本文選題：航空發(fā)動機 + 執(zhí)行機構�。� 參考：《航空動力學報》2016年02期

【摘要】：提出了一種航空發(fā)動機執(zhí)行機構及其傳感器單一故障診斷及定位方法.首先通過執(zhí)行機構模型判斷是否發(fā)生故障,然后運用發(fā)動機逆模型對故障進行定位.基于離線訓練BP(back propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡建立執(zhí)行機構模型,根據(jù)某半物理仿真試驗臺的測試數(shù)據(jù)訓練網(wǎng)絡參數(shù).提出離線訓練和在線訓練相結合的極端學習機(ELM)算法建立發(fā)動機逆模型,使網(wǎng)絡在初始時刻就具有診斷能力,工作過程中具有適應能力,且在線訓練過程采用閾值判別法篩選訓練樣本,減小了在線訓練時間,提高了逆模型的實時性.以某型發(fā)動機燃油系統(tǒng)執(zhí)行機構為例的設計和仿真結果表明:該診斷系統(tǒng)能夠準確地對發(fā)動機在穩(wěn)態(tài)和動態(tài)工況以及蛻化狀態(tài)下的執(zhí)行機構及其傳感器單一故障進行準確診斷和定位,具有很好的實時性.
[Abstract]:A single fault diagnosis and location method for aeroengine actuator and its sensor is presented. First, the fault is judged by the actuator model, and then the engine inverse model is used to locate the fault. Based on the offline training BP(back propagation neural network, the executive mechanism model is established, and the network parameters are trained according to the test data of a semi-physical simulation test rig. An extreme learning machine (ELM) algorithm combining off-line training and on-line training is proposed to establish the engine inverse model, which makes the network have the ability to diagnose at the beginning and adapt to the working process. In the online training process, threshold discriminant method is used to screen the training samples, which reduces the online training time and improves the real-time performance of the inverse model. The design and simulation results of the actuator of a certain engine fuel system show that the diagnosis system can accurately diagnose the single fault of the actuator and its sensor in steady and dynamic conditions and in the degenerated state of the engine. For accurate diagnosis and localization, Has very good real-time.
【作者單位】： 南京航空航天大學能源與動力學院江蘇省航空動力系統(tǒng)重點實驗室;
【基金】：航空科學基金(20110652003) 中央高�；究蒲袠I(yè)務專項基金(NN2012033) 江蘇高校優(yōu)勢學科建設工程資助項目
【分類號】：V263.6

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本文編號：1822229