An adaptive turbo-shaft engine modeling method based on PS and MRR-LSSVR algorithms

In order to establish an adaptive turbo-shaft engine model with high accuracy, a new modeling method based on parameter selection (PS) algorithm and multi-input multi-output recursive reduced least square support vector regression (MRR-LSSVR) machine is proposed. Firstly, the PS algorithm is designed to choose the most reasonable inputs of the adaptive module. During this process, a wrapper criterion based on least square support vector regression (LSSVR) machine is adopted, which can not only reduce computational complexity but also enhance generalization performance. Secondly, with the input variables determined by the PS algorithm, a mapping model of engine parameter estimation is trained off-line using MRR-LSSVR, which has a satisfying accuracy within 5&. Finally, based on a numerical simulation platform of an integrated helicopter/ turbo-shaft engine system, an adaptive turbo-shaft engine model is developed and tested in a certain flight envelope. Under the condition of single or multiple engine components being degraded, many simulation experiments are carried out, and the simulation results show the effectiveness and validity of the proposed adaptive modeling method.     

基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法

为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。      

CFD计算结果的静态及动态可视化显示方法

针对某翼型设计的 CFD计算结果,采用色调连续变化的图像映射方法,基于划分的计算网格,提出了三角单元结构的抽取和将 Gouraud-Shading与质心坐标插值法相结合的扫描线转换算法,并根据 HSV颜色模型的特点建立了可视化标量与颜色值之间的两种线性对应关系,在此基础上实现了翼型设计的 CFD计算结果中流体流函数和旋涡强度二维标量场的静态和动态可视化显示,实例证明了算法的有效性。     

被动式引射器内两相流数值模拟

把气相二维欧拉方程的隐式矢通量分裂近似因子分解法与固相粒子的特征线解法进行耦合,对被动式引射器内两相流场进行数值模拟,确定产生激波的喷管出口压强,分析不同引射器结构对引射效果的影响,并获得了一种最佳结构。研究结果可以为被动式引射器的设计与使用提供依据。     

矢量喷管偏转对发动机推力的影响

建立了轴对称矢量喷管数学模型和带这种矢量喷的发动机数学模型,研究了矢量喷管偏转时引起的发动机推力的变化。研究结果表明：喷管有的效矢量角与几何矢量角近似成正比;喷管偏转角较小时,喷管的流量系数及发动机的总推力几乎不同几何矢量角变化,喷管偏转角较大时,喷管的流量系数及发动机的总推力随和何矢量角的增大三小;发动机的轴向推力随着几何矢量角的增大而减小,发动机的侧向推力随着几何矢量角的增大而增大。     

基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。     

矢量喷管控制对发动机性能的影响

建立了带推力矢量的涡扇发动机数学模型。结合某型涡扇发动机研究了矢量喷管偏转对发动机工作和性能的影响,研究结果表明,矢量喷管偏转时,在一定条件下,发动机低压转子共同工作线向喘振边界移动,而高压转子共同工作线不发生变化,发动机总推力是增大的。但当将矢量喷管偏转与喉部面积放大相结合,可使发动机保持原工作状态不变,而发动机总推力却随着几何矢量角的增大而减小。      

基于分形的BP网络水下目标识别

主要讨论目标回波的分形特征和基于分形的识别方法,并用实际潜艇的回波数据进行了分形特征识别研究。在分析回波信号的时间域波形的基础上,应用随机分形理论,给出基于分形 Brown 运动的回波信号分形特征矢量提取的理论和方法;提取了回波信号的分形特征矢量;进而给出了基于 BP 网络的分类计算方法。计算结果表明,提出的提取水声回波信号目标特征矢量的方法与分类方法切实可行。     

涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法

为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。     

推力矢量飞机控制律设计及过失速机动仿真研究

利用四元数法建立了带推力矢量的战斗机全量运动方程,依据逆系统理论对推力矢量飞机进行了适用于过失速机动和超敏捷性研究的控制系统设计。根据非线性动态逆的特点将飞机的动态特性分成快慢不同的两组状态变量分别进行设计,并采用伪逆法解决了舵面分配问题。利用该控制系统对"眼镜蛇"飞机机动进行了仿真计算,结果表明该设计方法是可行的。