航空发动机智能温度传感器的设计

根据航空发动机温度传感器的原理,提出一种基于数字信号处理器(DSP)与CAN的智能温度传感器。设计了上电自检电路、热电偶信号处理电路、DSP与CAN总线接口电路以及电源电路。该传感器系统集成度高、测量和处理速度快。试验表明:该温度传感器测量误差小、测量精度高、实时性好,可应用于航空发动机全权限数字式电子控制(FADEC)系统中,具有重要的实用价值。     

航空发动机自整角机的数字化设计

针对当前某型发动机自整角机角度传感器测量不准确、抗干扰能力弱等问题,根据该传感器自身的工作原理,设计了一种数字角位移传感器,分析了其静态和动态特性。该传感器以自整角机传感器和CMOS低频锁相环电路为核心,用于航空发动机控制系统中角位移测量。通过实验表明,该传感器相位移动小,干扰噪声抑制能力强,响应速度较快;测量误差可达±0.01,°可以及时有效地对角位移进行跟踪测量。     

数字角位移传感器在航空发动机系统中的应用研究

根据某型发动机角位移传感器的工作原理,设计了一种数字角位移传感器,分析了其静态和动态特性。该传感器以角位移传感器和CMOS低频锁相环电路为核心,用于航空发动机控制系统中角位移测量。实验表明,该传感器相位移动小,干扰噪声抑制能力强,响应速度较快;测量精度可达±0.01°,可以及时有效地对角位移进行跟踪测量。     

某型航空发动机自整角机非线性校正技术

为克服非线性误差,提高航空发动机上传感器系统的测量精度,采用基于函数链神经网络的非线性校正技术,弥补了传统方法计算量大、精度不高的不足,减小了非线性误差.仿真结果表明此方法速度快,计算精度高,绝对误差不超过0.07o,完全满足测量要求,已在发动机地面试验系统中得到应用,该方法可应用于航空发动机全权限数字式电子控制(FADEC)系统中.     

基于预测模型自适应控制的航空气动伺服系统

该文提出了一种基于预测模型的神经网络自适应控制器的设计方法，并应用在某型航空气动伺服系统中。局部模型预测器具有自学习功能，能动态逼近非线性输入-输出数据，将其与自适应神经网络算法结合起来有利于提高系统的动态性能。实验仿真结果表明，该文提出的自适应控制器具有良好的动态品质，对系统参数的变化亦有很强的鲁棒性。     

飞机疲劳载荷谱分析的一种新方法

在传统雨流计数法的基础上,提出了一种更优良的雨流计数新算法———等效载荷循环雨流计数法。该法按时间顺序计算载荷循环,完整记录了全部载荷历程而不改变其大小和顺序,对疲劳载荷发生时刻和疲劳损伤程度的分析更加准确,弥补了传统雨流计数法的缺陷。通过分析可知,该算法简洁明确,精确度高,抗随机噪声干扰能力强。最后在某型飞机部件载荷谱的疲劳分析实验,证明了该算法的有效性。     

基于传感器数据融合的航空发动机电子控制器

提出了一种基于矩阵奇异分解法的传感器数据融合方法及其在某型航空发动机电子控制器设计上的应用。试验结果表明:该传感器数据融合算法简单有效,分别消除了发动机中进口空气温度T1传感器近7.8℃和涡轮后燃气温度T4传感器近19.2℃的测量误差,提高了发动机电子控制器工作的可靠性,并适应于未来航空发动机分布式控制的发展方向。     

基于CAN总线的航空发动机智能执行机构的设计

分布式控制是未来航空发动机控制系统的重要发展趋势.作为航空发动机分布式控制系统的主要组成部分,提出了一种基于CAN总线的智能执行机构的设计方案,并给出了具体的硬件电路和软件算法.DSP实现智能执行机构的程序控制和自诊断,CAN总线完成发动机中央处理器与DSP的数据交换,步进电机实现精确的自整角机传感器位置控制.实验结果表明,对比目前的发动机执行机构,提出的智能执行机构克服了相位移动明显、误差大、响应速度慢等缺点,取到了良好的控制效果,对提高系统的测量精度及保证航空发动机的控制品质具有重要意义.     

改进ART1神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

根据航空发动机故障诊断原理和飞参数据,提出了一种改进ART1神经网络故障诊断方法.该法对数据预处理后,运用四阈值法和二次判断建立故障代码消除"伪故障",并对ART1神经网络的输入层进行了改进,在诊断突发性故障的基础上,增加了对因为部件原因而引起的渐变性故障的诊断.实验结果证明,该方法精确度高,噪声抑制力强,而且诊断准确,大大降低了虚警率.     

基于分布式控制的航空发动机智能转速传感器

依据航空发动机转速测量原理,提出并设计了一种基于分布式控制的智能转速传感器.分析了转速测量原理和软件采集实现流程,设计了传感器信号组合倍频调理电路与部分数字信号处理器(DSP)外围接口电路,编写了汇编程序.试验结果表明:该智能传感器测量精度高,误差小于0.02%,处理速度快,适用于航空发动机分布式控制试验研究.