航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

航空发动机性能衰退率计算方法研究

众所周知,航空发动机大修成本在航空公司维修成本中占有很大的比重,加上单次的大修费用很高,使得发动机送修成为影响航空公司现金流的主要因素之一.造成发动机送修和计划性换发的原因很多,其中最主要的原因就是发动机性能衰退.     

基于弹性小波神经网络的故障诊断研究

航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明：小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。     

基于WDM网络的航空电子网络研究

分析了WDM网络对未来航空电子网络的适应性,重点研究了航电WDM网络的网络特性和网络结构设计等关键技术,还分析了基于ShuffieNet型规则虚拓扑的航电网络的实时性能,最后搭建了试验平台并验证了该网络的高带宽、低延迟的网络性能。     

某型机械液压式航空发动机导叶调节器方案设计

以某型按压气机换算转速进行导叶控制的发动机为研究对象,介绍了其导叶控制机械液压式调节器方案的设计和工作原理,并进行了结构参数设计计算。     

钛合金航空结构件的损伤修复技术

钛合金航空结构件的应用越来越广泛,但应用传统制造技术对钛合金结构件的修理则较困难,且存在许多缺陷。文章介绍了钛合金件裂纹的激光焊接、激光熔覆修复技术;对于缺损性损伤,介绍了应用快速成型系统重建损伤结构的技术。     

航空发动机小波神经网络PID控制

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分(PID)控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.      

航空发动机数控系统多故障识别

提出了一种基于模糊逻辑的航空发动机数控系统多故障的识别方法.首先采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型描述一种涡喷发动机数控系统的非线性模型,然后应用全解耦奇偶方程进行多故障的检测和隔离,并结合卡尔曼滤波器识别出传感器和执行器故障参数.仿真结果表明,针对传感器和执行器同时发生故障的情况,此方法能有效检测故障,并能准确识别出故障参数.      

航空发动机维修

航空发动机是飞机的心脏,其安全性和可靠性与飞机的安全密不可分。航空发动机维修工作面广、工种复杂、专业性强、安全责任重大,是与现代高新技术共同进步的新型技术领域     

利用神经网络规则提取方法获取转静碰摩故障诊断知识

 获取易于理解的航空发动机转静碰摩故障诊断知识规则对于深刻认识碰摩故障机理、有效诊断碰摩故障具有重要意义。鉴于此,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络（NN）规则提取方法,介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法,并用Iris数据对方法进行了验证。最后,通过航空发动机转子实验器获取碰摩故障样本,利用神经网络规则提取方法从故障样本中提取了碰摩故障诊断知识规则,并对其进行了验证分析,验证结果充分表明了该方法的正确有效性。