航空发动机排气温度测量通道故障智能检测方法研究

论文摘要

EGT(Exhaust Gas Temperature,排气温度)测量通道故障是一种典型的航空发动机测量系统故障,如果试验过程中不能及时发现,就存在不能及时排除EGT超温、发动机喘振、发动机异常停车等故障的可能,造成重大安全隐患。通过对EGT测量通道故障现象和数据的分析,提出了一种EGT测量通道故障模糊神经网络检测算法。该算法将高压转速偏差、低压转速偏差和排气温度偏差作为模糊逻辑系统的输入参数,通过模糊推理实现故障检测。高压转速、低压转速和排气温度的估计值通过试飞数据训练的神经网络估计模型获得。理论分析和试飞数据验证结果表明,该方法具备实时检测EGT测量通道故障的能力,且具有良好的稳定性,可以满足工程应用要求。

论文目录

• 1 模糊逻辑与神经网络建模
•   1.1 模糊逻辑
•   1.2 神经网络建模
•   1.3 模糊逻辑与神经网络的融合
• 2 排气温度测量通道故障自动检测方法
• 3 故障自动检测方法验证
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李国鸿,郭海东,左思佳

关键词: 航空发动机,排气温度,测量通道故障,故障检测,模糊逻辑,神经网络

来源: 测控技术 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 航空航天科学与工程

单位: 中国飞行试验研究院发动机所

分类号: V263.6

DOI: 10.19708/j.ckjs.2019.12.010

页码: 60-65

总页数: 6

文件大小: 3756K

下载量: 113