基于SVR-PSO改进算法的航空发动机稳定性控制

在多变量发动机寻优控制中,用支持向量回归算法(SVR)对粒子群优化算法(PSO)进行改进可以有效避免局部最优解的出现.将改进算法应用于航空发动机实时稳定性控制,根据发动机仿真计算程序计算出发动机在各工作点处的稳定裕度,根据控制参数的变化域进行全局寻优,寻找满足压缩系统稳定裕度最小的工作点.仿真和分析表明:该算法实时性高,收敛速度快,具有较强的全局寻优能力,能在保证发动机稳定裕度最小的同时有效降低涡轮前温度和耗油率.      

基于小波分析的航空发动机旋转失速检测方法

对试车检测到的压气机旋转失速压力数据,进行了小波降噪处理,并对处理后的数据进行多分辨分析,利用dN层小波系数重构相关频带内的压力信号分量,当重构信号某处的幅值超过给定阀值时,认为检测到了失速。研究结果表明,小波分解能有效地区分信号中的突变部分和噪声,达到降噪的目的;对不同采样频率的压力数据进行分析,给出了相应的阀值,对dN层重构信号进行监测,能有效检测到旋转失速的发生。      

航空发动机自适应全局快速非奇异Terminal滑模控制

针对航空发动机控制系统须具有强鲁棒性和快速响应等特点及Terminal滑模控制存在奇异性等缺点,提出了一种航空发动机自适应全局快速非奇异Terminal滑模控制器设计方法.设计了一种快速非奇异Terminal滑模面,同时解决了传统Terminal滑模控制的奇异性和远离平衡点收敛速度慢两个缺点.采用自适应方法估计等效干扰,无需已知航空发动机的干扰上界,利用Lyapunov理论分析了其稳定性.仿真结果表明:设计的Terminal滑模控制器具有良好的动态性能,状态输出响应快速,调节时间在2s左右,无稳态误差,无超调,未发生奇异现象.      

基于稀疏最小二乘支持向量机的航空发动机动态过程辨识

针对现有最小二乘支持向量机(LS-SVM)稀疏性不足的难题,提出一种稀疏化策略,应用此方法建立了航空发动机动态过程模型.在对原始样本预求解过程中,该策略使用改进Gram-Schmidt正交化算法对非线性映射矩阵实施递归分解,同时以阈值监督输出向量的残差化过程,从而优选训练样本,降低样本规模,节省内存,提高LS-SVM学习速度.仿真表明,基于优选样本的学习模型较之其他训练样本学习模型提高了回归精度和速度,验证了方法的可行性;基于实际试验数据建立的航空发动机动态过程模型在类似过程参数预测以及性能递推预估仿真表明,高压转子相对转速误差低于0.2%,低压转子相对转速误差低于0.35%,涡轮后燃气温度误差小于3.5℃,满足控制与仿真的需要.      

基于改进粒子群算法的航空发动机状态变量建模

为了克服现有航空发动机状态变量建模过程中的不足,采用了一种改进粒子群算法建立航空发动机状态变量模型。首先改进了粒子群算法,提出一种每个粒子根据自身适应值动态调整其惯性系数方法来平衡搜索性能;对群体最优位置进行实时的代内更新以提高搜索速度;为避免陷入局部最优,在最优个体附近进行随机搜索。其次利用该算法建立航空发动机状态变量模型,根据航空发动机在稳态点处的线性化模型应与在该同一稳态工作点处的非线性模型响应一致的原则构造适应值函数,仿真结果表明所建立的状态变量模型不论是稳态过程还是动态过程都与非线性模型响应基本一致,建模精度较高,建立过程简便。     

基于云自适应粒子群算法的高压转子复杂接触有限元模型参数修正

为建立更加准确的航空发动机高压转子的有限元模型,提出一种修正有限元模型描述航空发动机复杂接触的方法.将修正问题转化为求解定义在时域的误差函数的极小值,运用云自适应方法动态调整粒子群算法的惯性权重,使得算法在接近较优解时,惯性因子分布在云低端,有利于收敛得到更优解;当问题解较差时,其惯性因子分布在云顶端,有利于跳出局部极小点,扩大搜索范围.以仿真算例和实际航空发动机高压转子模型为例,通过与相关算法的修正结果比较,证明该算法是可行且有效的.      

基于Volterra-Laguerre扩展模型的发动机加速过程辨识

提出了航空发动机的动态非线性Voherra-Laguerre扩展模型的辨识建模方法.应用Laguerre序列简化线性系统的原理,将Volterra级数模型拓展为Volterra-Laguerre扩展模型,该模型较传统Volterra级数模型减少了辨识量,提高了辨识速度.采用航空发动机地面试车数据辨识建立了其加速过程非线性Volt-erra-Laguerre扩展模型,通过递推最小二乘法辨识了模型参数.仿真结果表明,模型精度高,高低压转子相对转速误差均小于1%,涡轮后燃气温度误差小于3℃,满足发动机控制仿真的需要.     

基于粗糙核Fisher鉴别分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

将粗糙集理论的属性约简与核Fisher鉴别分析方法结合起来,提出一种基于粗糙核Fisher鉴别分析的故障特征提取方法.首先采用粗糙集理论的属性约简删除与分类无关或关系不大的特征,降低输入特征维数,排除干扰特征的影响,减小了特征提取计算量;再采用核Fisher鉴别分析方法进一步提取非线性特征;最后将该方法应用于航空发动机滑油系统故障特征提取及故障识别中.结果表明:该方法获取的特征在提高分类正确率的同时,还有效地降低了输入特征维数,提高了分类效率,并且对分类器具有较强的适应性和鲁棒性.      

基于核函数主元分析的航空发动机故障检测方法

航空发动机性能由正常到异常、再由异常发展到完全故障的阶段,其参数变化具有一定非线性特征。为了有效检测这种具有非线性特征的故障,提出一种基于核函数主元分析(KPCA)的非线性故障检测方法。该方法通过核函数完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间,在特征空间中使用线性主元分析(PCA)方法计算主元,构造T2和SPE统计量检测故障的发生。通过对某型涡扇发动机进行实例验证分析,结果表明,KPCA方法一方面克服了综合参数法由于没有确定的警戒值而无法有效地进行故障检测的不足;另一方面KPCA方法在非线性故障检测过程中能够提取重要的非线性特征信息,因而比PCA方法能更早地检测到早期潜在故障,且KPCA方法检测错误率更低。因此,KPCA方法更适合于具有非线性特征的航空发动机故障检测。