基于喘振信息数据融合的发动机温度传感器

针对热电偶（阻）型温度传感器呈现较强的惯性，提出一种基于矩阵奇异分解的传感器数据融合方法，将喘振信息与温度传感器输出信号相融合，分别消除了发动机进口温度T1约1．2％和涡轮后燃气温度L约0．8％的静态误差；同时，还提出了利用喘振信息消除温度传感器动态误差的技术，补偿了热电偶（阻）的惯性延迟。实验和仿真结果表明，该数据融合方法和动态补偿技术不仅算法简单有效，而且温度补偿准确，提高了发动机电子调节器工作的可靠件．     

某涡扇发动机低压压气机叶片角位移传感器特性模拟试验研究

通过对综合电子调节器低压压气机导流叶片调节通道(即PHA通道)内部电路和控制规律的研究，以及低压压气机叶片角位移传感器(即α1角位移传感器)特性的外部测试，设计了模拟传感器的试验方案。该方案采用硬件电路对综合电子调节器输入传感器的信号进行调制，采用软件编程对模拟传感器进行调制。试验结果表明，模拟传感器可以完全替代真实传感器的功能。且满足一定的精度和可靠性要求，为综合电子调节器的离位检测及其数字化研究提供了新的思路．     

航空发动机载荷谱雨流计数的一种改进算法

介绍了一种新的雨流计数法。该计数法按时间顺序计算载荷循环，能完整记录全部载荷历程而不改变其大小和顺序，弥补了常朋雨流计数法的缺陷；而且该算法精确度高，抗随机噪声干扰能力强，使得载荷谱分析更加准确。     

一种线性辨识系统动态模型的自寻优算法

基于静态特性已知的线性时变系统,通过对其动态响应数据的分析,建立了随时间跳变的动态参数模型,提出了一种新的线性自寻优辨识算法。该算法在静态特性约束条件下,可估计模型的跳变时刻及结构参数。经对某航空发动机电子综合调节器燃油通道动态过程参数模型辨识的实例,验证了该算法精确快速。      

航空发动机多模型预测滑模控制

针对航空发动机是一个不确定性的强非线性系统,借鉴多模型方法和预测控制思想,提出了航空发动机多模型预测滑模控制。对航空发动机飞行包线进行划分,建立了航空发动机状态空间多模型;对每个模型分别设计了预测滑模控制器,以滑模轨迹为预测模型,进行滚动优化、反馈校正求取控制量,并根据前几时刻与发动机的匹配程度选择当前时刻的控制器;推导出了其稳定性的条件。仿真结果表明,所设计的控制器控制效果令人满意,能有效抑制参数摄动和干扰的影响。     

具有网络调度的航空发动机分布式控制系统协同容错控制

为解决航空发动机分布式控制系统中网络参数与控制性能之间的冲突问题,提出了一种基于线性矩阵不等式理论的网络参数与保成本容错控制器协同设计方法。建立MEF-TOD调度协议作用下状态变量和控制变量的传输特性;将采样周期和数据包容量作为未知量引入航空发动机分布式控制系统的建模过程,得到调度协议约束下的网络参数与控制系统参数联合模型;给出联合闭环系统渐进稳定且存在成本函数上界的充分条件,并给出了网络参数与控制器增益的具体求解步骤。仿真结果显示,控制器与网络参数的协同设计方法能够求解出最优采样周期和数据包容量,据此得到容错控制器能够使航空发动机分布式控制系统在发生主动丢包故障的情况下,联合闭环系统渐进稳定,且低压转子转速超调量降低了80%,参数摆动降低了66.7%,保证控制器动态性能最优。     

基于GA的航空发动机单神经元自适应解耦控制器设计

针对航空发动机控制变量间的耦合作用,设计了基于GA优化的单神经元自适应解耦控制器,给出了控制系统的结构及解耦算法。该方法结构简单、易于实现,直接通过对两个通道误差的学习调整权值,实现解耦。仿真表明,在设计点和偏离设计点处,系统均具有良好的动态特性和解耦特性。     

某型涡扇发动机半实物仿真控制系统

运用最小二乘法建立了某型涡寓发动机的动态数学模型，并利用相似原理把它推广到全飞行包线范围。动态数学模型在仿真计算机上运行，通过输人输出接口与控制器、执行机构实物进行连接，组成基于VXI总线技术的涡扇发动机控制系统半实物仿真系统。对涡扇发动机实际工作过程的半实物仿真结果表明，系统能实时地反映在控制系统作用下发动机的运行情况．为发动机全权限数字电子控制（FADEC）系统研究提供了良好的试验手段。     

表征某型发动机工作状况的特征参数研究

通过总结某型发动机的使用经验，提出了表征该型发动机工作状况的特征参数，并利用样本数据对所提出的特征参数进行了验证。结果表明，所提出的特征参数能够较为有效地反映发动机的工作状况，为发动机的状态监测和故障诊断提供了依据。     

自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,提出了一种基于自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制方法。设计了一类全程滑模面非线性函数,函数中含有变参数指数函数,其参数由一种新的自适应粒子群学习算法(PSO)结合RBF神经网络来整定。全程滑模控制保证了控制系统的全程鲁棒性,同时,由稳态误差收敛速度和滑模抖振幅度建立参数优化指标,用自适应PSO神经网络快速搜索当前的全局最优点。仿真结果表明,所设计的控制器取得了良好的效果,削弱了抖振。