[发明专利]一种航空发动机喘振先兆的在线识别方法

说明书

本发明提出一种航空发动机喘振先兆的在线识别方法，属于航空发动机主动稳定控制领域。该方法首先获取航空发动机压气机进出口压比历史运行数据并进行离线分析，确定每个时刻对应的压气机运行状态，得到压气机各个时刻的状态值；通过每个时刻的进出口压比历史运行数据以及该时刻对应的节流阀开度和转子转速，计算每个时刻的喘振特征量；然后构建一个深度神经网络DNN模型，利用喘振特征量和压气机状态值组成的样本对模型进行训练；利用训练完毕的模型进行航空发动机喘振先兆在线识别。本发明能够在航空发动机运行过程中实时评估压气机运行状态，在压气机进入喘振之前提前识别喘振先兆，是实现压气机主动稳定控制的基础。

技术领域

本发明提出一种航空发动机喘振先兆的在线识别方法，属于航空发动机主动稳定控制领域。

背景技术

在压气机运行过程中，喘振先兆会迅速发展为喘振状态。航空发动机主动稳定控制的思想是在先兆扰动传播阶段，压气机还未完全进入旋转失速或喘振时，设计控制器，避免压气机进入失稳状态。因此，判断压气机出现喘振先兆的时刻，对于研究航空发动机主动稳定控制是至关重要的。然而，在扰动传播阶段，压气机流量和压比数据随时间变化较小，喘振先兆与噪声难以区分，直接通过压气机运行数据难以直接获得的喘振先兆出现的准确时刻。在航空发动机运行过程中，监测运行参数，实时识别喘振先兆信号，判断压气机工作状态，在喘振现象发生之前主动采取控制措施，可以有效避免航空发动机进入失稳运行状态。

传统谐波傅里叶系数法的原理是利用喘振信号随时间的周期性相位变化识别喘振先兆。压气机运行时，信号在喘振先兆阶段以及喘振初始阶段的离散傅里叶系数会发生改变，根据信号系数的改变识别喘振先兆。谐波傅里叶系数法无法保留信号的时域信息，由于信号中的噪声会对傅里叶系数和先兆识别结果产生较大的影响，采用谐波傅里叶系数法需要首先对信号进行低通滤波处理，因此，喘振先兆识别结果非常依赖于低通滤波器的选取。

发明内容

本发明的目的在于克服已有技术的不足之处，提出一种航空发动机喘振先兆的在线识别方法。本发明能够在航空发动机运行过程中实时评估压气机运行状态，在压气机进入喘振之前提前识别喘振先兆，是实现压气机主动稳定控制的基础。

本发明提出一种航空发动机喘振先兆的在线识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)获取航空发动机压气机进出口压比历史运行数据并进行离线分析，确定每个时刻对应的压气机运行状态，得到压气机各个时刻的状态值，其中所述压气机运行状态包括稳定状态、扰动传播状态和喘振状态；具体步骤如下：

1-1)获取N组航空发动机压气机进出口压比历史运行数据，其中每组压比历史运行数据的采样周期为0.1，每组采样时间为3600，每组数据的数据长度为36000，时间单位为仿真时间；选定监控频段f_st＝8～72Hz，将频段8～72Hz等步长分为9个频率[81624324048566472]Hz分别作为监控频率，选定喘振先兆阈值s₁和喘振阈值s₂；

1-2)对步骤1-1)获取的航空发动机压气机进出口压比历史运行数据进行S变换，得到各个时刻压比历史运行数据的不同监控频率分量随时间变化的幅值s(f,t),f∈f_st，其中，f代表监控频率，t代表时刻；

1-3)对任意t时刻，计算频段f_st内S变换系数的最大幅值s(t)＝max_f(s(f,t)),f∈f_st；

1-4)根据s(t)判断t时刻压气机运行状态，获得该时刻压气机的状态值O(t)：