陈煜
- 作品数：5 被引量：51H指数：3
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- 相关领域：航空宇航科学技术更多>>
- 基于遗传算法的涡喷发动机身份证模型建立被引量：2
- 2015年
- 为建立发动机身份证模型,针对发动机个体差异和寿命期内性能蜕化引起的发动机模型与真实发动机之间的失配问题,提出1种基于遗传算法的发动机部件级模型自动修正方法。在发动机部件级模型中,引入能反映个体发动机部件特性的性能调节因子。根据发动机试车数据与待修正部件级模型输出数据,以发动机关键测量参数残差最小为优化目标,采用遗传算法获得不同换算转速下的特性修正系数,建立发动机身份证模型。以某型涡喷发动机为对象进行试验验证,结果表明该方法能有效提高发动机部件级模型精度,适用于建立发动机身份证模型。
- 陈煜黄金泉罗启君鲁峰
- 关键词：涡喷发动机遗传算法
- 涡喷发动机健康状态的带约束非线性滤波估计被引量：3
- 2016年
- 针对涡喷发动机在不等式约束条件下的部件性能估计问题,在标准扩展卡尔曼滤波方法的基础上引入了最小均方差和概率密度截断,提出了涡喷发动机健康状态的带约束非线性滤波估计方法。最小均方差的基本思想是求解最小化条件均方差函数,同时运用拉格朗日算子法将不等式约束引入待求方程,而概率密度截断求解则是将先验不等式约束条件转化为概率密度函数形式,并获得标准正态分布函数,其特点是均值和方差易于算得。以涡喷发动机为对象进行仿真验证,结果表明相比于标准扩展卡尔曼滤波方法,本文提出的最小均方差和概率密度截断的不等式约束的非线性滤波估计方法对部件性能估计精度高,而其中概率密度截断求解在保证精度的同时计算耗时更少。
- 陈煜鞠红飞鲁峰黄金泉
- 关键词：涡喷发动机扩展卡尔曼滤波不等式约束
- 基于SPSO-SVR的融合航空发动机传感器故障诊断被引量：15
- 2009年
- 针对航空发动机常见的传感器故障问题,提出了一种利用改进的粒子群算法训练支持向量回归机,并利用融合机制将其应用于传感器故障诊断.论述了用一簇支持向量回归机(SVR)预测器对传感器进行实时检测,通过逻辑判断机制隔离故障传感器,并且依据剩余的无故障传感器信息实现信号重构.以某型航空发动机传感器在其整个工作范围内受到的冲击、偏置和漂移故障为例,验证了基于自协调粒子群优化支持向量回归机(SPSO-SVR)算法的融合诊断机制对传感器单一故障和多重故障具有较高的精度和计算效率.
- 鲁峰黄金泉陈煜宋云峰
- 关键词：航空发动机支持向量回归机小波分析
- 基于QPSO粒子滤波的航空发动机突变故障诊断被引量：5
- 2014年
- 针对标准粒子滤波算法对突变故障诊断迟缓的问题,提出了量子行为粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的粒子滤波算法。该算法引入权值偏差系数的概念,当权值偏差系数超出设置的阈值时,认为系统发生故障,并结合最新的观测值,将量子行为粒子群优化算法融入到粒子的采样过程中,驱使粒子向高似然区域移动,提高粒子群对突变故障的估计性能。仿真结果表明,与标准粒子滤波算法相比,量子行为粒子群优化的粒子滤波算法显著提高了对突变故障的反应速度。
- 黄金泉陈煜周浩文鲁峰
- 关键词：航空发动机粒子滤波量子行为粒子群优化
- 航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究被引量：26
- 2009年
- 提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.
- 鲁峰黄金泉陈煜
- 关键词：航空发动机自适应模型
