中央高校基本科研业务费专项资金(NZ2012104)
- 作品数：7 被引量：95H指数：5
- 相关作者：李秋红李业波黄向华赵永平卢辰昊更多>>
- 相关机构：南京航空航天大学南京理工大学北京控制工程研究所更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金中国航空科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术更多>>
- 航空发动机气路部件故障融合诊断方法研究被引量：27
- 2014年
- 针对发动机气路部件故障,提出了一种基于模型和基于数据驱动的融合诊断方法。采用极端学习机(ELM)实现基于数据驱动的故障诊断。针对ELM随机选择输入层权值和隐含层偏置带来的缺点,采用改进微分进化(IDE)算法以训练样本的均方根误差(RMSE)和输出层权值的范数为评价标准对其进行优化,减少了ELM的隐含层节点数,提高了网络的泛化能力。同时,由于传感器数目的不足,采用基于奇异值分解(SVD)的Kalman(SVD-Kalman)滤波器实现基于模型的部件故障诊断。为了提高航空发动机部件故障诊断的精度,利用改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机(IRR-LSSVR)算法对两种算法的估计结果在特征层进行定量融合。仿真结果表明,在发动机稳态状态下,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用特征层融合有效地提高了部件故障诊断的精度和准确率。
- 李业波李秋红黄向华赵永平
- 关键词：航空发动机极端学习机微分进化KALMAN滤波器信息融合
- 基于遗传算法的航空发动机部件特性修正被引量：18
- 2014年
- 研究了航空发动机部件特性修正技术,提出了一种基于变适应度函数的模型优化算法,以达到减小总体建模误差,提高模型精度的目的.在稳态模型的基础上,对引气系数、总压恢复系数和各部件的特性进行了修正,使修正后的模型输出与实验数据相一致.采用改进遗传算法,对交叉率和变异率进行了非线性自适应调整,并根据误差大小调整适应度加权系数,避免算法陷入局部最优,同时减小最大建模误差.仿真结果表明,修正后各实验参数平均误差从2.4208%减小到0.3217%,模型满足稳态误差小于2%的要求.
- 潘鹏飞李秋红任冰涛姜殿文
- 关键词：航空发动机遗传算法
- 基于预测扭矩前馈的涡轴发动机内模控制方法被引量：2
- 2013年
- 基于内模原理设计了涡轴发动机功率涡轮转速控制器.针对主旋翼扭矩变化对功率涡轮转速的干扰,提出了一种基于极端学习机的扭矩预测方法.极端学习机训练基于动态仿真数据,其输入通过相关分析获得.基于内模原理的功率涡轮转速控制器采用极点配置的设计方法,将输入信号的内模直接加入控制器,实现鲁棒跟踪.扭矩前馈采用比例微分(PD)控制策略,实现对发动机负载变化干扰的有效补偿.数字仿真结果表明:极端学习机扭矩预测精度高,扭矩相对误差小于1.5‰,与不加前馈控制相比,所提出的控制方法减小了机动飞行过程中功率涡轮转速的超调或下垂30%以上.
- 卢辰昊李秋红姜洁李业波
- 关键词：涡轴发动机内模控制极端学习机
- 航空发动机传感器故障与部件故障诊断技术被引量：19
- 2013年
- 结合局部学习思想与集成学习技术,提出了一种基于支持向量机-极端学习机-卡尔曼滤波器(SVM-ELM-KF,Support Vector Machine-Extreme Learning Machine-Kalman Filter)的航空发动机传感器故障与突发性部件故障诊断的方法.将改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机训练技术推广到分类机中,用于区分传感器故障与部件故障,使得该分类机具有一定的稀疏性.对于传感器故障,利用ELM分类机对故障进行定位.对于部件故障,利用改进的卡尔曼滤波器对发动机各部件的健康参数进行估计,从而对部件故障进行定位.仿真结果表明,提出的故障诊断方法能够准确地区分传感器故障和部件故障,实现故障的有效定位,验证了方法的可行性.
- 李业波李秋红黄向华赵永平
- 关键词：航空发动机传感器故障支持向量机极端学习机
- 航空发动机性能退化缓解控制技术被引量：22
- 2012年
- 开展了航空发动机性能退化缓解控制技术的相关研究.性能退化缓解控制通过内环控制转速,外环控制推力,实现了对航空发动机的控制.该控制方式既有传统控制方式的优点,又能像直接推力控制那样实现对推力的直接控制,达到提高发动机控制自主性的目的.为了验证性能退化缓解控制的有效性,以某型双轴混排涡扇发动机为对象进行了控制系统设计及仿真验证.仿真结果表明了性能退化缓解控制技术的有效性和可行性.
- 李业波李秋红黄向华赵永平
- 关键词：航空发动机
- 基于ImOS-ELM的航空发动机传感器故障自适应诊断技术被引量：9
- 2013年
- 针对在线贯序极端学习机(OS-ELM)算法矩阵容易陷入奇异和病态、在算法开始阶段不具有预测能力的问题,结合选择策略提出一种改进的OS-ELM(ImOS-ELM)算法。该算法通过引入正则化因子,消除了矩阵奇异和病态的问题,提高了预测精度,并使得算法能够在初始阶段就具有预测能力。同时以泛化能力为判断依据,通过选择策略对输出权值进行选择性地更新,该算法在很大程度上缩短了训练时间。为了验证算法的有效性,用时间序列数据进行了仿真测试验证。最后,将ImOS-ELM算法应用于航空发动机传感器故障的诊断与隔离。仿真结果表明,该算法能够对航空发动机双传感器偏置故障和单传感器漂移故障进行有效地诊断与隔离,并具有较高的预测精度和实时性。
- 李业波李秋红王健康黄向华赵永平
- 关键词：极端学习机正则化航空发动机传感器
- 涡轴发动机LQ/H_∞抗扰控制方法被引量：2
- 2012年
- 提出了抑制涡轴发动机负载干扰的线性二次型(LQ)/H∞控制算法,以总距为干扰建模,利用线性矩阵不等式求得既满足LQ指标又对干扰具有H∞性能约束的状态反馈控制律.提出修正指令抑制干扰策略.采用比例微分控制将总距变化转换为动力涡轮转速指令的修正,实现增大或减小机动飞行中动力涡轮转速指令,抑制实际转速的下垂或超调.仿真结果表明:该控制方法能有效抑制干扰并具有良好的实时性.
- 廖光煌李秋红卢辰昊黄金泉
- 关键词：涡轴发动机线性二次型
