【摘要】：針對新型航空發(fā)動機氣路部件狀態(tài)監(jiān)控缺乏故障樣本的不足,利用發(fā)動機非線性模型和氣路故障模擬方法,獲取故障樣本,運用最小二乘支持向量回歸機(LSSVR)建立氣路健康參數(shù)的(理想)估計器。主要工作是在LSSVR的基礎上,從逆跟蹤控制的角度,設計了基于逆模型在線辨識與變結構控制相結合的修正系統(tǒng),減小理想估計器與真實發(fā)動機之間由于測量噪聲與系統(tǒng)噪聲對估計精度造成的影響。通過仿真實驗,離線修正后,估計值的相對誤差最大值從69%縮小5%,在線修正后,估計值的相對誤差最大值從69%縮小13%,修正系統(tǒng)有效地提高了性能估計的準確度,減小了氣路部件狀態(tài)監(jiān)控的誤判和誤診的概率。
[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.
【作者單位】： 海軍航空工程學院飛行器工程系;海軍航空工程學院研究生管理大隊;
【基金】：國家重點型號預研項目
【分類號】：V263.6

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本文編號：2249683