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文檔簡介
1、故障診斷和容錯控制技術(shù)是提高航空發(fā)動機(jī)控制系統(tǒng)安全性及可靠性的重要手段。本文以某型渦扇發(fā)動機(jī)部件級模型為研究對象,針對其控制系統(tǒng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)及傳感器故障,分別研究了基于智能算法的故障診斷及容錯控制方法,并從工程可行性的角度,進(jìn)行了半物理仿真試驗驗證。
首先建立了某型渦扇發(fā)動機(jī)慢車以上狀態(tài)的部件級非線性模型,作為本文開展容錯控制研究的對象,并基于該部件級模型的數(shù)據(jù),建立了機(jī)載實時模型。搭建了本文試驗驗證所需的半物理仿真試驗系統(tǒng),該系
2、統(tǒng)主要包括半物理仿真試驗器、燃油調(diào)節(jié)器及快速原型控制器;在快速原型控制器上構(gòu)建了針對某型渦扇發(fā)動機(jī)的燃油執(zhí)行機(jī)構(gòu)位置小閉環(huán)位置控制回路及發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速大閉環(huán)控制回路。
針對航空發(fā)動機(jī)燃油執(zhí)行機(jī)構(gòu)的位置控制回路,提出了一種基于執(zhí)行機(jī)構(gòu)數(shù)學(xué)模型及發(fā)動機(jī)燃油逆映射模型的故障診斷方法,以實現(xiàn)對執(zhí)行機(jī)構(gòu)自身故障及其線性可變差動變壓器(LVDT)位移傳感器故障的檢測和區(qū)分。基于非線性回歸方法極端學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)算法建立了發(fā)動機(jī)燃油逆映射模型,
3、保證了燃油估計的精度和實時性。半物理仿真試驗結(jié)果表明,該故障診斷方法能快速準(zhǔn)確地檢測并區(qū)分出幅度在2%以上的執(zhí)行機(jī)構(gòu)故障和LVDT傳感器故障。
針對航空發(fā)動機(jī)傳感器故障診斷,提出了一種選擇更新正則在線貫序極端學(xué)習(xí)機(jī)(SROS-ELM)算法。該算法引入了正則化因子以解決矩陣奇異和病態(tài)的問題,將結(jié)構(gòu)風(fēng)險和經(jīng)驗風(fēng)險最小化,同時增加了一種選擇機(jī)制,根據(jù)泛化能力對輸出權(quán)值進(jìn)行選擇性更新,提高了估計精度。此外,以疊加的波形函數(shù)替代原來單一
4、的激勵函數(shù),增加了估計模型的穩(wěn)定性和動態(tài)逼近性能。通過在多個回歸數(shù)據(jù)集上的測試,驗證了算法的有效性。將SROS-ELM算法應(yīng)用于航空發(fā)動機(jī)傳感器故障診斷,并進(jìn)行了半物理仿真試驗驗證。結(jié)果表明,該方法能夠快速有效地對航空發(fā)動機(jī)轉(zhuǎn)速及各氣路傳感器故障進(jìn)行診斷與隔離。
最后,對執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制回路故障診斷模塊和傳感器故障診斷模塊進(jìn)行隔離研究,并通過自適應(yīng)加權(quán)法,將機(jī)載實時模型輸出值與基于SROS-ELM算法的傳感器估計值結(jié)果進(jìn)行融合,從
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