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本文在多模型架构下,提出一种航空发动机传感器在线混合故障检测与隔离算法。利用长短期记忆网络逼近航空发动机建模误差、健康参数变化、过程噪声和测量噪声等不确定性源引起的真实发动机与机载模型之间的偏差。将传感器测量输出与不确定性值的偏差用于一种基于多模型的混合卡尔曼滤波器组算法中,利用贝叶斯方法计算每个传感器在健康模式和不同故障模式下的条件概率,然后根据最大概率准则进行传感器故障检测与隔离,克服了阈值难以选取的问题。针对某型涡扇发动机传感器发生偏置故障、漂移故障和间歇性故障的情形进行仿真验证,并对比了不同传感器之间的检测与隔离精度。结果表明:所提出的方法可以在更高水平的退化下诊断出发动机传感器常见的故障,混合方法对不同不确定性源具有鲁棒性。 相似文献
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基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。 相似文献
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针对传统航空发动机响应速度慢,难以在紧急事件中用于控制受损飞机完成起降过程的问题,采用高速慢车控制模式来提升发动机加速性能,通过增加发动机在慢车时高压压气机转速,为加速前期提供更大的燃油流量,从而缩短发动机从慢车至最大状态的加速时间。为保证慢车时高压转子转速提高的同时发动机推力和稳定裕度不变,通过修改高压压气机可调导叶控制计划来调整高压转子工作点。仿真结果显示,与原有控制相比,采用高速慢车快速响应控制模式的发动机加速上升时间从原来的2.00s缩短至1.86s,而高压压气机最小喘振裕度仅由16.01%下降至14.81%,同时慢车推力基本保持不变。 相似文献
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旋转部件在高空低转速时,其工作状态受来流的吹动作用可能会发生变化,此时压气机处在特殊的“搅拌机”或“涡轮”工作状态,使得发动机的动态计算中效率插值出现不连续的问题。为解决此问题,采用美国国家航空航天局(NASA)和通用电气公司(GE)联合开发的针对旋转部件特性转化的脊背特征方法,通过分析低转速下旋转部件脊背特征及非脊背特征的变化趋势,提出基于脊背特征的旋转部件低转速范围特性的扩展方法,并有效规避了效率特性在低转速下插值的失效。以某型军用涡扇发动机为例,计算其处于不同飞行条件下的发动机风车工作状况,结果表明:所提方法能够反映出低转速下压气机压比小于1的特殊工作状态,且不同飞行条件下的风车特性计算合理。 相似文献
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航空发动机闭环控制系统的设计过程复杂且环节繁多,如果通过某平台综合多个设计过程,必然可以简化流程,提高效率.在总结国内外相关文献的基础上,针对民用涡扇发动机,在Matlab/Simulink下,利用模块化方法构建包含稳态控制器、过渡态控制器以及极限保护器的涡扇发动机闭环控制系统仿真平台,并对其进行仿真测试和硬件在回路实验.结果表明,所构建的仿真平台满足控制系统的性能和实时性要求,具有良好的工程适用性. 相似文献
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基于GasTurb/MATLAB的航空发动机部件级模型研究 总被引:13,自引:5,他引:8
基于航空发动机总体性能分析软件GasTurb及其源代码,利用动态链接库技术实现在控制系统开发平台MATLAB下直接调用GasTurb部件级动态模型,并在Simulink下建立了包含涡喷、涡扇、涡轴、涡桨在内的22种发动机类型的部件级模型库,实现了两者之间的无缝衔接.应用实例与仿真结果验证了所建模型的有效性与高度可定制性.消除了从总体性能分析阶段过渡到控制系统开发阶段存在的交互障碍,为发动机控制和故障诊断研究提供了一种灵活的仿真平台. 相似文献
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为了补偿性能退化发动机的推力损失,减轻飞行员工作负担,提高推进系统的自动化程度,开展了涡扇发动机性能退化缓解控制(EPDMC)研究。针对某型涡扇发动机部件级模型设计了具备稳态控制、加/减速过渡态控制和极限保护等功能的基准控制器;在此基础上设计了外环推力控制回路,给出1种在多参数约束下的推力设定方法,并设计了合理的切换逻辑确保内外环控制器能协调工作。MATLAB/Simulink下的仿真结果表明:该智能改进控制系统架构可以在保证发动机安全工作的前提下,通过合理地设定期望推力,最大程度地补偿推力损失,维持油门杆角度和推力的对应关系近似不变。 相似文献
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基于健康蜕化的航空发动机传感器故障诊断(英文) 总被引:3,自引:1,他引:2
改进在线故障诊断算法使其能适应发动机健康蜕化是目前故障诊断所面临的困难,如果诊断算法没有自适应能力,在发动机健康蜕化后将失去其诊断功能。为了解决此问题,提出在线故障诊断算法,采用跟踪滤波器估计发动机的健康状况,机载模型根据跟踪滤波器的估计结果进行更新。更新后的机载模型能够与真实的发动机相匹配。这使得当发动机健康蜕化后在线故障诊断仍能保持其有效性。最后采用一组卡尔曼滤波器来对航空发动机传感器故障进行诊断与隔离。通过设计好的一组卡尔曼滤波器,能够诊断并隔离出故障。本文使用非线性发动机模型来验证此方法,仿真结果表明本文提出的在线诊断方法在发动机健康蜕化后仍能保持其有效性。 相似文献
10.
采用序列概率比方法检测航空发动机传感器软故障 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于卡尔曼滤波和序列概率比方法进行某型涡扇发动机控制系统传感器软故障检测新方法.研究了采用修正的序列概率比方法处理滤波残差,检测传感器软故障;并将该方法与残差加权二乘算法WSSR(Weighted Sum of Squared Residual)检测传感器软故障过程进行了对比.仿真结果表明,序列概率比方法较WSSR法所需决策时间短,适合于航空发动机传感器软故障检测. 相似文献