本文關(guān)鍵詞：基于MATLAB與GPU的渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)旋轉(zhuǎn)失速檢測系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 旋轉(zhuǎn)失速 確定學(xué)習(xí) 并行計(jì)算 離線分析 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

【摘要】：近年來,渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)成為世界上軍用飛機(jī)和民用飛機(jī)當(dāng)中最常用到的航空動(dòng)力裝置,軸流壓氣機(jī)作為渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)其中的核心部件,其運(yùn)行狀況正常與否對渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)的性能發(fā)揮具有至關(guān)重要的影響。在軸流壓氣機(jī)的運(yùn)行過程中,因?yàn)闅饬鞑▌?dòng)和沖擊可能導(dǎo)致軸流壓氣機(jī)工作不穩(wěn)定,甚至引發(fā)渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)熄火停轉(zhuǎn),造成飛機(jī)墜毀、人員傷亡等嚴(yán)重后果。軸流壓氣機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)過程中的兩種常見的系統(tǒng)不穩(wěn)定現(xiàn)象為旋轉(zhuǎn)失速和喘振,而發(fā)生喘振之前總有一定的旋轉(zhuǎn)失速出現(xiàn),因此旋轉(zhuǎn)失速被認(rèn)為是喘振的先兆。如果能在旋轉(zhuǎn)失速發(fā)生的初始階段就及時(shí)監(jiān)測到其信號(hào)并給出預(yù)警和調(diào)節(jié),那么渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)運(yùn)行的可靠性和穩(wěn)定性將得到很大的提高。目前我國自主研發(fā)的航空發(fā)動(dòng)機(jī)還不具備防止喘振的功能,這對于國產(chǎn)飛機(jī)的性能發(fā)揮是一個(gè)嚴(yán)重的制約。確定學(xué)習(xí)理論是近年來研究出的關(guān)于動(dòng)態(tài)環(huán)境下的機(jī)器學(xué)習(xí)的新的理論成果,通過使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力,實(shí)現(xiàn)在未知的動(dòng)態(tài)環(huán)境下獲取知識(shí)并加以表達(dá)、存儲(chǔ)和利用。動(dòng)態(tài)模式識(shí)別是建立在確定學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上,涉及動(dòng)態(tài)模式的描述、相似性的定義以及對未知?jiǎng)討B(tài)模式進(jìn)行快速識(shí)別的方法。利用確定學(xué)習(xí)理論與動(dòng)態(tài)模式識(shí)別方法可以實(shí)現(xiàn)對軸流壓氣機(jī)運(yùn)行的系統(tǒng)動(dòng)態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確建模和對故障的快速識(shí)別,為解決軸流壓氣機(jī)旋轉(zhuǎn)失速檢測問題提供了一種新的手段,具體實(shí)現(xiàn)方式是通過利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對旋轉(zhuǎn)失速的動(dòng)態(tài)過程進(jìn)行學(xué)習(xí),并將得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值以常值的形式保存為模式,在檢測系統(tǒng)運(yùn)行過程中不斷地將待測數(shù)據(jù)與模式庫中已有的失速模式進(jìn)行比較,根據(jù)兩者的匹配程度給出相應(yīng)的預(yù)警信號(hào),從而達(dá)到對旋轉(zhuǎn)失速進(jìn)行提前檢測的目的。在實(shí)際工程應(yīng)用中,利用確定學(xué)習(xí)理論與動(dòng)態(tài)模式識(shí)別算法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)失速檢測的計(jì)算量比較龐大,主要體現(xiàn)在RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的權(quán)值計(jì)算以及多個(gè)模式同時(shí)識(shí)別待測數(shù)據(jù)的殘差計(jì)算中。為加快系統(tǒng)的運(yùn)行速度,本文結(jié)合MATLAB提供的并行計(jì)算工具箱和GPU高性能顯卡的大規(guī)模并行計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)了算法的細(xì)粒度并行化分解。算法的并行化移植是基于MATLAB平臺(tái)和Jacket Engine插件兩者結(jié)合的軟件環(huán)境。實(shí)際測試證明,算法通過并行化之后變得不但經(jīng)濟(jì)而且高效,這種方法既能夠節(jié)省時(shí)間和空間,又使得整個(gè)計(jì)算機(jī)資源得到充分的利用,系統(tǒng)運(yùn)行速度明顯提升,而且性能穩(wěn)定,對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模加大以及增加識(shí)別模式數(shù)目的情況具有很好的適應(yīng)能力。算法的并行化主要采用的是矩陣運(yùn)算和基于GPU的大規(guī)模多線程計(jì)算,對于平臺(tái)的依賴性很弱,移植非常方便,因此具有很好的工程應(yīng)用價(jià)值。在實(shí)現(xiàn)加速計(jì)算的基礎(chǔ)上,本文借助MATLAB提供的GUI子系統(tǒng)搭建了渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)旋轉(zhuǎn)失速檢測仿真系統(tǒng),該系統(tǒng)主要用于數(shù)據(jù)的離線分析,包含數(shù)據(jù)處理、狀態(tài)分析、參數(shù)設(shè)置、學(xué)習(xí)識(shí)別、結(jié)果分析等部分,能夠?qū)S流壓氣機(jī)試驗(yàn)臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行離線學(xué)習(xí)建模和離線識(shí)別分析。渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)旋轉(zhuǎn)失速檢測仿真系統(tǒng)界面友好,操作簡便,為試驗(yàn)臺(tái)進(jìn)行在線實(shí)時(shí)檢測提供了良好的輔助和數(shù)據(jù)支持,從而推動(dòng)了項(xiàng)目課題研究進(jìn)程。
【關(guān)鍵詞】：旋轉(zhuǎn)失速 確定學(xué)習(xí) 并行計(jì)算 離線分析 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V235.13
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究背景與選題意義11-12
• 1.2 確定學(xué)習(xí)理論12-13
• 1.3 MATLAB與GPU簡介13-15
• 1.4 本文研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排15-17
• 第二章 確定學(xué)習(xí)理論與軸流壓氣機(jī)旋轉(zhuǎn)失速17-32
• 2.1 引言17
• 2.2 確定學(xué)習(xí)理論與動(dòng)態(tài)模式識(shí)別17-22
• 2.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)18-19
• 2.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的持續(xù)激勵(lì)性質(zhì)19
• 2.2.3 離散系統(tǒng)的確定學(xué)習(xí)19-21
• 2.2.4 動(dòng)態(tài)模式識(shí)別21-22
• 2.3 軸流壓氣機(jī)旋轉(zhuǎn)失速22-28
• 2.3.1 航空渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)簡介22-23
• 2.3.2 軸流壓氣機(jī)旋轉(zhuǎn)失速23-26
• 2.3.3 流動(dòng)不穩(wěn)定性建模與Mansoux模型介紹26-28
• 2.4 確定學(xué)習(xí)理論在旋轉(zhuǎn)失速故障檢測中的應(yīng)用28-30
• 2.5 本章小結(jié)30-32
• 第三章 MATLAB并行計(jì)算工具箱與GPU加速計(jì)算32-40
• 3.1 引言32
• 3.2 MATLAB并行計(jì)算工具箱介紹32-35
• 3.2.1 并行計(jì)算工具箱簡介32-33
• 3.2.2 并行計(jì)算工具箱環(huán)境配置33-34
• 3.2.3 并行計(jì)算工具箱程序編寫34-35
• 3.3 Jacket Engine并行平臺(tái)介紹35-39
• 3.3.1 Jacket Engine平臺(tái)簡介35-36
• 3.3.2 gfor-gend并行結(jié)構(gòu)36-37
• 3.3.3 Jacket Engine矩陣運(yùn)算37-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于MATLAB渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)旋轉(zhuǎn)失速檢測系統(tǒng)設(shè)計(jì)40-51
• 4.1 引言40
• 4.2 渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)旋轉(zhuǎn)失速檢測系統(tǒng)整體規(guī)劃40-41
• 4.3 基于MATLAB的渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)旋轉(zhuǎn)失速檢測離線系統(tǒng)設(shè)計(jì)41-49
• 4.3.1 MATLAB GUI介紹41-42
• 4.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊設(shè)計(jì)42-45
• 4.3.3 布置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與選擇模式模塊設(shè)計(jì)45-47
• 4.3.4 狀態(tài)空間分析模塊設(shè)計(jì)47-48
• 4.3.5 結(jié)果分析模塊設(shè)計(jì)48-49
• 4.4 離線分析系統(tǒng)優(yōu)化與整合49-50
• 4.5 本章小結(jié)50-51
• 結(jié)論與展望51-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 致謝57-58
• 附件58

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10 袁e，

本文編號(hào)：937388