得到了许多有用的信息,文中给出了24个实例的故障诊断结果以及故障趋势分析的典型例子。 相似文献
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现代飞行控制系统设计中,如果同时考虑三轴模型,要实现实时最优控制是非常困难的,因为飞机短周期运动三轴模型阶数通常是七、八阶,要实现最优控制,就得实时求解相应维数的Riccati方程,这对于阶数较高的系统是非常困难的,甚至根本无法实现。但是,如果系统维数很低,实时求解相应维数的Riccati方程则可望实现。因此,将原高阶系统分解成若干相互关联的子系统,进行递阶分级控制,这样子系统的维数将大大低于原系统维数,并且各子系统的最优控制计算可分别由各子系统的计算机完成。由此,飞行控制系统的最优设计实现将成为可能。 相似文献
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本文对现有的几种计算转子损失的半经验模型进行了系统的对比验算,发现这些损失模型在准确性和适用范围方面均不能满足工程计算的要求。通过对这些模型进行加权平均,并采用了减振凸台损失模型,得到一种新的模型,该模型在除叶尖和叶根外的大部分叶高上,能够比较准确地估算沿转子叶高的损失分布。本文还成功地将此模型用于流线曲率法,得到一种能满意地预测轴流压气机转子损失和流场的计算方法。 相似文献