【摘要】：考慮到目前暫無法實(shí)現(xiàn)機(jī)載條件下高壓渦輪前溫度直接、可靠的測量,提出一種用于渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)高壓渦輪前溫度估計(jì)的方法.基于渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)的能量守恒原理,建立高壓渦輪前溫度與氣路參數(shù)的熱力學(xué)關(guān)系,進(jìn)而推導(dǎo)出高壓渦輪前溫度的6個(gè)估計(jì)模型.將各溫度模型中不易測量的參數(shù)以整體的形式作為溫度模型系數(shù),并利用某渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)性能仿真模型建立溫度模型系數(shù)與可測狀態(tài)參數(shù)的多項(xiàng)式關(guān)系,最終確立高壓渦輪前溫度的組合估計(jì)模型.驗(yàn)證結(jié)果表明:組合估計(jì)方法在發(fā)動(dòng)機(jī)健康及性能衰退狀態(tài)下都具有較高的精度,其性能最好模型的方均根誤差不超過1%.與已有線性擬合、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法的對比也表明組合估計(jì)方法不論在精度還是性能穩(wěn)定性方面都具有明顯優(yōu)勢.
[Abstract]:Considering that it is not possible to measure directly and reliably the front temperature of high pressure turbine under airborne condition, a method for estimating the front temperature of high pressure turbine in turbofan engine is presented. Based on the energy conservation principle of turbofan engine, the thermodynamic relationship between the front temperature of high pressure turbine and the gas path parameters is established, and six estimation models of the front temperature of high pressure turbine are deduced. The parameters which are not easy to measure in each temperature model are taken as the temperature model coefficients in the form of a whole, and the polynomial relationship between the temperature model coefficients and the measurable state parameters is established by using a turbofan engine performance simulation model. Finally, the combined estimation model of the front temperature of high pressure turbine is established. The results show that the combined estimation method has high accuracy under the condition of engine health and performance decline, and the square mean root error of the best performance model is less than 1. The comparison with the existing methods such as linear fitting and neural network also shows that the combined estimation method has obvious advantages in terms of accuracy and performance stability.
【作者單位】： 海軍航空工程學(xué)院飛行器工程系;中國人民解放軍91331部隊(duì);
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51505492,51375490) 泰山學(xué)者工程專項(xiàng)經(jīng)費(fèi) 海軍航空工程學(xué)院研究生創(chuàng)新基金
【分類號(hào)】：V235.13

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本文編號(hào)：2160019