本文關(guān)鍵詞：軸流壓氣機(jī)旋轉(zhuǎn)失速多模式動態(tài)識別監(jiān)控系統(tǒng)的LabVIEW實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：世界各國的軍用和民用飛機(jī)經(jīng)常會遭遇飛行安全事故,在發(fā)動機(jī)運(yùn)行過程中,空氣流體的不穩(wěn)定擾動會使發(fā)動機(jī)出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)失速和喘振現(xiàn)象,將會損害發(fā)動機(jī)性能,嚴(yán)重時(shí)可能造成燃燒室火焰逆流,導(dǎo)致所有壓氣機(jī)葉片報(bào)廢。一般情況下,喘振發(fā)生之前往往伴隨著旋轉(zhuǎn)失速,所以如果在發(fā)動機(jī)運(yùn)行時(shí)能提前預(yù)測到旋轉(zhuǎn)失速的發(fā)生并進(jìn)一步防止出現(xiàn)喘振現(xiàn)象,安全事故造成的人力物力損失會大大降低。近年來由Wang等人提出的確定學(xué)習(xí)理論是解決這一問題的可行方法,該理論主要研究內(nèi)容是識別動態(tài)環(huán)境中的未知系統(tǒng),即對未知系統(tǒng)的知識進(jìn)行獲取、表達(dá)、存儲和再利用。對于旋轉(zhuǎn)失速檢測問題,確定學(xué)習(xí)理論利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別對正常模態(tài)和失速模態(tài)的動態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行辨識并把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值以常值的形式保存,構(gòu)建多模式庫,檢測過程中將未知系統(tǒng)動態(tài)分別與模式庫中的正常和失速模式進(jìn)行比較,計(jì)算殘差并通過判斷準(zhǔn)則得出相似度,即可判斷軸流壓氣機(jī)的當(dāng)前工況,實(shí)現(xiàn)對旋轉(zhuǎn)失速預(yù)警的功能。本文首先基于確定學(xué)習(xí)和動態(tài)模式識別理論初步設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了旋轉(zhuǎn)失速實(shí)時(shí)提前檢測功能,但是隨著模式選取方式的不同,檢測結(jié)果的隨機(jī)性也比較大。為更全面地表達(dá)壓氣機(jī)動態(tài)系統(tǒng)特征,本文在這一階段的工作基礎(chǔ)上考慮多種環(huán)境因素對壓氣機(jī)工況的影響,擴(kuò)充了模式庫,并設(shè)計(jì)了基于多模式的發(fā)動機(jī)旋轉(zhuǎn)失速監(jiān)控系統(tǒng)。具體包括:對檢測中多模式動態(tài)識別的算法進(jìn)行優(yōu)化,包括并行模式組的設(shè)計(jì)方案和判斷準(zhǔn)則算法的改進(jìn)這兩個方面,使系統(tǒng)在應(yīng)對更多模式的計(jì)算時(shí)依然保證識別過程的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性;利用LabVIEW串口通信技術(shù),設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了電磁閥減壓抑喘的控制方案。基于北航壓氣機(jī)實(shí)驗(yàn)臺的多組測量數(shù)據(jù),經(jīng)驗(yàn)證,重新設(shè)計(jì)的檢測系統(tǒng)在給定轉(zhuǎn)速下能準(zhǔn)確地給出預(yù)警信號,給操作人員充裕的時(shí)間進(jìn)行電磁閥防喘控制,具有較好的實(shí)際應(yīng)用的價(jià)值和可行性。
【關(guān)鍵詞】：軸流壓氣機(jī) 確定學(xué)習(xí)理論 多模式 旋轉(zhuǎn)失速 LabVIEW
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V263.6;TP277
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 研究背景與研究意義10
• 1.2 確定學(xué)習(xí)理論概述10-11
• 1.3 并行計(jì)算與LABVIEW11-12
• 1.4 本文主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)12-14
• 第二章 軸流壓氣機(jī)旋轉(zhuǎn)失速簡介及常用失速模型14-26
• 2.1 引言14
• 2.2 渦扇發(fā)動機(jī)的構(gòu)造和工作機(jī)理14-15
• 2.3 喘振與旋轉(zhuǎn)失速現(xiàn)象簡介15-17
• 2.4 常用旋轉(zhuǎn)失速理論模型17-19
• 2.5 確定學(xué)習(xí)理論19-24
• 2.5.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介19-21
• 2.5.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PE條件21-22
• 2.5.3 對未知動態(tài)模式的快速識別22-24
• 2.6 多模式識別檢測系統(tǒng)中的確定學(xué)習(xí)理論24-25
• 2.7 本章小節(jié)25-26
• 第三章 軸流壓氣機(jī)旋轉(zhuǎn)失速檢測的初步LABVIEW實(shí)現(xiàn)26-36
• 3.1 引言26
• 3.2 軟件開發(fā)環(huán)境方案26-28
• 3.3 北航低速軸流壓氣機(jī)實(shí)驗(yàn)臺介紹及數(shù)據(jù)采集方案28-32
• 3.3.1 穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)30-31
• 3.3.2 動態(tài)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)31-32
• 3.4 壓氣機(jī)旋轉(zhuǎn)失速初步在線檢測系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)32-35
• 3.5 本章小節(jié)35-36
• 第四章 多模式下壓氣機(jī)旋轉(zhuǎn)失速動態(tài)識別監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)36-50
• 4.1 引言36
• 4.2 模式庫的構(gòu)建36-38
• 4.3 多模式動態(tài)識別監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案38-43
• 4.3.1 多模式識別程序判斷算法優(yōu)化39-41
• 4.3.2 串口通信模塊與電磁閥控制實(shí)現(xiàn)41-43
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果展示43-48
• 4.5 本章小節(jié)48-50
• 總結(jié)與展望50-52
• 參考文獻(xiàn)52-55
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果55-56
• 致謝56-57
• 附表57

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：431246