基于滑模观测器和神经网络的传感器故障诊断方法比较研究

针对航空发动机传感器故障诊断中各种方法的优势和劣势,选择滑模观测器和神经网络这两种故障诊断方法分别对航空发动机转速传感器进行故障诊断研究,采用实验室搭建的发动机实验台DGEN380的实验数据,选择对航空发动机控制系统影响较大的偏置故障、漂移故障、脉冲故障、周期性干扰故障这四类传感器故障进行诊断。研究结果表明,滑模观测器和IPSO-BP神经网络都能实现航空发动机传感器的故障诊断;滑模观测器方法可以诊断出偏置故障、脉冲故障和周期性干扰故障,但不能诊断出传感器发生的漂移故障;IPSO-BP神经网络方法可以诊断出偏置故障、漂移故障、脉冲故障和周期性干扰故障。因此,滑模观测器在故障诊断中可能会出现漏诊的现象,IPSO-BP神经网络相对滑模观测器而言不会出现漏诊的现象。     

航空发动机控制中变权重函数阶次的仿真研究

提出一种民用航空发动机过渡过程控制方法,在含非线性补偿项的航空发动机分段线性模型基础上建立含耦合状态变量权重项的性能指标指标函数,设计变权重SDRE控制算法实现的对过渡过程的控制。在MATLAB环境下对各阶次变权重函数下的航空发动机SDRE控制算法进行仿真,仿真结果表明,变权重SDRE控制算法相比定权重控制算法可以在提升航空发动机转速响应速度的同时降低燃油消耗,同时仿真结果表明,变权重函数阶次越高时转子转速响应的上升时间越快,同时燃油流量随阶次的上升先减小再增加,最后对产生这种结果的原因进行了分析。