基于遗传算法的涡扇发动机最大状态性能寻优

对某型涡扇发动机的最大非加力寻优模式进行分析,在满足该发动机各部件的物理约束条件下,采用遗传算法对其进行性能寻优,提高其最大剩余推力值。寻优过程由基于GA lib类库的遗传算法和该涡扇发动机非线性数学模型结合编程实现。在此基础上,对遗传算法的主要运行参数进行分析和优化。在地面状态下进行仿真,其剩余推力值与设计点相比提高了4.84%。研究结果表明:遗传算法作为一种有效的全局并行优化搜索工具,适合于像涡扇发动机最大非加力状态性能寻优这样大规模、高度非线性及无解析表达式的性能优化问题;通过对遗传算法运行参数的优化,能有效的提高寻优速度并减小计算量,提高运算效率。

基于序列二次规划算法的发动机性能寻优控制

提出用非线性序列二次规划(SQP,Sequen tial Q uadratic P rogramm ing)算法解决发动机性能寻优控制问题。分析了线性规划(LP,L inear P rogramm ing)算法用于发动机性能寻优的固有缺陷以及SQP算法的优点。给出了SQP算法与LP算法用于最大推力模式和最小油耗模式仿真结果对比曲线。数字仿真实验的结果表明,SQP算法具有比LP算法更好的优化效果,在工程实际中有很大的应用潜力。

某涡扇发动机最小油耗模式性能优化算法研究

针对发动机安全性、减少油耗、降低热应力问题,研究某型涡扇发动机非线性数学模型,在满足发动机各部件物理约束条件和推力相等的条件下,采用遗传算法就巡航状态下耗油率最低,对性能指标进行寻优,寻优过程用GAlib类库的遗传算法和涡扇发动机非线性数学模型结合编程实现。在地面及空中巡航状态下分别进行仿真,在推力相等的条件下,地面巡航状态的耗油率在优化后比优化前降低了13.8%,空中巡航状态的耗油率在优化后比优化前降低了9.45%。研究表明:遗传算法适用于像涡扇发动机巡航状态性能寻优这样大规模、高度非线性及无解析表达式的性能优化。

涡扇发动机风扇管道声模态识别测量方法

旋转声模态的测试识别是发动机管道声学研究的重要基础。通过对管道声传播机理和测试识别方法的分析研究,发展了基于旋转径向传声器阵列的声模态识别方法和测试装置。应用旋转声模态发生试验平台开展声模态识别验证试验,结果表明,该测量方法能够以较少数量的传声器识别管道内的周向和径向声模态;利用不同测试方法分析得出的声场结果相互吻合,进一步证明了该方法的适用性。

某型涡扇发动机的模型跟踪滑模控制

研究了模型跟踪滑模控制在涡扇发动机控制中的应用。首先提出了一种参考模型的状态反馈设计方法，该方法可保证所设计的参考模型在满足匹配条件的同时满足系统性能指标要求；而且若被控对象可解耦，还可保证参考模型动态解耦。其次提出了一种比例积分型切换超平面的极点配置设计方法。最后应用上述两种方法设计了某型涡扇发动机的模型跟踪滑模控制器，并进行了数字仿真，仿真结果表明，所设计的模型跟踪滑模控制系统无抖振现象，且具有很强的鲁棒性。

基于多入多出平衡流形展开模型的涡扇发动机反馈线性化滑模控制

针对涡扇发动机内部状态大范围变化条件下的单点线性控制器控制效果不佳而线性变参数控制器求解困难的问题,提出了一种基于多入多出平衡流形展开模型的涡扇发动机反馈线性化滑模变结构控制。采用多入多出平衡流形展开模型辨识技术,获得仿射型的涡扇发动机数学模型。利用反馈线性化将平衡流形展开模型解耦,经过坐标变换获得可用于控制系统设计的线性结果,考虑了具有误差项和饱和函数的指数趋近滑模控制律来提高控制系统的鲁棒性,完成了基于平衡流形展开模型的多变量涡扇发动机反馈线性化滑模控制器设计。在非线性部件级模型上开展了控制器验证。在平衡流形展开模型设计工况,增益控制和滑模控制的控制效果表明,基于平衡流形展开模型的反馈线性化方法能够获得涡扇发动机良好的控制效果。同时,在平衡流形展开模型稳定但精度无法保证的非设计飞行工况,反馈线性化滑模控制器能够进一步抑制不确定性的影响,保证转子转速和发动机压比的跟踪控制效果。

TBCC旋流燃烧涡扇模态下的流动特性研究

为减小整流段和钝体造成的损失,针对涡轮基组合循环发动机(TBCC)燃烧室,基于离心力燃烧加速火焰传播的机理,通过数值模拟方法研究了不同旋流进口位置、旋流角度及其组合方式下的流场特征,以及不同燃油喷射粒径在离心力场下的油雾场分布特性。研究发现:相比于单一位置的旋流进口及旋流角度,利用不同旋流位置及不同旋流角度的组合方式,总压损失虽然有所增大,但切向速度衰减较快;对于不同的燃油喷射粒径,70μm粒径的油珠相比于50μm的受到的离心力较大,所需掺混距离缩短,其油雾分布特性更符合燃烧室温度分布要求。

基于动态补偿的小型涡扇发动机滑模控制

该文针对小型涡扇发动机的强非线性的特点,在状态空间模型基础上引入非线性项,在传统的滑模控制基础上引入状态动态补偿,基于非线性模型设计了稳态调节控制器和输出转速跟踪控制器,在理论上证明了该设计方法的有效性,研究表明上述控制器响应速度快、控制鲁棒性好。并以DGEN380发动机为仿真研究对象,对上述控制器进行仿真,仿真结果验证了该设计方法的有效性。

基于二阶鲁棒滑模观测器的民用涡扇发动机气路故障诊断

针对状态估计器在航空发动机气路参数估计中响应迟缓、鲁棒性不强等问题,以未知输入重构的思路,提出了一种基于Super-twisting滑模观测器的航空发动机气路故障诊断方法。通过将健康参数考虑为未知输入,设计滑模切换项重构健康参数的变化量,由于避免了状态估计器设计中健康参数导数为零的假设,本文的方法在处理突变故障时拥有更快的响应速度。针对鲁棒性问题,提出了一种新的故障向量增广形式,通过将扰动项增广至健康参数向量中,观测器的重构信号能够同时估计出健康参数变化量以及扰动项的大小,实现扰动与部件故障的解耦,从而避免了不确定项对健康参数估计结果的影响。本文建立了民用涡扇发动机包线范围内的线性变参数模型,通过不同故障模式下的数值仿真,并与状态估计器比较,验证了方法的有效性。结果表明,设计的滑模观测器具有小于0.5%的估计误差,有效地提高了气路健康参数的估计速度,增强了对不确定性的鲁棒性。

航空涡扇发动机多变量滑模抗干扰控制

为抑制系统参数不确定性和外部动态干扰对航空发动机系统控制性能的影响,本文基于干扰观测器为航空涡扇发动机设计一种多变量滑模控制器。首先,对航空涡扇发动机系统模型进行归一化和增广处理,在此基础上设计干扰观测器以实现对未知复合扰动的在线估计。其次,基于干扰观测器的输出为航空涡扇发动机设计多变量滑模控制器,并基于Lyapunov稳定理论证明了闭环系统的稳定性。最后,仿真结果及对比分析验证了所设计控制方法的有效性。

基于滑模变结构的小型涡扇发动机加速控制

该文将滑模变结构控制应用于小型涡扇发动机加速控制,引入广义Gronwall-Bellman引理对滑模趋近运动进行设计,可在一定初始条件下,通过对控制器参数的选取来调节跟踪误差范数边界,使得闭环系统以指数收敛到新平衡状态。以DGEN380发动机为仿真研究对象,利用Matlab/Simulink对上述控制器进行仿真,仿真结果表明,闭环系统能及时地跟踪转速切换指令且系统瞬态响应特性良好,设计的发动机加速控制律能满足航空发动机控制系统的动态性能指标,实现了基于非线性模型的简单加速控制,仿真结果验证了该设计方法的有效性。

基于滑模控制的航空发动机多变量约束管理

针对航空发动机传统单变量线性控制器min-max切换方法处理约束的不足,提出了单变量滑模控制器替换所有线性控制器的改进策略,并将该方法拓展为新切换逻辑下的多变量滑模控制结构。基于改进的单变量滑模控制器min-max结构,多变量控制策略中加入了多变量滑模主控制器和新的切换逻辑,充分利用发动机的所有控制量,克服了传统方法的保守性,进一步提高发动机约束下的动态性能。对稳态时工作的控制器进行了理论分析,建立了多变量控制器实现精确跟踪的充要条件。仿真结果表明,多变量控制方法在更苛刻的约束条件下能够实现跟踪任务,而且提高了推力跟踪的快速性,调节时间从1.91s缩短到1.54s,同时降低了稳态时的油耗。

浅谈涡扇发动机故障的QAR数据分析

详细介绍了通过QAR数据对涡扇发动机的重大疑难故障进行分析和排除的一般性方法,并以空客A330飞机的遄达700发动机为例,对一些特殊故障模式进行了简要说明。