涡扇发动机性能退化缓解控制与推力设定

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。     

航空发动机性能退化缓解控制技术

开展了航空发动机性能退化缓解控制技术的相关研究.性能退化缓解控制通过内环控制转速,外环控制推力,实现了对航空发动机的控制.该控制方式既有传统控制方式的优点,又能像直接推力控制那样实现对推力的直接控制,达到提高发动机控制自主性的目的.为了验证性能退化缓解控制的有效性,以某型双轴混排涡扇发动机为对象进行了控制系统设计及仿真验证.仿真结果表明了性能退化缓解控制技术的有效性和可行性.      

航空发动机推力衰退缓解的神经网络控制

针对航空发动机气路部件性能退化导致的推力下降问题,提出一种基于变增量线性规划(LP)优化 神经网络控制方法用于航空发动机推力衰退缓解控制。该方法通过内环控制转速和发动机压比,外环修正发动机指令信号以缓解发动机推力衰退。其中内环非线性自回归滑动平均(NARMA-L2)转速控制器由神经网络训练得到;外环指令修正回路利用变增量LP优化方法调整发动机指令信号。以某型小涵道比涡扇发动机为对象进行仿真验证,结果表明,在4组仿真条件下,设计的控制方法在保证性能退化的发动机不超限的条件下使推力衰退至少缓解了46.5%,验证了该方法的有效性。     

基于优化智能网络的发动机推力指令模型

针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法.其中子模型Ⅰ采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型Ⅱ的输入;子模型Ⅱ采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令.为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数.数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17％和单一极端学习机最大14.5％的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性.     

基于性能退化数据的可靠性建模分析

针对传统可靠性评估方法难以解决高可靠度、长寿命产品的可靠性评估问题,本文在使用失效时间数据的基础上,提出了使用产品的性能退化数据的方法。在很多情况下,退化过程中的性能退化数据比失效时间数据更有价值。文章介绍了退化数据的优点,提出了对产品退化的一般轨迹模型;针对高可靠度的产品提出了基于退化轨迹和退化量分布的两种评估方法,并用实例分别对两种评估方法进行展开应用,验证了方法的有效性。     

退化发动机加速性能恢复控制方法

针对退化发动机加速性能下降的现象,提出一种变喘振裕度约束的模型预测控制方法。通过分析退化发动机在加速过程中的工作特点,将加速过程分为三个阶段,在不同阶段采取不同的喘振裕度约束。鉴于模型预测控制能够显式处理约束、采用在线滚动优化来获取最优控制输入,采取模型预测控制方法,并采用具有较高实时性的交替方向乘子法求解优化问题,实现了退化发动机加速性能的恢复。数字仿真结果表明,采用本文所提出的加速性能恢复控制方法后,相比退化发动机,加速过程中所耗费的时间缩短了35%以上。     

基于性能退化数据的可靠性评定方法研究

对于高可靠长寿命产品,基于性能退化数据分析产品可靠性是一种行之有效的技术途径。本文首先建立性能退化轨道模型和退化数据统计模型,然后详细论述了退化数据统计分析的多种大样本方法,并分析论述了各方法的优缺点。最后提出性能退化分析时,依然存在小样本问题,并提出性能退化轨道模型结合Bayes小样本技术,将是解决性能退化数据统计分析小样本问题的有效途径。     

航空发动机部件性能退化容错控制

针对航空发动机部件性能退化问题,开展退化容错控制研究.视退化为干扰,综合考虑退化的缓变特性及系统的目标跟踪要求,提出一种基于H∞鲁棒控制的部件性能退化被动容错控制设计.将退化信息加入控制律设计中,并考虑信息的不准确性,提出一种基于滑模控制器的部件性能退化主动容错控制设计.对所提设计开展硬件在环试验验证,结果表明,两类设...     

基于性能退化的机构磨损可靠性研究

针对磨损机构高可靠性、长寿命、试验小子样的特点,运用性能退化可靠性理论,对机构磨损可靠性进行了研究。为此,首先采用对机构磨损失效判据进行了分析;其次采用K-S检验法,以分析、确定各测量点上的退化量分布规律;然后,根据失效判据和退化量分布,研究各测量时的失效概率,从而拟合得到机构磨损可靠性分布规律;最后,通过算例验证了该方法的有效性。     

基于神经网络逆控制的发动机直接推力控制

首次将动态神经网络逆控制用于航空发动机直接推力控制。为了有效消除由于神经网络逆模型构造误差(即神经网络逆模型不可能完全逼近航空发动机的逆模型)而产生的稳态误差和解决航空发动机推力不易测量的困难,分别设计了积分补偿器和推力估计器,从而实现航空发动机直接推力控制。飞行包线内数字仿真结果表明,此控制方案具有良好的动静态性能、精度高、跟踪快。     

军用航空涡扇发动机性能衰减及控制

参考国外分析CF6和JT9D发动机老化的方法,收集了部分军用涡扇发动机于新机交付、返厂排故和修理、返厂寿命评估时在试车台架录取的试车数据,客观地分析了发动机性能衰减的原因,同时给出了控制的方法。对新发动机的研制以及国外发动机的修理具有一定的参考价值。     

涡轴发动机性能退化数学建模研究

分析了航空发动机各部件性能退化原理;分别建立了压气机、燃烧室、涡轮性能退化的部件模型;根据航空自由涡轮式涡轴发动机的工作和使用特点,建立了性能退化的涡轴发动机数学模型;利用该模型,仿真研究了不同部件性能退化对涡轴发动机性能参数的影响。结果表明,建立的模型正确反映了部件退化对涡轴发动机的影响。     

战斗机发动机推力矢量控制技术的应用

简述了战斗机发动机推力矢量控制技术的发展及实现方法,并从4个方面介绍了推力矢量控制技术的应用和技术性能,最后介绍了战斗机推力矢量控制的几项关键技术.     

基于卡尔曼滤波和主元分析的发动机性能衰退

在给定测量参数基础上,通过非线性估计得到对应离散时刻的部件性能参数,利用数据插值方法扩充测量参数。利用主元分析方法对这些测量参数进行分解,提取反映性能衰退的成分,以此构造反映性能变化的统计量,假定该统计量服从,分布,对性能衰退情况做进一步分析,得到在10000时间点附近性能衰退最为严重,已超过阀值,与前面参数估计结果相符。用部件性能衰退分析方法对发动机性能状况监控,为及时采取维护措施提供了一定的指导作用。     

基于距离代价函数和信息熵的发动机性能参数估计研究

研究发动机部件性能参数变化规律,对于减少维修次数和推动视情维修具有重要意义。针对测量参数个数少于待估性能参数的情况,给出了一种通过构建代价函数和优化算法的参数估计方法。原代价函数只考虑当前点参数,缺少与前面点参数的联系,因此结合自组织神经网络,构造了包含以前与当前点参数的距离代价函数。并提出了一种快速的参数估计方法。由于准确的部件性能参数很难获取,并且参数趋势估计不同于单纯的点估计问题,以对应的测量参数为基础,利用信息熵方法评定部件性能参数估计效果。进一步得到距离代价函数对应的参数信息熵为0.6805,优于原代价函数的估计结果。最后通过实例验证了参数估计方法的有效性。      

涡扇发动机最小红外特征模式性能寻优控制研究

为抑制涡扇发动机排气系统的红外特征,提出一种基于红外预测模型的最小红外特征模式性能寻优控制。首先,建立一种排气系统正后向红外辐射强度简化预测模型,该预测方法考虑了排气系统内高温部件和尾喷流的红外辐射,以及尾喷流对高温部件红外辐射的吸收作用,具有可信的仿真精度;其次,基于涡扇发动机部件级实时仿真模型,增加了从外涵引气冷却中心锥和尾喷管扩张段内壁的冷却结构和红外预测模块;最后,基于该模型探索了最小红外特征模式的优化原理,并选用可行序列二次规划(FSQP)算法,通过控制高温壁面冷却气的流量,主燃烧室的燃油量以及尾喷管喉道面积,对两个亚声速巡航状态的工作点进行实时优化。仿真结果表明:在满足发动机推力恒定以及其他约束条件的前提下,发动机通过最小红外特征模式性能寻优控制,其排气系统后向红外辐射下降了30%以上,红外抑制效果显著。     

涡轴发动机闭环过渡态控制规律设计

为实现对发动机过渡态的精确控制、减弱过渡态过程对发动机寿命的影响,本文建立了适用于自由涡轮涡轴发动机过渡态控制规律设计的功率提取法模型,并在全飞行包线和全寿命周期内,对涡轴发动机闭环加减速控制规律设计方法进行了研究。     

船舶柴油机智能控制技术研究进展

船舶柴油机智能控制技术是将人工智能算法引入到船舶柴油机控制领域,提高复杂时变非线性系统的控制性能.重点针对基于智能控制算法设计的柴油机子系统控制器研究和基于非线性模型预测架构的柴油机在线性能优化研究,对船舶柴油机智能控制技术的研究现状和进展进行了综述,并分析了此研究领域所涉及的主要理论和方法.根据船舶柴油机智能控制不同...