涡扇发动机多动力学建模方法

考虑涡扇发动机转子部件的惯性、容腔中质量与能量的堆积效应和高低温部件间的热交换,依据转子动力学、容积动力学及热力学建立涡扇发动机部件级非线性动态数学模型。通过求解质量、动量和能量的一阶微分方程,获得发动机典型截面处的性能参数。该模型能够反映涡扇发动机温度、压力、转速等12个关键参数的动态特性,避免传统转子动力学迭代模型的迭代求解,提高了模型实时性。模型输出与试验数据对比结果表明,其稳态误差小于1.6%,最大动态误差小于5%,单次流路计算平均耗时为0.009 ms。     

基于DSP的航空发动机转速传感器设计

提出了一种基于TMS320 LF2407A DSP的航空发动机智能转速传感器。设计了转速信号处理电路、显示电路、数字信号处理(DSP)与控制器局域网(CAN)总线接口电路和电源电路。提出采用动态分频技术的转速测量方法，并分析了其在2407A DSP上的实现，提高了转速测量的精度。实验结果表明该智能转速传感器功能强大、实时性好、精度可达0．01％，可应用于航空发动机分布式控制系统中。     

发动机喘振裕度自适应控制

本文研究飞行 /推进系统一体化控制中的发动机喘振裕度自适应控制。通过一定的控制作用 ,使发动机在所有飞行条件和工况下都保持一定的喘振裕度 ,从而充分发挥发动机的潜力。将发动机大偏差模型、进气道及飞机模型综合在一起 ,构成飞机 /推进系统一体化数学模型 ,以进行发动机自适应控制的仿真。计算机仿真表明 ,发动机自适应控制具有很好的性能效益 ,例如在飞行高度 H=10公里 ,飞机由 Ma=0 .65加速到 Ma=0 .90 ,在采用自适应喘振裕度控制后 ,双发动机推力提高 16 ,飞机加速时间缩短 2 3 ,大大提高了飞机性能。     

航空发动机多变量三层神经网络控制

提出了一种发动机多变量神经网络控制方法。采用三层前向神经网络对非线性项进行补偿,神经网络权重自适应律采用在线学习算法。控制系统的设计不需要知道精确模型,适应于全飞行包线。仿真研究表明发动机多变量神经网络控制具有良好的动、静态性能。      

航空发动机分布式控制系统技术分析及系统方案

分析了航空发动机分布式控制系统的系统结构、通讯总线、智能元件、高温电子元器件及分布式电源总线等领域的研究现状,并进行技术成熟度评估.结果表明:航空发动机分布式控制系统研究处于基础研究阶段,各项技术成熟度(TRL)主要处于TRL1~TRL2.针对某涡扇发动机提出基于TTCAN(时间触发控制器局域网协议)总线的过渡分布式和部分分布式两种控制系统方案,分析了各方案中系统结构、控制功能和信号交互特点,以期为航空发动机分布式控制系统进一步研究提供参考.      

基于区域极点配置的航空发动机全包线H_∞/LPV控制

根据发动机相似工作原理以及平方和(Sun of squares,SOS)规划,基于发动机全飞行包线的换算线性变参数(Linear parameter varying,LPV)模型,提出了一种基于区域极点配置的航空发动机全包线切换H_∞/LPV控制方法。根据发动机相似换算参数,建立换算状态变量模型。以高压换算转速为调度参数,利用多项式拟合得到全包线慢车以上的换算LPV模型。考虑基于区域极点配置的H_∞/LPV控制问题,将LPV闭环系统的极点配置在复平面上一个期望的区域内,并将LPV闭环系统稳定性条件转化为SOS约束,进行控制器求解。基于Lyapunov理论,设计全包线的切换LPV控制器,保证切换闭环系统Lyapunov意义下稳定。仿真结果表明,设计的切换LPV控制器能保证全包线内系统稳定且具有较好的鲁棒性能和动态响应性能。     

基于UML的航空发动机仿真建模研究

面向对象建模技术是建立可重用和扩展灵活的航空发动机仿真软件的有效途径。本文论述了应用可视化面向对象统一建模语言(UnifiedModelingLanguage)建立航空发动机仿真软件模型的方法和过程,首次运用UML表示法中的用例图、类图、顺序图和活动图描述了发动机仿真软件模型,并用C++编程实现了仿真软件中发动机模型类库、算法类及图形界面类,在此仿真平台上成功的实现了某双轴涡扇发动机的稳态仿真和动态仿真。结果表明,UML是建立扩展灵活的发动机仿真软件的有力工具。      

航空发动机气路故障诊断的SANNWA-PF算法

针对航空发动机非线性、非高斯的特点,提出一种用于航空发动机气路故障诊断的自适应神经网络权值调整粒子滤波（SANNWA PF）算法。该算法根据粒子分布情况确定分裂和调整的粒子数目,进而根据粒子权重采用正态分布的方式进行分裂,采用反向传插(BP)神经网络进行权值调整,缓解了粒子的退化和贫化,具有更强的自适应性能和跟踪能力。通过一维非线性跟踪模型和航空发动机气路故障诊断仿真研究表明:SANNWA PF算法具有良好的非高斯性能,相对粒子滤波一维非线性追踪模型估计精度提高约21%,航空发动机气路故障诊断在高斯噪声和非高斯噪声下分别提高约30%和26%,诊断速度分别提高约7倍和10倍。      

进气道/发动机一体化多变量控制方法研究

针对亚声速情况下飞机机动飞行过程中大攻角状态下进气道和发动机之间流量难以匹配而导致推进系统推力损失较大的问题,提出了一种进气道/发动机一体化多变量控制方法。基于进气道/发动机一体化模型推导出了带有辅助进气门的进气道/发动机共同工作方程,并分析了共同工作原理,选用进气道和发动机的共同工作点位置作为进气道反馈量,增广到状态量中以保证进气道和发动机流量匹配。为了抑制攻角等因素引起的推力瞬间损失,在控制回路中加入了进气道限制保护环节修正控制指令,基于H₂/H_∞算法设计了进气道/发动机多变量控制器。在发动机非线性部件级模型上开展了全数字仿真验证,仿真结果表明,与常规的进气道开环控制结构相比,所提出的进气道/发动机一体化多变量控制具有良好的动态性能,并且在攻角变化情况下推力损失更小。     

基于灰色关联分析的航空发动机气路部件故障诊断

为了改善对航空发动机气路部件故障诊断能力,提出了一种基于灰色关联分析的两层诊断方法。该方法首先利用粒子群算法优化各蜕化程度下灰色关联加权指数,构建标准故障序列,利用灰色关联分析进行第一层定性诊断,再优选故障模式利用灰色斜率关联分析方法进行二次诊断,得到了气路部件故障诊断结果。仿真表明,改进二次灰色关联分析诊断方法比单层诊断方法结构更简单,计算量小,更适合于较多传感器的发动机诊断系统,比经验灰色关联分析方法诊断精度更高。