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徐文浩,潘慕绚,周文祥,黄金泉,
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关键词
基于快速响应指令调节器的航空发动机限制保护控制方法
作者:
徐文浩
潘慕绚
周文祥
黄金泉
来源:
第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会论文集(第七册)
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
限制保护控制
切换控制
输出允许集
指令调节器
描述:
基于快速响应指令调节器的航空发动机限制保护控制方法
基于快速响应指令调节器的航空发动机限制保护控制方法
作者:
徐文浩
潘慕绚
周文祥
黄金泉
来源:
第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会论文集(第七册)
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
限制保护控制
切换控制
输出允许集
指令调节器
描述:
基于快速响应指令调节器的航空发动机限制保护控制方法
航空发动机滑模控制参数寻优方法研究
作者:
邓明锐
黄金泉
潘慕绚
周文祥
来源:
第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会论文集(第七册)
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
参数寻优
滑模控制
多变量控制
PSO算法
涡扇发动机
描述:
航空发动机滑模控制参数寻优方法研究
航空发动机滑模控制参数寻优方法研究
作者:
邓明锐
黄金泉
潘慕绚
周文祥
来源:
第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会论文集(第七册)
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
参数寻优
滑模控制
多变量控制
PSO算法
涡扇发动机
描述:
航空发动机滑模控制参数寻优方法研究
基于变分贝叶斯粒子滤波的航空发动机气路故障诊断方法
作者:
王启航
黄金泉
鲁峰
来源:
机械制造与自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
变分贝叶斯
航空发动机
气路故障诊断
粒子滤波
噪声统计特性
描述:
针对航空发动机气路故障诊断中非高斯噪声特性未知的情况,设计一种基于变分贝叶斯(VB)和核极限学习机(KELM)的边缘化粒子滤波方法。该算法采用学生t分布对非高斯噪声建模,并对噪声参数集进行边缘化处理,利用VB递推出噪声的统计特性;递推过程中采用KELM代替发动机迭代模型计算粒子的测量似然函数,显著降低了VB的计算复杂度。对航空发动机气路故障诊断仿真结果表明:在非高斯噪声特性未知情况下,该方法提高了健康参数估计的精度和鲁棒性,实现了复杂噪声背景下发动机气路故障诊断。
基于变分贝叶斯粒子滤波的航空发动机气路故障诊断方法
作者:
王启航
黄金泉
鲁峰
来源:
机械制造与自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
变分贝叶斯
航空发动机
气路故障诊断
粒子滤波
噪声统计特性
描述:
针对航空发动机气路故障诊断中非高斯噪声特性未知的情况,设计一种基于变分贝叶斯(VB)和核极限学习机(KELM)的边缘化粒子滤波方法。该算法采用学生t分布对非高斯噪声建模,并对噪声参数集进行边缘化处理,利用VB递推出噪声的统计特性;递推过程中采用KELM代替发动机迭代模型计算粒子的测量似然函数,显著降低了VB的计算复杂度。对航空发动机气路故障诊断仿真结果表明:在非高斯噪声特性未知情况下,该方法提高了健康参数估计的精度和鲁棒性,实现了复杂噪声背景下发动机气路故障诊断。
民用航空发动机故障诊断与健康管理现状、挑战与机遇Ⅰ:气路、机械和FADEC系统故障诊断与预测
作者:
曹明
黄金泉
周健
陈雪峰
鲁峰
魏芳
来源:
航空学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
FADEC诊断与预测
发动机健康管理系统
发动机机械故障诊断与预测
涡扇发动机
气路故障诊断与预测
描述:
最近这一二十年相关工程技术的发展,给民用航空发动机故障诊断与健康管理(EHM)系统研发提出了新的挑战和机遇。本文综述围绕EHM偏上游功能的民用发动机气路性能退化诊断和预测、发动机机械系统故障和发动机FADEC系统故障诊断与3个模块的设计验证技术的需求、必要性及现状进行了讨论,并指出了未来的主要研发方向。全文的讨论围绕以下关键技术发展趋势展开:基于非线性无迹卡尔曼滤波器(UKF)和深度学习神经网络的发动机气路故障诊断算法己经显示出提高气路诊断精度的潜力;复合材料叶片在涡扇发动机里己经得到广泛使用;增材制造技术正被越来越多地应用于复杂发动机零部件的制造;金属屑末传感器的精度已获得大幅提高,其技术成熟度己达到发动机使用要求,为与振动信号的融合诊断铺平了道路;电气化、智能化的发动机全权限数字控制系统(FADEC)发展趋势对现有的基于传统构型控制部件和集中式控制架构的故障诊断算法也提出了新的挑战。
民用航空发动机故障诊断与健康管理现状、挑战与机遇Ⅰ:气路、机械和FADEC系统故障诊断与预测
作者:
曹明
黄金泉
周健
陈雪峰
鲁峰
魏芳
来源:
航空学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
FADEC诊断与预测
发动机健康管理系统
发动机机械故障诊断与预测
涡扇发动机
气路故障诊断与预测
描述:
最近这一二十年相关工程技术的发展,给民用航空发动机故障诊断与健康管理(EHM)系统研发提出了新的挑战和机遇。本文综述围绕EHM偏上游功能的民用发动机气路性能退化诊断和预测、发动机机械系统故障和发动机FADEC系统故障诊断与3个模块的设计验证技术的需求、必要性及现状进行了讨论,并指出了未来的主要研发方向。全文的讨论围绕以下关键技术发展趋势展开:基于非线性无迹卡尔曼滤波器(UKF)和深度学习神经网络的发动机气路故障诊断算法己经显示出提高气路诊断精度的潜力;复合材料叶片在涡扇发动机里己经得到广泛使用;增材制造技术正被越来越多地应用于复杂发动机零部件的制造;金属屑末传感器的精度已获得大幅提高,其技术成熟度己达到发动机使用要求,为与振动信号的融合诊断铺平了道路;电气化、智能化的发动机全权限数字控制系统(FADEC)发展趋势对现有的基于传统构型控制部件和集中式控制架构的故障诊断算法也提出了新的挑战。
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