摘要 | 第4-5页 |
abstract | 第5-6页 |
注释表 | 第12页 |
缩略词 | 第12-13页 |
第一章 绪论 | 第13-19页 |
1.1 研究的背景和意义 | 第13-14页 |
1.2 航空发动机气路传感器故障诊断研究现状 | 第14-15页 |
1.3 航空发动机气路部件故障诊断研究现状 | 第15-16页 |
1.4 航空发动机性能恢复控制技术研究现状 | 第16-17页 |
1.5 本文主要工作及结构安排 | 第17-19页 |
第二章 航空发动机性能退化数学模型的研究 | 第19-28页 |
2.1 概述 | 第19页 |
2.2 涡扇发动机部件级数学模型 | 第19-22页 |
2.3 涡扇发动机部件性能退化模型 | 第22-24页 |
2.3.1 部件性能退化的原因及影响分析 | 第22-23页 |
2.3.2 部件性能退化模型的建立 | 第23-24页 |
2.4 部件性能退化的仿真结果分析 | 第24-27页 |
2.5 本章小结 | 第27-28页 |
第三章 航空发动机气路传感器故障诊断 | 第28-44页 |
3.1 概述 | 第28页 |
3.2 发动机传感器的故障类型及其模拟仿真 | 第28-29页 |
3.3 在线贯序极端学习机算法的介绍 | 第29-32页 |
3.3.1 ELM算法简介 | 第29-31页 |
3.3.2 OS-ELM算法简介 | 第31-32页 |
3.4 涡扇发动机的传感器故障诊断系统和故障隔离逻辑的设计 | 第32-36页 |
3.4.1 基于OS-ELM法的传感器故障诊断系统的设计 | 第32-34页 |
3.4.2 单传感器故障诊断系统的隔离逻辑 | 第34-35页 |
3.4.3 多传感器故障诊断系统的隔离逻辑 | 第35-36页 |
3.5 诊断系统数字仿真验证 | 第36-43页 |
3.5.1 发动机部件无退化时的仿真 | 第36-39页 |
3.5.2 发动机部件退化时的仿真 | 第39-43页 |
3.6 本章小结 | 第43-44页 |
第四章 航空发动机部件退化参数及性能参数的估计 | 第44-63页 |
4.1 概述 | 第44-45页 |
4.2 发动机线性状态变量模块 | 第45-51页 |
4.2.1 建立发动机状态变量模型 | 第45-46页 |
4.2.2 改进拟合法求解状态变量模型 | 第46-48页 |
4.2.3 状态变量模型精度的验证 | 第48-51页 |
4.3 卡尔曼滤波器的设计模块 | 第51-53页 |
4.3.1 常规卡尔曼滤波器的原理 | 第51页 |
4.3.2 改进卡尔曼滤波器的设计及其离散化 | 第51-53页 |
4.4 扩大诊断包线的研究 | 第53-55页 |
4.4.1 包线的适应性 | 第53-54页 |
4.4.2 三维线性插值原理 | 第54-55页 |
4.5 基于MRR-LSSVR性能参数映射模块 | 第55-59页 |
4.5.1 MRR-LSSVR算法原理 | 第55-57页 |
4.5.2 基于MRR-LSSVR对性能参数的映射 | 第57-59页 |
4.6 数字仿真验证 | 第59-62页 |
4.6.1 亚音速区域的数字仿真验证 | 第59-60页 |
4.6.2 超音速区域的数字仿真验证 | 第60-62页 |
4.7 本章小结 | 第62-63页 |
第五章 基于SVD-KF和虚拟传感器的发动机退化参数估计 | 第63-71页 |
5.1 概述 | 第63页 |
5.2 基于SVD-KF的方法 | 第63-68页 |
5.2.1 奇异值分解SVD | 第63-65页 |
5.2.2 模型降维后的KF设计 | 第65-66页 |
5.2.3 数字仿真验证 | 第66-68页 |
5.3 基于虚拟传感器法 | 第68-70页 |
5.3.1 虚拟传感器设计 | 第68-69页 |
5.3.2 数字仿真验证 | 第69-70页 |
5.4 本章小结 | 第70-71页 |
第六章 航空发动机退化状态性能恢复控制技术的研究 | 第71-83页 |
6.1 概述 | 第71-72页 |
6.2 内环控制 | 第72-74页 |
6.2.1 增广LQR鲁棒控制算法 | 第72-73页 |
6.2.2 发动机增广LQR控制器的设计 | 第73-74页 |
6.3 外环控制 | 第74-79页 |
6.3.1 推力估计器 | 第74-76页 |
6.3.2 外环控制器 | 第76-79页 |
6.4 数字仿真验证 | 第79-82页 |
6.4.1 亚音速状态下的数字仿真验证 | 第79-81页 |
6.4.2 超音速状态下的数字仿真验证 | 第81-82页 |
6.5 本章小结 | 第82-83页 |
第七章 总结与展望 | 第83-85页 |
7.1 本文工作总结 | 第83-84页 |
7.2 本文工作展望 | 第84-85页 |
参考文献 | 第85-90页 |
致谢 | 第90-91页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第91页 |