轴流压气机旋转失速多模式动态识别监控系统的LabVIEW实现
本文关键词：轴流压气机旋转失速多模式动态识别监控系统的LabVIEW实现，由笔耕文化传播整理发布。
【摘要】：世界各国的军用和民用飞机经常会遭遇飞行安全事故,在发动机运行过程中,空气流体的不稳定扰动会使发动机出现旋转失速和喘振现象,将会损害发动机性能,严重时可能造成燃烧室火焰逆流,导致所有压气机叶片报废。一般情况下,喘振发生之前往往伴随着旋转失速,所以如果在发动机运行时能提前预测到旋转失速的发生并进一步防止出现喘振现象,安全事故造成的人力物力损失会大大降低。近年来由Wang等人提出的确定学习理论是解决这一问题的可行方法,该理论主要研究内容是识别动态环境中的未知系统,即对未知系统的知识进行获取、表达、存储和再利用。对于旋转失速检测问题,确定学习理论利用RBF神经网络分别对正常模态和失速模态的动态系统进行辨识并把神经网络权值以常值的形式保存,构建多模式库,检测过程中将未知系统动态分别与模式库中的正常和失速模式进行比较,计算残差并通过判断准则得出相似度,即可判断轴流压气机的当前工况,实现对旋转失速预警的功能。本文首先基于确定学习和动态模式识别理论初步设计实现了旋转失速实时提前检测功能,但是随着模式选取方式的不同,检测结果的随机性也比较大。为更全面地表达压气机动态系统特征,本文在这一阶段的工作基础上考虑多种环境因素对压气机工况的影响,扩充了模式库,并设计了基于多模式的发动机旋转失速监控系统。具体包括:对检测中多模式动态识别的算法进行优化,包括并行模式组的设计方案和判断准则算法的改进这两个方面,使系统在应对更多模式的计算时依然保证识别过程的准确性、实时性;利用LabVIEW串口通信技术,设计并实现了电磁阀减压抑喘的控制方案。基于北航压气机实验台的多组测量数据,经验证,重新设计的检测系统在给定转速下能准确地给出预警信号,给操作人员充裕的时间进行电磁阀防喘控制,具有较好的实际应用的价值和可行性。
【关键词】：轴流压气机 确定学习理论 多模式 旋转失速 LabVIEW
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V263.6;TP277
【目录】：
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-10
- 第一章 绪论10-14
- 1.1 研究背景与研究意义10
- 1.2 确定学习理论概述10-11
- 1.3 并行计算与LABVIEW11-12
- 1.4 本文主要内容与结构12-14
- 第二章 轴流压气机旋转失速简介及常用失速模型14-26
- 2.1 引言14
- 2.2 涡扇发动机的构造和工作机理14-15
- 2.3 喘振与旋转失速现象简介15-17
- 2.4 常用旋转失速理论模型17-19
- 2.5 确定学习理论19-24
- 2.5.1 RBF神经网络简介19-21
- 2.5.2 RBF神经网络的PE条件21-22
- 2.5.3 对未知动态模式的快速识别22-24
- 2.6 多模式识别检测系统中的确定学习理论24-25
- 2.7 本章小节25-26
- 第三章 轴流压气机旋转失速检测的初步LABVIEW实现26-36
- 3.1 引言26
- 3.2 软件开发环境方案26-28
- 3.3 北航低速轴流压气机实验台介绍及数据采集方案28-32
- 3.3.1 稳态数据采集系统实现30-31
- 3.3.2 动态数据采集系统实现31-32
- 3.4 压气机旋转失速初步在线检测系统的实现32-35
- 3.5 本章小节35-36
- 第四章 多模式下压气机旋转失速动态识别监控系统设计36-50
- 4.1 引言36
- 4.2 模式库的构建36-38
- 4.3 多模式动态识别监控系统设计方案38-43
- 4.3.1 多模式识别程序判断算法优化39-41
- 4.3.2 串口通信模块与电磁阀控制实现41-43
- 4.4 实验结果展示43-48
- 4.5 本章小节48-50
- 总结与展望50-52
- 参考文献52-55
- 攻读硕士学位期间取得的研究成果55-56
- 致谢56-57
- 附表57
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