基于多参数的发动机综合性能评估

发布时间：2017-08-22 18:20

  本文关键词：基于多参数的发动机综合性能评估

  更多相关文章： 航空发动机 性能基线 气路参数偏差值 数据预处理 性能排队

【摘要】：为有效控制发动机运营成本,需要根据监控信息及时了解发动机机队中同型发动机性能梯次差异,并以此为根据制定合理的运营管理和维修计划。文章在对海内外航空公司发动机机队管理情况进行了解和分析的前提之下,研究了在翼发动机基线模型的建立方法、气路参数原始数据预处理技术和基于多参数的航空发动机综合性能排队模型。为求解对发动机状态监测至关重要的气路参数偏差值,文章研究了发动机相关状态参数基线模型。根据新发动机初始巡航数据(发动机巡航报文)进行回归分析建立发动机基线,并考虑飞行状态参数(ALT、MA、TAT)对基线的影响,建立了基于多参数的发动机基线模型。为保证基线方程的准确性,需要首先去除关系不大的自变量,再由BP神经网络平均影响值法相关自变量进一步筛选,将筛选出的变量作为最终基线自变量。最后,以某型号发动机实际数据对本文自主基线模型进行验证,结果表明模型误差较小,能够满足工程实际要求。针对发动机气路参数偏差值原始时间序列包含异常点、混有较强随机噪声的特点,需要对其进行预处理,为后文发动机性能评估做准备。文章建立了统计与密度相结合的异常点识别模型,对筛选出的异常数据进行记录和处理,采用二次指数平滑法对时间序列进行平滑处理,并对系数进行优化。通过采用本文建立的基线模型求解出的偏差值数据的预处理,证明该方法的实用性。对发动机状态进行排队能及时了解发动机性能衰退情况,为航空公司合理的备发数量、寻找最优的下发时机、制定最优的发动机送修计划、合理安排航线提供可靠的依据,也可以对性能较差发动机进行重点监控预防故障,提高使用安全性。鉴于发动机性能排队缺乏准确有效的主观专家信息和可靠性数据,本文采用基于熵权和TOPSIS理想解法相结合的发动机性能评估模型,并通过实例验证本文方法的有效性。
【关键词】：航空发动机 性能基线 气路参数偏差值 数据预处理 性能排队
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V263.6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-19
• 1.1 课题的研究背景及意义9-10
• 1.2 国内外的研究现状及分析10-18
• 1.2.1 航空发动机状态基线建模方法研究现状10-13
• 1.2.2 数据预处理方法研究状况13-15
• 1.2.3 发动机性能排队研究现状15-18
• 1.3 本文主要研究内容18-19
• 第二章 建立基于多参数的发动机基线库19-30
• 2.1 引言19
• 2.2 测量参数标准化19-21
• 2.3 基线相关自变量筛选21-25
• 2.3.1 自变量冗余性分析21-23
• 2.3.2 基于平均影响值MIV的筛选模型23-25
• 2.4 V2500发动机基线相关参数筛选应用实例25-27
• 2.4.1 相关自变量初选25-26
• 2.4.2 构建神经网络模型26
• 2.4.3 模型验证26-27
• 2.4.4 巡航基线自变量筛选27
• 2.5 回归分析建立基线方程27-29
• 2.6 本章小结29-30
• 第三章 气路参数偏差值预处理30-41
• 3.1 引言30-31
• 3.2 航空发动机观测参数异常点识别31-34
• 3.2.1 基于统计的异常点识别31-32
• 3.2.2 基于密度的异常点识别32-34
• 3.3 平滑处理方法34-36
• 3.4 预处理模型实例验证36-39
• 3.5 本章小结39-41
• 第四章 基于多参数的发动机性能排队41-54
• 4.1 引言41
• 4.2 多属性目标决策41-42
• 4.3 发动机性能排队指标体系42-43
• 4.4 基于熵权和TOPSIS理想解法的发动机性能排队综合评价43-49
• 4.4.1 熵权法43-45
• 4.4.2 TOPSIS理想解法及其改进45-49
• 4.5 发动机性能排序实例验证49-53
• 4.5.1 采用熵权法计算参数权重50
• 4.5.2 采用TOPSIS法对发动机进行性能排队50-53
• 4.6 本章小结53-54
• 第五章 总结与展望54-56
• 参考文献56-61
• 致谢61-62
• 作者简介62

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本文编号：720664