论文目录 | |
| 摘要 | 第1-6页 |
| abstract | 第6-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-28页 |
| 1.1 选题必要性和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 航空发动机建模与修模技术研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 航空发动机气路故障诊断技术研究现状 | 第18-22页 |
| 1.3.1 气路故障诊断系统 | 第18-19页 |
| 1.3.2 航空发动机气路故障诊断方法 | 第19-21页 |
| 1.3.3 气路故障诊断算法快速验证技术 | 第21-22页 |
| 1.4 存在的主要问题及发展趋势 | 第22-24页 |
| 1.5 本文研究内容及安排 | 第24-28页 |
| 第二章 涡喷发动机建模与模型修正方法 | 第28-44页 |
| 2.1 引言 | 第28页 |
| 2.2 涡喷发动机非线性部件级模型 | 第28-36页 |
| 2.2.1 进气道 | 第29-30页 |
| 2.2.2 压气机部件 | 第30-31页 |
| 2.2.3 燃烧室部件 | 第31页 |
| 2.2.4 涡轮部件 | 第31页 |
| 2.2.5 尾喷管 | 第31-32页 |
| 2.2.6 涡喷发动机稳态共同工作方程 | 第32页 |
| 2.2.7 涡喷发动机动态共同工作方程 | 第32-33页 |
| 2.2.8 涡喷发动机模型的数字仿真分析 | 第33-36页 |
| 2.3 涡喷发动机非线性模型修正 | 第36-43页 |
| 2.3.1 基于最小二乘支持向量回归机的模型稳态输出补偿原理 | 第36-38页 |
| 2.3.2 基于最小二乘支持向量回归机的模型稳态补偿数字仿真 | 第38-39页 |
| 2.3.3 基于遗传算法的发动机部件特性修正原理 | 第39-41页 |
| 2.3.4 基于遗传算法修正发动机模型数值仿真 | 第41-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第三章 涡喷发动机扩展卡尔曼滤波的气路故障诊断方法 | 第44-76页 |
| 3.1 引言 | 第44页 |
| 3.2 发动机气路部件性能健康参数分析 | 第44-48页 |
| 3.2.1 发动机气路部件性能故障描述 | 第44-45页 |
| 3.2.2 气路部件性能健康参数表示方法 | 第45-47页 |
| 3.2.3 气路部件性能健康参数的模拟 | 第47-48页 |
| 3.3 约束扩展卡尔曼滤波算法设计 | 第48-56页 |
| 3.3.1 扩展卡尔曼滤波算法 | 第48-49页 |
| 3.3.2 概率密度函数截断扩展卡尔曼滤波 | 第49-52页 |
| 3.3.3 增益投影扩展卡尔曼滤波 | 第52-53页 |
| 3.3.4 约束非线性滤波算法仿真分析 | 第53-56页 |
| 3.4 扩展卡尔曼滤波的不确定性估计 | 第56-64页 |
| 3.4.1 不确定性估计的基本原理 | 第56-58页 |
| 3.4.2 估计误差的分析 | 第58-60页 |
| 3.4.3 优化变换矩阵 | 第60-61页 |
| 3.4.4 扩展卡尔曼滤波不确定性估计仿真分析 | 第61-64页 |
| 3.5 基于扩展卡尔曼滤波混合架构的发动机气路故障诊断 | 第64-74页 |
| 3.5.1 发动机气路故障诊断的混合架构 | 第64-66页 |
| 3.5.2 气路故障诊断混合架构的数字仿真与分析 | 第66-74页 |
| 3.6 本章小结 | 第74-76页 |
| 第四章 涡喷发动机粒子滤波的气路健康诊断方法 | 第76-99页 |
| 4.1 引言 | 第76页 |
| 4.2 基本粒子滤波原理及其应用 | 第76-83页 |
| 4.2.1 递推贝叶斯滤波 | 第76-78页 |
| 4.2.2 蒙特卡罗积分 | 第78页 |
| 4.2.3 重要性采样 | 第78-79页 |
| 4.2.4 序贯重要性采样 | 第79-80页 |
| 4.2.5 基本粒子滤波算法 | 第80-82页 |
| 4.2.6 基于粒子滤波算法的发动机气路突变故障诊断 | 第82-83页 |
| 4.3 基于量子粒子群优化的粒子滤波算法及其应用 | 第83-90页 |
| 4.3.1 量子行为粒子群优化算法 | 第83-85页 |
| 4.3.2 基于量子行为粒子群优化的粒子滤波算法 | 第85-89页 |
| 4.3.3 基于QPSO-PF算法的发动机突变故障诊断仿真分析 | 第89-90页 |
| 4.4 基于动态粒子库的粒子滤波算法及其应用 | 第90-95页 |
| 4.4.1 基本粒子滤波算法的缺陷 | 第90-91页 |
| 4.4.2 含动态粒子库的粒子滤波算法基本原理 | 第91-93页 |
| 4.4.3 含动态粒子库的粒子滤波算法流程 | 第93-95页 |
| 4.4.4 含动态粒子库的粒子滤波算法的突变故障诊断仿真分析 | 第95页 |
| 4.5 粒子滤波及其改进算法的应用比较 | 第95-98页 |
| 4.6 本章小结 | 第98-99页 |
| 第五章 涡喷发动机气路故障诊断的快速原型验证 | 第99-121页 |
| 5.1 引言 | 第99页 |
| 5.2 发动机气路故障诊断系统的快速原型需求分析及设计思路 | 第99-100页 |
| 5.3 发动机气路故障诊断系统的快速原型平台开发 | 第100-110页 |
| 5.3.1 仿真平台各部分软硬件配置及功能 | 第101-102页 |
| 5.3.2 CompactRIO模块选取 | 第102-103页 |
| 5.3.3 信号接口单元 | 第103-106页 |
| 5.3.4 快速原型诊断器 | 第106-108页 |
| 5.3.5 通讯 | 第108-110页 |
| 5.4 发动机气路故障诊断系统快速原型控制器模块化设计 | 第110-114页 |
| 5.4.1 使用MathScript节点 | 第111-112页 |
| 5.4.2 使用子VI对算法进行封装 | 第112页 |
| 5.4.3 封装成动态链接库DLL进行调用 | 第112-113页 |
| 5.4.4 快速原型控制器的程序设计 | 第113-114页 |
| 5.5 发动机气路故障诊断快速原型仿真试验 | 第114-120页 |
| 5.5.1 部件故障诊断仿真 | 第114-117页 |
| 5.5.2 传感器故障诊断仿真 | 第117-120页 |
| 5.6 本章小结 | 第120-121页 |
| 第六章 总结与展望 | 第121-124页 |
| 6.1 本文主要工作 | 第121-122页 |
| 6.2 进一步研究方向 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-134页 |
| 致谢 | 第134-135页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第135页 |
