发动机健康管理的自适应机载实时模型

摘要

航空发动机自适应机载实时模型是航空发动机健康管理的基础，论文针对航空发动机健康管理用的自适应机载实时模型开展研究工作。 论文在某型涡扇发动机非线性模型的基础上，研究了建立状态变量模型（SVM）的方法，建立了状态变量模型。分析了非线性模型的建模精度对SVM精度的影响，研究了利用矩阵特征值来确定非线性模型的线性化范围。提出了复合拟合法，解决了如何求取三维及三维以上的状态量、多维输出量的SVM的问题。 建立了稳态基点模型，并与SVM结合建立了大偏差状态变量模型。针对发动机在服役期内的性能退化，在SVM的基础上引入了四个部件的效率作为健康参数，建立了包含健康参数的增广状态变量模型（ASVM）。利用卡尔曼滤波估计器，建立了发动机自适应机载实时模型。分析了滤波系统的可观性。采用矩阵条件数，研究了如何通过选择传感器组合来有效提高滤波估计效果的方法。 针对所建立的稳态基点模型与真实发动机之间的建模误差，在自适应模型中采用神经网络在线修正建模误差，有效地提高了航空发动机自适应机载实时模型的精度，为航空发动机故障诊断和健康趋势分析奠定了基础。