航空发动机滑动局部线性模型及控制

作者： 蒋安常   韩永健   张伟   周振华   周龙   杨蓓   来源： 航空发动机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   粒子群优化   滑动线性模型   自适应PI控制  

描述： 为了提高航空发动机的控制性能和控制系统的可靠性，提出一种基于粒子群算法的航空发动机局部小区域自适应滑动的线性模型建立方法和双闭环自适应PI控制方法。在辨识区间内，以发动机转子转速为状态变量，采用

基于试飞数据的航空发动机滑油系统模型建立及应用

作者： 马明明   来源： 润滑与密封 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 润滑油温度   航空发动机   人工神经网络   趋势监控   润滑油压力  

描述： 基于大量试飞数据,采用人工神经网络方法,建立某发动机滑油系统全工作过程的模型,包括供油压力、滑油压差、供油温度、中轴承腔回油温度、后轴承腔回油温度、滑油总回油温度等参数的模型。模型计算结果与试飞结果吻合良好,表明了该建模方法的可行性和有效性。将模型计算结果应用于发动机滑油系统的试飞状态监控,实现滑油参数实时趋势监控;将建模方法应用于润滑油参数的最大影响因素的确定,建立一种滑油系统的最大影响参数的确定方法。

航空发动机滑油压力和温度最大影响参数的一种确定方法

作者： 姜健   来源： 燃气涡轮试验与研究 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 滑油温度   航空发动机   人工神经网络   全包线试飞   滑油压力   全工作状态   飞行试验   滑油系统  

描述： 以初步确定的试飞中滑油压力和滑油温度影响参数集合为基准输入参数,基于大量试飞数据,采用人工神经网络方法,获得滑油压力模型和滑油温度模型的基准结果。随后,采用不同的基准输入参数子集进行人工神经网络计算,以模型计算结果与试飞结果的最大偏差、偏差分布范围作为判据,与基准结果对比,确定滑油压力和滑油温度的最大影响参数。最后,建立发动机全包线试飞、全工作状态的滑油压力和滑油温度最大影响参数确定方法。该方法对滑油系统的试飞内容规划、状态预判和安全监控等具有重要的指导作用。

基于多维特征量的航空串联故障电弧检测

作者： 崔芮华   王绍敏   来源： 科学技术与工程 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   粒子群优化   多维特征量   航空故障电弧  

描述： 航空交流系统工作环境复杂、故障电弧检测可靠性要求较高,而单一特征的检测方法适应能力相对较差。开展了航空交流电源条件下串联型故障电弧模拟试验,分别对电源频率为360 Hz、400 Hz、450 Hz时的线性负载线路电流进行数据采集。根据电弧电流的特点,提出了一种融合波形畸变特征、间谐波特征和能量分布不确定性特征的多维特征量检测方法。引入支持向量机和粒子群优化算法进行参数寻优,用训练得到的分类模型对测试集进行分类预测。结果表明,该串联故障电弧分类模型最高分类准确率可达到98.83%。

基于多维特征量的航空串联故障电弧检测

作者： 崔芮华   王绍敏   来源： 科学技术与工程 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 支持向量机   粒子群优化   多维特征量   航空故障电弧  

描述： 航空交流系统工作环境复杂、故障电弧检测可靠性要求较高,而单一特征的检测方法适应能力相对较差。开展了航空交流电源条件下串联型故障电弧模拟试验,分别对电源频率为360 Hz、400 Hz、450 Hz时的线性负载线路电流进行数据采集。根据电弧电流的特点,提出了一种融合波形畸变特征、间谐波特征和能量分布不确定性特征的多维特征量检测方法。引入支持向量机和粒子群优化算法进行参数寻优,用训练得到的分类模型对测试集进行分类预测。结果表明,该串联故障电弧分类模型最高分类准确率可达到98.83%。

基于变论域模糊PID的航空转台控制系统研究

作者： 魏彬   唐凤轩   梁畅   张爱军   来源： 北京化工大学学报(自然科学版) 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 粒子群优化   模糊比例积分微分(PID)控制   可编程多轴运动控制卡(PMAC)   航空转台  

描述： 航空转台是进行地面仿真的关键设备，其控制系统的随动性对地面仿真结果有很大影响。围绕航空转台的控制结构和算法策略，提出使用粒子群优化算法迭代寻优以保证论域最佳的变论域模糊比例积分微分(proportion integral differential, PID)控制策略。以MATLAB作为仿真环境，分析本文所提算法策略的优化效果，仿真结果表明该控制策略相较于常规PID的时间乘绝对误差积分准则(ITAE)指标有显著提升。搭建以可编程多轴运动控制卡(programmable multi-axes controller, PMAC)控制器为核心的航空转台实物测试系统进行算法验证，实验结果表明，基于变论域模糊PID的航空转台控制系统可使航空转台的控制精度得以显著提升，超调量更小，调节时间更短，同时具备实用性，极大地提高了航空转台控制系统的随动性。

航空静电雾滴荷质比影响因素研究

作者： 李宇飞   胡军   李庆达   赵明明   来源： 农机化研究 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空植保   人工神经网络   电极环   静电喷雾  

描述： 航空静电喷雾技术的优势在于可提高雾滴喷洒均匀性和雾滴穿透力,有助于减少雾滴飘移,提高药液利用效率。通过以往的试验发现:荷质比大的雾滴能够到达植物叶片背面的几率更大,作业效果更好。因此,提高喷雾雾滴的荷质比成为静电喷雾技术领域的重要研究内容。利用人工神经网络的BP模型,模拟出温度、湿度、电极环直径、静电电压及喷头流量等5个因素对雾滴荷质比的影响,并通过试验数据和模拟试验所得数据,利用SPSS软件建立数学模型,从而为设计静电喷头的最优工作参数和结构参数方案提供参考。

基于间接健康指标与回声状态网络的航空锂电池剩余使用寿命预测

作者： 后麒麟   曹亮   单添敏   王景霖   沈勇   来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 锂电池   粒子群优化   回声状态网络   间接健康指标   剩余使用寿命预测  

描述： 航空锂电池是飞机的重要组成部分，对其进行剩余使用寿命(RUL)预测至关重要。目前，一般采用锂电池容量作为RUL指标，但在飞机实际运行中，锂电池容量难以准确测量，同时面临长期寿命预测精度的问题。因此，提出一种基于间接健康指标和回声状态网络(ESN)的锂电池RUL预测方法，基于一阶偏相关系数分析方法提取最能代表电池寿命的间接健康指标来代替容量指标，建立间接健康指标预测模型。同时基于深度学习中的ESN,结合粒子群优化算法(PSO)对网络参数进行优化，建立退化预测模型，实现锂电池RUL预测，解决长期预测精度问题。使用NASA电池数据进行实验验证说明，该方法相较于其他方法具有更高的精度、稳定性以及良好的泛化能力。

基于智能算法优化BP的航空器滑出时间预测

作者： 朱晓波   贾鑫磊   王楚皓   来源： 科学技术与工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 机场场面运行效率   粒子群优化   麻雀搜索算法   BP神经网络   滑出时间  

描述： 滑出时间是评估大型机场场面运行效率的主要性能指标，科学准确地预测离港航空器的滑出时间，对于提升场面运行效率至关重要。首先，分析了航空器滑出时间影响因素及相关性，构建了基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的航空器滑出时间预测模型。针对BP神经网络存在对初始权值和阈值敏感、准确性和稳定性欠佳等缺点，分别采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)获取BP神经网络的最优权值和阈值，并采用中国中南某枢纽机场2周的实际运行数据对智能算法优化后的预测模型进行了验证。结果表明：滑出时间与半小时平均滑出时间、起飞队列长度、同时段滑行的离港航空器数量均有强相关性，与同时段滑入的进港航空器数量中度相关，与滑行距离和经过冲突热点区域个数相关性较弱；考虑强相关和中度相关影响因素的4元组合预测模型的预测结果最佳；智能优化算法通过获取神经网络的局部最优权重和阈值，可有效地提升航空器滑出时间预测结果的精度，但运算过程耗时也更长；基于PSO优化后的BP神经网络预测结果较优化前的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)提升了1.13%,平均绝对误差(mean absolute error, MAE)减少了4.48 s,均方根误差(root mean squared error, RMSE)减少了4.68 s;基于SSA优化后的BP神经网络预测结果较优化前的MAPE提升了3.05%,MAE减少了16.55 s, RMSE减少了14.31 s。

基于线性极化腐蚀传感器的飞机结构腐蚀监控

作者： 赵一昭   高鹏飞   刘德峰   李欣   刘马宝   来源： 航空科学技术 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 实时监测   人工神经网络   腐蚀速率   飞机结构   线性极化  

描述： 针对现阶段我国在飞机结构腐蚀监控方面手段落后、效率低的现状,开发基于线性极化法的能够实时监测飞机铝合金结构腐蚀速率的微型传感器,并设计加速腐蚀试验对该传感器的有效性进行了验证。同时,开展基于人工神经网络的铝合金结构腐蚀速率预测研究。结果表明,线性极化腐蚀传感器所测腐蚀深度与铝合金试样实测值随腐蚀时间变化趋势相同,其能够有效地对飞机结构腐蚀状况进行实时监测;构建的网络模型在不同环境下预测的腐蚀速率平均误差不到8%,能够有效实现对铝合金结构瞬时腐蚀速率的预测。