飞行试验数据驱动的涡扇发动机模型辨识

发布时间：2018-05-16 09:43

  本文选题：航空发动机 + 飞行试验　； 参考：《燃气涡轮试验与研究》2016年06期

【摘要】：为实现航空发动机飞行试验实时监控,分析整理了涡扇发动机实际飞行试验数据,并以三层前向人工神经网络为基础,通过引入输出层反馈至输入层,形成该涡扇发动机的NNARX模型。对包括高压转子转速在内的11个发动机关键参数变化模型进行研究,并在额外架次全程飞行试验数据上验证和讨论辨识模型的推广能力。结果表明,辨识模型样本点上最大相对误差在5%以内,辨识模型可以应用到该型发动机的试飞实时监控中,同时也可为后续建立涡扇发动机的全包线自适应实时监控模型提供参考。
[Abstract]:In order to realize the real-time monitoring of aero-engine flight test, the actual flight test data of turbofan engine are analyzed and sorted, and based on the three-layer forward artificial neural network, the output layer is introduced to feed back to the input layer. The NNARX model of the turbofan engine is formed. The change models of 11 engine key parameters, including the rotational speed of high pressure rotor, are studied, and the generalization ability of the identification model is verified and discussed on the additional flight test data. The results show that the maximum relative error on the sample points of the identification model is less than 5%, and the identification model can be applied to the real-time monitoring of the flight test of the engine. At the same time, it can also provide a reference for the establishment of a turbo fan engine full envelope adaptive real-time monitoring model.
【作者单位】： 中国飞行试验研究院;
【分类号】：V217

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