基于逆跟踪控制的航空发动机气路健康参数估计修正方法研究

发布时间：2018-09-19 09:07

【摘要】：针对新型航空发动机气路部件状态监控缺乏故障样本的不足,利用发动机非线性模型和气路故障模拟方法,获取故障样本,运用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)建立气路健康参数的(理想)估计器。主要工作是在LSSVR的基础上,从逆跟踪控制的角度,设计了基于逆模型在线辨识与变结构控制相结合的修正系统,减小理想估计器与真实发动机之间由于测量噪声与系统噪声对估计精度造成的影响。通过仿真实验,离线修正后,估计值的相对误差最大值从69%缩小5%,在线修正后,估计值的相对误差最大值从69%缩小13%,修正系统有效地提高了性能估计的准确度,减小了气路部件状态监控的误判和误诊的概率。
[Abstract]:In view of the lack of fault samples for the state monitoring of new aero-engine gas path components, the fault samples are obtained by using the engine nonlinear model and the gas path fault simulation method. The (ideal) estimator of gas path health parameters is established by using least square support vector regression machine (LSSVR). The main work is to design a modified system based on online identification of inverse model and variable structure control from the point of view of inverse tracking control on the basis of LSSVR. The effect of measurement noise and system noise on the estimation accuracy between the ideal estimator and the real engine is reduced. Through simulation experiments, the maximum relative error of the estimated value is reduced from 69% to 5% after offline correction, and the maximum relative error of the estimated value is reduced from 69% to 13% after on-line correction. The correction system effectively improves the accuracy of the performance estimation. It reduces the probability of misjudgment and misdiagnosis.
【作者单位】： 海军航空工程学院飞行器工程系;海军航空工程学院研究生管理大队;
【基金】：国家重点型号预研项目
【分类号】：V263.6

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本文编号：2249683