基于飞参数据的某型航空发动机DEGT估算方法

提出一种适用于某型军用航空发动机视情维修的DEGT估算方法,使用飞参中记录的低压转子转速和高压转子转速反映航空发动机工况,分别建立了发动机巡航状态和加力状态DEGT估算模型,使DEGT估算可以在每次飞行后进行.对一组实际飞行数据的实验分析表明:该方法得出的DEGT与发动机实际性能退化情况相吻合,能够较好地反映航空发动机的状态,可以应用于军用航空发动机状态监控.     

二冲程煤油发动机爆震在线监控系统设计与试验研究

为了在线监控某型航空二冲程煤油发动机爆震状态,基于LabVIEW开发平台与NI-PXI设计了发动机爆震在线监控系统。确定了发动机爆震在线监控系统的设计方案,并对发动机爆震在线监控系统的硬件进行了设计。完成了发动机爆震在线监控系统的软件设计,包括信号采集模块、信号处理模块、爆震判断模块以及数据存储模块。搭建了发动机试验台架并进行爆震试验,在线监控发动机机体振动信号并判定发动机爆震工况,试验结果表明发动机爆震在线监控系统能够有效地在线判定发动机爆震状态。     

某型涡扇发动机分段线性化模型的建立

基于某型涡轮风扇发动机非线性动态模型,建立并实现了该发动机的分段线性化模型.介绍了拟合法建立涡轮风扇发动机线性状态空间模型的建模方法,并以发动机高压转子转速为参考参数选取发动机的稳态工作点,分别求取了这些工作点处的线性状态空间模型.以这些线性状态空间模型为基础,在Simulink仿真平台下,采用S-function模块建立了分段线性化发动机模型,并实时地对模型进行求解,得到所需要的高低压转子转速、涡轮落压比以及燃烧室温度等发动机参数.分段线性化模型与非线性模型的仿真结果比较表明此种建模方法输出精度高,能够很好的反映该型发动机的特性.     

大推力氢氧补燃循环发动机故障仿真

针对大推力氢氧补燃循环发动机,使用模块化故障仿真方法,对发动机多种典型故障进行了仿真研究,为建立液体火箭发动机健康监控系统奠定了基础。首先,介绍了大推力氢氧补燃循环发动机的系统组成结构以及工作过程;其次,利用Matlab/Simulink工具构建了发动机系统主要部件的模块库,并根据发动机结构和工作过程,建立了氢氧补燃循环发动机的整体仿真模型;最后,仿真分析了发动机的多种典型故障,并利用Matlab的GUI工具搭建了可视化界面,实现了操作和实现方式的人性化。     

基于状态机的自动变速控制器仿真研究

针对汽车发动机自动变速装置在不同运行状态下仿真建模的研究,提出基于有限状态机的建模方法.该方法通过将汽车行驶阶段的不同状态,建模为多状态事件的迁移,借助发动机厂家提供的变速器换挡点图以及发动机工作特性图,利用Matlab/Simulink建立了整车动力性能仿真模型和基于Matlab/     

基于RF-SVM的发动机缸体孔组加工质量分级监控

为实时动态监控发动机缸体顶面孔组的加工质量,提出基于随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的工序节点处加工质量分级监控模型。设计在工序间快速获取发动机缸体孔组图像的机器视觉系统,提取单缸孔7个特征参数及3个相邻孔间距;用主成分分析法对特征参数进行降维处理,建立样本集合训练孔组整体加工质量RF分级监控模型及单孔加工质量SVM分级监控模型。应用该模型对某发动机缸体顶面孔组加工质量进行在线监控,结果表明,与决策树模型、RF模型和SVM模型相比,所提模型对孔组整体加工质量分级精度可达97.778%,单孔分级精度可达99.167%,能快速响应发动机缸体制造过程质量反馈控制,可有效解决相关工程实际问题。     

多传感器信息融合技术在发动机状态监控系统中的应用研究

飞机发动机的状态监测是测控领域的一个难点,而目前的监测系统多为单一状态监测,针对与此,本文提出了一种基于多传感器融合的飞机发动机状态监控系统的设计方案,给出了系统数据融合的算法以及系统硬件结构模型,并简要介绍了多传感器融合的原理.     

飞机附件液压泵加载测控系统设计

为满足发动机地面试车,模拟飞机附件液压泵工作状态的要求,开发了基于组态软件的液压加载测控系统.实现了实时监视发动机带载时的工作状态,并通过远程操作性好、逻辑性强的监控界面控制加载系统的执行机构,实现加载流量调节,以满足发动机在不同工作状态下的加载需求.该系统的功能与性能在发动机试车中得到充分验证,试验结果表明该套系统具有较高的稳定性和准确性.     

姿控发动机地面虚拟试验模型集成软件设计

以某型号姿控发动机地面试验系统为研究对象,进行了姿控发动机地面虚拟试验模型集成技术的研究;首先对建立的发动机地面试验系统的物理模型进行模块化分解,然后利用VC语言对各部件模型进行了计算机仿真和全系统的模型集成,建立了姿控发动机地面虚拟试验集成系统的软件平台;该平台能任意搭建局部级和系统级的姿控发动机地面虚拟试验系统,模拟发动机真实点火试验中各部件的工作状态;各部件的虚拟试验结果证明,该模型集成软件具有较高的仿真精度,达到了预期的目标.     

航空发动机状态监控和预测性维护应用研究

为了深化飞参数据的应用价值,通过研究发动机转动件故障预测、剩余寿命预测以及气路健康等,为发动机保障决策和预测性维护提供参考。采用经验模态分解(EMD)结合相对向量机(RVM)、灰度模型(GM)用于发动机转动件、气路监测的状态监控和故障预测,选取波音某型飞机故障数据验证了模型的准确性,平均绝对百分比误差(MAPE)能达到8.46%;采用卡尔曼滤波(KF)结合梯度提升决策树(GBDT)的方法对数据进行降噪并预测剩余寿命,通过美国国家航空航天局(NASA)的航空发动机仿真数据集验证了模型能达到91.3%的准确率;采用核主成分分析(KPCA)结合深度置信网络(DBN)的方法建立发动机气路健康监控模型,经过大量QAR数据验证和测试,预测相对误差为0.43%。针对基于数据挖掘的航空发动机故障诊断算法开展研究,设计了相应的算法,开展了实验验证,通过有效的数据预处理和模型参数调节,使得故障诊断性能达到较高水准,为航空发动机的预测性维护提供了重要参考。     

基于XGBoost的民航飞机发动机性能参数预测模型

为提高民航飞机发动机性能参数的预测精度,本文提出一种基于模糊推理和XGBoost算法的发动机性能参数预测方法。对发动机进行总体性能分析,确定油门杆位置、气压高度、总温、全重、马赫数及飞行阶段为影响发动机性能参数的主要因素。其次采用模糊推理对快速存取记录器（QAR）数据进行纵向飞行阶段划分,消除人为划分训练数据对预测精度的主观影响。最后,建立各发动机性能参数的XGBoost预测模型,并与多种预测模型进行对比实验。实验结果表明：对发动机N1、燃油流量参数的预测,XGBoost预测模型相比支持向量回归（SVM）、线性回归模型和BP神经网络,其精度更高且不需要对训练数据进行缩放。     

延迟计时滞回比较器在发动机故障检测中的应用研究

在试飞中利用发动机状态实时智能监视软件对发动机故障进行实时自动检测时,比较器是不可缺少的元件。但是鉴于试飞中遥测数据有时会同时受到毛刺和跳点干扰,因此,单门限比较器和滞回比较器不能满足使用要求。延迟计时滞回比较器在滞回比较器的基础上增加了一个延迟计时器,具有与滞回比较器一样的抗毛刺干扰能力。此外,延迟计时滞回比较器对跳点干扰同样是免疫的,具有很好的鲁棒性。     

发动机故障信息综合研究平台构建技术研究

针对目前多型号多批次的无人机发动机数据存储较为分散、缺少专门的分析手段辅助设计人员快速分析发动机状态的问题,借鉴国内外较为成熟的故障诊断算法和平台构建技术,设计了发动机故障信息综合研究平台。平台内集成了飞行数据状态识别、故障诊断、分析数据库建立等多项关键技术,结合不同的飞行工况分类结果,从长期和短期的角度分别采取基于递归结构辨识(Recursive Structural Identification, RESID)的起动状态故障检测、基于自回归滑动平均(Auto Regressive Moving Average, ARMA)模型的稳态故障检测、基于参数趋势分析的故障诊断和基于深度学习的智能故障识别等不同的诊断方法,并采用飞行报告的形式实现了从数据文件输入至飞行状态分析的全流程计算和结果展示,有效地实现了发动机使用维护的数据支持和技术保障,具有一定的工业应用价值。     

非线性支持向量回归在航空发动机性能参数预测中的应用

基于飞参数据的航空发动机的状态监控,是当前航空领域应用研究的热点之一。介绍了支持向量机回归理论,并用支持向量回归机和飞参数据对航空发动机特征参数（转差率S）进行了预测。计算结果表明,支持向量机回归方法具有很好的学习能力和预测能力。     

航空发动机性能识别SOFM收缩聚类方法

自组织神经网络SOFM可以将多维数据快速地映射到二维平面上,但需要进行人工聚类划分。由于多尺度栅格技术可以对数据实现密度检测,相应的收缩聚类方法采用大小可变的栅格对相连单元进行标识,将点沿着数据的密度梯度进行移动,自动计算最好的簇作为聚类结果。以多维发动机飞行参数为应用对象,数据预处理提取特征后,按隶属度获得特征向量后输入SOFM网络,用收缩聚类算法(SCM)实现对输出的自动聚类检测,完成对发动机状态有效分析。实验结果和专家判读完全一致。     

基于GA-SQP的航空发动机加速寻优控制

提出一种基于GA-SQP混合算法的加速优化控制方法。基于某型涡扇发动机模型,建立推力最大加速过程目标函数,以发动机稳定性和安全性指标作为边界条件,利用GA-SQP混合算法对发动机加速过程进行寻优求解,选取工作包线内若干个状态点进行最大推力加速过程仿真。仿真结果表明,所提出的加速燃油控制规律可以在兼顾涡轮前温度安全性和稳定性的前提下,实现发动机推力最大加速过程时间最短的目标,且控制效果良好,说明该控制算法是可行和有效的。     

基于飞参数据的航空发动机故障预报研究

为了充分挖掘飞参数据的应用价值,研究了利用飞参历史数据对发动机进行故障预报的方法.从理论上分析了飞参数据中的几组参数与发动机性能的内在关系,论述了利用飞参历史数据对发动机的4类故障进行预报的可行性以及具体的预报方法,并结合某型飞机飞参系统实际记录的数据研究了该方法的应用.研究结果对于保障飞行安全具有重要意义.     

可机动弹道导弹三维飞行状态建模与仿真研究

为提供接近实际的弹道导弹飞行状态数据,根据弹道导弹气动特性和飞行控制原理,在实际飞行环境下,建立了可进行气动力及质心侧向力控制的多级助推弹道导弹三维飞行状态模型,并分别对单级、双级、三级助推的弹道导弹在气动力及质心侧向力控制下的飞行状态进行仿真。仿真结果表明:该模型能真实模拟质心侧向力及气动力控制的弹道导弹飞行规律,为弹道导弹拦截、突防、攻防对抗仿真等研究提供实时飞行的位置、速度等仿真数据。     

航空公司航班延误预警管理模型与分析

目前国内对航班延误状态的描述方法很多,缺乏统一的计算模型,对航班延误结果的评价也比较模糊.以航空公司的航班延误管理为研究目标,采用层次分析方法(AHP).提出了以航班延误率、平均延误时间及延误损失为评价指标的航班延误状态描述方法,运用马尔可夫(Markov)链对评价指标进行预测,通过仿真实验与结果分析,给出了航班延误预警管理的计算模型,为航空公司实施可控因素的航班延误的预警管理提供了理论与方法支持.     

直升机横侧向通道模糊自适应控制律设计

根据飞行包线中典型状态的小扰动线性化方程,建立了直升机横侧向系统的T-S模型。采用参数映射设计方法,利用系统的部分状态信息,直接针对规定的系统性能指标,在满足要求的可用参数集中设计控制器参数。根据平行分布补偿原理,设计模糊神经网络控制器,利用各典型状态下选定的参数作为样本,训练模糊神经网络,实现所设计的控制律,使飞机能够在全包线范围内达到要求的性能指标。仿真结果表明,应用所设计的控制律,可以在飞行包线内将系统极点较准确地配置在希望极点附近,系统动态性能指标完全满足规定的要求。表明提出的设计方法可行而且有效。