航空发动机机载实时自适应模型研究

航空发动机的性能蜕化会导致其可测参数的变化,因此传感器测量参数偏离正常工作情况下的变化量,可以表征发动机的性能蜕化程度。文中首先建立了包含发动机性能蜕化因素的状态变量模型,并将性能蜕化参数作为增广的状态变量,设计了卡尔曼滤波器,从而可以根据可测的输出偏离量经滤波器状态估计得到发动机性能蜕化值,最后将性能蜕化值用于状态变量模型中不可测参数的修正,从而使机载模型适应发动机的非额定工作状况。

基于遗传算法的航空发动机机载模型支持向量机修正方法

航空发动机的实时模型与发动机的匹配精度直接影响着航空发动机故障诊断的精度.提出了基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量回归机(AGA-LSSVR)方法对航空发动机机载实时模型进行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量机中的参数的选取对模型修正的影响,在参数的选取空间里采用自适应遗传算法搜索最优参数.最后,比较了Back propagation(BP)神经网络、支持向量回归机、AGA-LSSVR等方法在机载模型中的修正效果.结果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,验证了修正模型的有效性.