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航空发动机作为飞机的“心脏”,为了监视发动机的安全状态,保证航空发动机良好的性能与安全运行,需要对航空发动机控制系统建立数学模型。因为航空发动机燃油控制系统结构复
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航空发动机作为飞机的“心脏”,为了监视发动机的安全状态,保证航空发动机良好的性能与安全运行,需要对航空发动机控制系统建立数学模型。因为航空发动机燃油控制系统结构复杂,采用传统机理建模的方法对航空发动机进行建模、控制和故障诊断非常困难。本文提出带遗忘因子递推最小二乘辨识和(0.4,0.7)均匀分布随机惯性权重粒子群辨识的系统辨识方法,对航空发动机三种典型工况下的数学模型。通过系统辨识建立航空发动机燃油控制系统的数学模型具有简便、实用的特点,因而在研究航空发动机燃油控制系统方面具有重大意义。本文重点内容主要分为三大部分:(1)以DGEN380发动机虚拟实验平台为平台,通过预估系统的过渡时间和系统的最高工作频率,设计激励信号,采集航空发动机闭环控制系统的输入输出序列,使用AIC定阶准则确定模型的阶次,运用最小二乘辨识方法和(0.4,0.7)均匀分布随机惯性权重粒子群辨识方法对航空发动机燃油系统进行系统辨识。最后通过相对最大误差百分数、相对均方差百分数验证模型的精度。(2)对于最小二乘辨识算法,通过引入带遗忘因子的递推最小二乘算法,分别对航空发动机燃油控制系统慢车阶段、巡航阶段和爬升阶段进行参数估计。仿真结果表明:各阶段相对最大误差百分数均小于8%,相对均方差百分数均小于6%,符合系统辨识设置合格线标准。(3)对于粒子群辨识算法,针对惯性权重系数较大会有利于全局极值点的搜索,惯性权重系数较小可以改善算法的精准度的问题,提出一种(0.4,0.7)均匀分布随机惯性权重系数的粒子群辨识算法,分别对航空发动机燃油控制系统慢车阶段、巡航阶段、爬升阶段进行参数估计。仿真结果表明:改进惯性权重粒子群算法辨识得到的相对最大误差百分数都小于5.5%,相对均方差百分数都小于3%,提出的(0.4,0.7)均匀分布随机惯性权重系数的粒子群辨识算法相比较带遗忘因子的递推最小二乘算法有更高的精度和收敛性。
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