一种航空发动机传感器故障诊断方法

为了对航空发动机传感器故障作出准确快速的诊断,在Simulink中设计了基于卡尔曼滤波器的残差检验的故障诊断模块,实现发动机传感器恒偏差、恒增益、卡死故障等硬故障的诊断。针对传统卡尔曼滤波器残差检验法检测缓变故障时存在较大延时的缺点,采用改进卡尔曼滤波器的残差检验法来检测故障,并与传统卡尔曼滤波器法进行比较。仿真结果表明,传统卡尔曼滤波器的残差检验法能有效地诊断航空发动机传感器的几种典型硬故障,但对于缓变故障却不敏感。改进卡尔曼滤波器的残差检验法能在一定程度上加快检测速度,取得较好的效果。     

航空发动机测试技术基础研究

一、航空发动机及测試技术的发展沿革国外航空发动机的发展经历了四代。四十年代,航空发动机是低压离心式和轴流式,在亚音速气流下工作,气流的概念是二元流,以整台发动机性能试验为主。测量参数主要是推力、扭矩、燃油耗量、压力和温度,手工处理数据。五十年代,飞机飞行速度已进入跨音速     

航空发动机高温测试技术的研究进展

温度测试对于航空发动机设计与研制有极其重要的意义.航空发动机高温测试技术主要应用于热端部件高温燃气与壁面温度的测量,对于发动机燃气涡轮设计和了解燃烧室中的燃烧过程具有重要意义.主要介绍了热电偶测温、示温漆测温、红外光谱测温、晶体测温、蓝宝石光纤测温、超声波测温等目前航空发动机高温测试的方法及特点,对航空发动机高温测量方法的应用现状进行了分析,并对航空发动机高温测试技术的发展趋势进行了预测.     

新型航空发动机测试传感器的发展趋势

新一代航空发动机对测试传感器提出了新的要求,特别是能够在高温环境下正常工作的能力。现有的航空发动机测试传感器已经不能满足该条件,因此迫切需要发展新的技术。概述了可应用于航空发动机测试的新原理及新技术,如MEMS技术、光谱技术等,并详细介绍了燃油品质、温度、叶尖间隙、排放物检测等新型航空发动机测试传感器的一些进展及其发展趋势。     

基于改进LSTM的航空发动机气路参数预测方法

以航空燃气涡轮发动机气路故障诊断为导向,提出了一种用于发动机气路参数预测的特征注意力增强型长短时记忆网络(Feature Attention Enhanced Long Short-Term Memory Network, FAE-LSTM)。FAE-LSTM是具有编码-解码结构的动态网络,首先通过编码器中的特征注意力单元对工况序列进行动态特征提取,然后通过特征拼接层融合编码器输出序列、工况序列和历史性能参数,最后通过解码器实现最终的参数预测。FAE-LSTM基于发动机飞行过程数据建立发动机在健康状态下的动态模型,从而作为参数预测模型应用于基于残差的故障诊断系统中。针对网络的预测性能和应用方式进行了仿真分析,结果表明,相比于其他常用多变量时间序列预测模型,FAE-LSTM的长期预测误差最低减少24.5%;相比于使用串-并联结构,故障检测系统使用并联结构的FAE-LSTM网络能够获得更精确的检测结果。     

航空发动机几何位置调节器转换性能验证

研究某型航空发动机几何位置的调节时,采用了具有全功能液压备份控制器,是全权限数字电子控制器,若全权限数字电子控制器出现故障,系统应立即转换到液压机械备份控制方式,以保证系统工作正常。控制器转换性能的研究对系统的改进及故障检测有很大帮助。为保证发动机的可靠性,对数字电子控制器在系统稳态和过渡态工作点出现故障的情况,利用AMES im软件平台对控制器转换过程进行了动静态仿真,仿真结果验证了所设计控制器转换性能优良,控制器正常转换不会对系统正常工作造成较大影响。     

一种航空发动机燃油调节系统仿真方法

由于传统建模技术有高成本、高复杂性的缺点,计算机仿真技术随之兴起,正逐渐取代传统建模技术.AMEsim仿真平台由于其完备的模型库,在建模中发挥了越来越重要的作用.论文在AMEsim建立的航空发动机燃油调节系统模型的基础上,人为设置故障,得到系统的故障数据,并在Matlab上对故障数据用主元分析法进行降维,得到特征数据,采取支持向量机法对特征数据进行训练,最后用测试数据验证结果的准确性.实验结果完全分辨出测试数据代表的故障,这验证了支持向量机法用于航空发动机燃油调节系统故障诊断的优越性和可靠性,可用于航空发动机燃油调节系统的故障诊断.     

当前国外航空发动机的几种关键参数测量用传感器

介绍国外５家专业传感器生产厂家及其生产的用于发动机着急参数测量用的产品。     

航空发动机轮盘参数化结构优化

为降低航空发动机轮盘的质量,提高发动机推质比,对发动机转子轮盘进行参数化结构优化设计.研究辐板不同高度处厚度与轮盘径向破裂裕度的关系,以简化轮盘辐板优化方法.以周向破裂转速裕度为约束条件,体积最小为优化目标函数,利用Isight软件和有限元数值模拟方法研究轮盘盘心优化方法,并通过算例计算验证其正确性.结果表明：在满足约束条件的基础上,轮盘体积减小8.66%,最大等效应力减少10.4%.该方法可为航空发动机轮盘轻量化开发提供参考.     

GDSS中判断矩阵的两种集结方法

群体决策支持系统（GDSS）将通信技术、计算机技术和决策理论结合在一起,促进具有不同知识结构、不同经验、共同责任的群体在决策过程中对半结构化和非结构化问题进行求争。由于GDSS的理论研究尚不成熟,因而GDSS不能很好地解决定性决策问题。在GDSS中引入群体层次分析法（AHP）不仅能提高GDSS的定性决策能力,而且能促进对GDSS中决策思维方式的研究。文中定义了具有实际意义的矩阵“加法”、“乘法”“指数”运算,指出这些运算的性质;给出了判断矩阵“加法”凸组合及Hadamard“乘法”凸组合的概念,并证明了在群体AHP中判断矩阵的“加法”凸组合及Hadamard“乘法”凸组合不仅能消除主观因素的影响,而且还能保持和改善判断矩阵的一致性。从而得到了GDSS中判断矩阵的两种有效的集结方法。     

航空发动机复杂壳体类零件的参数化建模方法研究

该文根据航空发动机复杂壳体类零件的结构特点,利用特征集的思想,把复杂零件分解成若干类似零件的“小零件”,再通过特征简化和特征分解,把零件分解为一个个具体特征,建立起零件的特征树,然后按照层次关系分析每个特征的基准,构造出零件的基准体系框架,从而实现三维建模,形成了一套航空发动机复杂壳体类零件参数化建模的方法。     

航空发动机分数阶PID控制器的参数自整定方法

控制器作为航空发动机的大脑,是保障发动机正常运行的核心部件,随着对发动机控制器精度和时效性的要求越来越高,传统PID控制器的性能亟需进一步提升.本文提出了改进的分数阶PID离线和在线参数整定方法,应用于涡扇发动机推力的控制中.首先,利用Caputo分数阶微积分定义建立分数阶PID模型,实现时域上的数值计算;其次,基于对数正态分布提出了改进的布谷鸟算法,实现了分数阶PID离线参数整定;然后,结合RBF网络设计参数线上整定方法,解决了参数在线整定问题;最后将相关理论应用于发动机推力的控制中,结果表明,相比其他几种优化算法,改进的布谷鸟优化算法对分数阶PID控制参数整定效果最好;利用RBF神经网络对分数阶PID进行在线整定时控制效果稳定,且分数阶PID的控制效果优于传统的PID控制,能提高对推力的控制能力.     

基于模糊误差判断算法的航空发动机PID控制

普通比例积分微分(PID)控制与其他智能控制相比较,应用广泛,且算法更简单、容易实现.但是应用到复杂的、多变的航空发动机控制时,其难以满足其控制要求.为实现对航空发动机的智能控制,提出模糊误差判断PID控制.由模糊规则表、误差判断规则以及PID控制组成模糊误差判断PID控制器.该方法对控制过程中改变模糊规则表进行了研究...     

航空发动机转子弹性支承动应力测试技术

对带弹性支承航空发动机转子的一种振动测试技术进行了研究,阐述了利用电阻应变电测法通过在转子鼠笼式弹性支承的弹条根部粘贴应变计进行动应力测试,从而获取转子振动信号的测试原理和测试方法.通过弹性支承动应力测试技术在转子动力特性试验和转子故障诊断中的应用,论证了该测试技术是转子振动测试的一种有效方式,得出了弹性支承动应力测试技术不仅能作为航空发动机带弹性支承转子动特性的常规测试手段,亦能为转子系统故障诊断提供故障识别依据.     

航空发动机尾喷流场测试技术研究

在本文中,结合计算机控制系统,研究设计了航空发动机尾喷流场三维测试平台,实现了尾喷流场参数的测量,为尾喷流场特性的研究提供了有效的测试方法,强调了计算机测控系统在航空测试领域的重要性.     

航空发动机电气附件绝缘性能测试系统设计

针对目前国内航空发动机电气附件绝缘性能测试时间长、精度低、误差大等问题,提出了基于数据库驱动的航空发动机电气附件绝缘性能测试系统。利用Lab VIEW图形化编程环境和工控机、兆欧表、矩阵开关之间的网络通信,实现了对任意航空发动机型号中电气附件绝缘性能的自动测试、故障诊断和定位。试验验证表明,该系统可用于电气附件的绝缘性能测试,实现了测试自动化,并且具有较高的测试速度和测量精度。     

航空发动机尾喷流场测试技术研究

在本文中,结合计算机控制系统,研究设计了航空发动机尾喷流场三维测试平台,实现了尾喷流场参数的测量,为尾喷流场特性的研究提供了有效的测试方法,强调了计算机测控系统在航空测试领域的重要性。     

一种航空发动机燃油流量基线的建模方法

为实现航空发动机的在巡航过程中的实时监控及时发现发动机状态参数的异常变化,提高飞行安全水平,提出基于航空发动机燃油流量(FF)基线求解偏差值的一种算法;依据设定的飞行数据筛选原则和预处理方法建立模型样本,设计以高斯函数为隐含层激励函数和以线性函数为输出层激励函数的多输入单输出的RBF神经网络,通过Pearson相关性分析确定网络的输入节点;使用该网络得到预测燃油流量基线,再与实际燃油流量做比较可得燃油流量偏差值;最后对预测偏差值和观测偏差值实施两配对非参数检验以验证网络精度,结果表明该方法是计算航空发动机巡航状态下燃油流量偏差值的一种有效算法.