航空涡轮喷气发动机双变量控制系统设计

影响涡轮喷气发动机推力和耗油率的主要参数是转速和涡轮前温度。在最大工况下保持转速及涡轮前温度为最大值不变,可使发动机在各种飞行条件下最大限度发挥动力性能。作为高性能战斗机动力的双轴涡轮喷气发动机。      

民用涡扇发动机预测控制器设计

对一定包线范围内的稳态预测控制器和加速减速过渡态控制器设计展开研究.针对某大涵道比民用涡扇发动机,根据发动机进口参数的相对变化指标对控制区域进行划分,以标称点处发动机线性模型为对象设计了相应的预测控制器,利用提出的多层参数调度方案实现了不同飞行条件及不同发动机状态下预测控制器参数的自适应调整.仿真结果表明:所设计的发动机预测控制系统在控制区域内的设计点和非设计点均具有良好的性能,为全包线设计提供了有效方法.     

基于高速慢车的航空发动机快速响应控制

针对传统航空发动机响应速度慢,难以在紧急事件中用于控制受损飞机完成起降过程的问题,采用高速慢车控制模式来提升发动机加速性能,通过增加发动机在慢车时高压压气机转速,为加速前期提供更大的燃油流量,从而缩短发动机从慢车至最大状态的加速时间。为保证慢车时高压转子转速提高的同时发动机推力和稳定裕度不变,通过修改高压压气机可调导叶控制计划来调整高压转子工作点。仿真结果显示,与原有控制相比,采用高速慢车快速响应控制模式的发动机加速上升时间从原来的2.00s缩短至1.86s,而高压压气机最小喘振裕度仅由16.01%下降至14.81%,同时慢车推力基本保持不变。     

基于健康蜕化的航空发动机传感器故障诊断(英文)

改进在线故障诊断算法使其能适应发动机健康蜕化是目前故障诊断所面临的困难,如果诊断算法没有自适应能力,在发动机健康蜕化后将失去其诊断功能。为了解决此问题,提出在线故障诊断算法,采用跟踪滤波器估计发动机的健康状况,机载模型根据跟踪滤波器的估计结果进行更新。更新后的机载模型能够与真实的发动机相匹配。这使得当发动机健康蜕化后在线故障诊断仍能保持其有效性。最后采用一组卡尔曼滤波器来对航空发动机传感器故障进行诊断与隔离。通过设计好的一组卡尔曼滤波器,能够诊断并隔离出故障。本文使用非线性发动机模型来验证此方法,仿真结果表明本文提出的在线诊断方法在发动机健康蜕化后仍能保持其有效性。     

航空发动机非线性模型实时计算的迭代方法研究

针对航空发动机非线性模型将作为未来机载应用而需要严格实时性的问题,研究了求解模型的迭代方法,综述其历史发展情况,并讨论收敛性问题,同时提出一种改进应用方案,即模型在过渡态仿真时可将上一状态点雅可比矩阵直接应用于下一点计算,能够在典型应用方案基础上直接减少气动热力模型计算次数,从而提高整体模型执行效率.通过实际算例对这些应用方案进行仿真比较与分析,结果表明:①Broy-den秩1法执行效率最高,更适宜用于模型实时计算;②改进应用方案简单、有效,为进一步满足非线性模型的严格实时性要求奠定基础.      

基于GasTurb/MATLAB的航空发动机部件级模型研究

基于航空发动机总体性能分析软件GasTurb及其源代码,利用动态链接库技术实现在控制系统开发平台MATLAB下直接调用GasTurb部件级动态模型,并在Simulink下建立了包含涡喷、涡扇、涡轴、涡桨在内的22种发动机类型的部件级模型库,实现了两者之间的无缝衔接.应用实例与仿真结果验证了所建模型的有效性与高度可定制性.消除了从总体性能分析阶段过渡到控制系统开发阶段存在的交互障碍,为发动机控制和故障诊断研究提供了一种灵活的仿真平台.      

机载实时模型稳态基准值的修正方法研究

发动机机载实时模型稳态基准值反映了当前发动机的工况,决定着实时模型的稳态精度。提出一种利用传感器测量数据修正机载实时模型稳态基准值的方法,具体采用多项式线性拟合技术、利用传感器近期测量数据修正机载实时模型的基准值,以适应发动机稳态特性的改变、提高模型稳态精度。针对某民用大涵道比涡扇发动机构建的在线故障诊断仿真系统研究表明,在发动机发生性能退化的情况下,修正后的机载实时模型的稳态误差降低近1.8%。     

涡扇发动机闭环控制系统设计仿真平台

航空发动机闭环控制系统的设计过程复杂且环节繁多,如果通过某平台综合多个设计过程,必然可以简化流程,提高效率.在总结国内外相关文献的基础上,针对民用涡扇发动机,在Matlab/Simulink下,利用模块化方法构建包含稳态控制器、过渡态控制器以及极限保护器的涡扇发动机闭环控制系统仿真平台,并对其进行仿真测试和硬件在回路实验.结果表明,所构建的仿真平台满足控制系统的性能和实时性要求,具有良好的工程适用性.     

采用序列概率比方法检测航空发动机传感器软故障

提出基于卡尔曼滤波和序列概率比方法进行某型涡扇发动机控制系统传感器软故障检测新方法.研究了采用修正的序列概率比方法处理滤波残差,检测传感器软故障;并将该方法与残差加权二乘算法WSSR(Weighted Sum of Squared Residual)检测传感器软故障过程进行了对比.仿真结果表明,序列概率比方法较WSSR法所需决策时间短,适合于航空发动机传感器软故障检测.      

基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达96.8%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。