LabVIEW平台下基于确定学习的轴流压气机旋转失速检测系统的实现

发布时间：2019-09-21 21:05

【摘要】：近年来，轴流压气机的旋转失速与喘振研究越来越受到重视。作为涡扇发动机的核心部件之一，在运行过程中，气流的不稳定会使压气机进入不稳定的工况从而出现旋转失速乃至喘振，导致发动机熄火、空中停车等严重安全事故。旋转失速被认为是喘振先兆，对压气机起始失速进行有效的监测预警将大大提高发动机的可靠性和稳定性。由于其机理复杂，我国压气机旋转失速与喘振的研究起步缓慢，，发动机基本上采用进口，因此在这方面加大研究具有重要的战略意义。 确定学习理论是最近几年提出的动态环境下的机器学习的新理论。它运用自适应控制领域中的概念和方法，在动态模式的表达、相似性以及快速识别上提出了很好的方法。以确定学习理论为基础的轴流压气机旋转失速检测系统的实现，首先利用RBF神经网络对压气机失速动态进行学习，学习到的模式以常值权值形式存储，然后被测数据与模式库中的模式进行比较，根据残差最小则与相应模式最匹配的策略给出相应的报警显示，达到旋转失速检测的目的。 本文将着重进行轴流压气机旋转失速检测系统的工程应用探索与研究，基于现有的确定学习理论算法和动态模式识别算法，借助LabVIEW平台图形化编程语言优秀的图形显示和操作优势，将重点介绍整个系统的设计工作。目前，取得的成果主要有以下三点：（1）设计基于LabVIEW与ArrayFire的轴流压气机旋转失速的离线学习系统，运用GPU技术对部分算法进行优化，在核心算法上以EXE形式进行调用，在保证系统一致性的基础上，对相关代码进行保护。（2）设计基于LabVIEW的轴流压气机旋转失速在线检测系统，这也是本文工作的重点，对动态模式识别算法进行改进，运用LabVIEW多核并行计算技术，在保证系统功能的基础上，仍能有效地对压气机的旋转失速与喘振进行准确而及时的报警。（3）在北航压气机实验平台上多次进行低速轴流压气机的实验，在2500、2700、2900、3000转/秒的转速下当压气机快要进入失速状态时，都能保证系统能给出准确的判断信号，验证算法的可靠性，具有较好的工程应用价值。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH453;TP274

【参考文献】

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本文编号：2539572