[发明专利]基于特征提取的涡扇发动机T-S模糊建模方法

权利要求书

1.一种基于特征提取的涡扇发动机T-S模糊建模方法，其特征在于，包括：

获取涡扇发动机动态特性的特征参数；

根据聚类算法进行飞行包线下涡扇发动机动态特征分析，以实现对所述特征参数的特征划分；

根据所述特征参数的特征划分结果构建涡扇发动机T-S模糊状态空间模型。

2.根据权利要求1所述的基于特征提取的涡扇发动机T-S模糊建模方法，其特征在于，获取涡扇发动机动态特性的特征参数，包括：

建立涡扇发动机的线性数学模型，并获得稳态工作点的涡扇发动机小偏差状态空间模型；

根据所述涡扇发动机小偏差状态空间模型的传递函数矩阵确定所述涡扇发动机动态特性的特征参数。

3.根据权利要求2所述的基于特征提取的涡扇发动机T-S模糊建模方法，其特征在于，所述涡扇发动机的线性数学模型的表达式为：

其中，A∈R^n×n,B∈R^n×m,B₁∈R^n×k,C∈R^l×n,D∈R^l×m,D₁∈R^l×k均表示已知的常数矩阵；

所述涡扇发动机小偏差状态空间模型的传递函数矩阵的表达式为：

其中，A_ij∈R^n×n表示矩阵A的伴随矩阵，|sI-A|表示矩阵(sI-A)的行列式，定义靠近虚轴的矩阵A的特征值为主导特征值λ：

λ＝max(λ₁,λ₂,...λ_n)，

将所述主导特征值λ作为所述涡扇发动机动态特性的特征参数。

4.根据权利要求1所述的基于特征提取的涡扇发动机T-S模糊建模方法，其特征在于，根据聚类算法进行飞行包线下涡扇发动机动态特征分析，以实现对所述特征参数的特征划分，包括：

根据K均值聚类算法进行飞行包线下涡扇发动机动态特征分析，以实现对所述特征参数的特征划分。

5.根据权利要求4所述的基于特征提取的涡扇发动机T-S模糊建模方法，其特征在于，根据K均值聚类算法进行飞行包线下涡扇发动机动态特征分析，以实现对所述特征参数的特征划分，包括：

将所述特征参数作为K均值聚类算法的输出参数；

根据飞行包线范围以及涡扇发动机动态特性确定所述K均值聚类算法的类中心数目；

对所述K均值聚类算法进行迭代计算，直至达到收敛条件，输出聚类结果，其中所述聚类结果为所述特征参数的特征划分结果。

6.根据权利要求1所述的基于特征提取的涡扇发动机T-S模糊建模方法，其特征在于，根据所述特征参数的特征划分结果构建涡扇发动机T-S模糊状态空间模型，包括：

确定前件变量和后件变量；

根据IF-THEN规则定义模糊规则；

根据所述模糊规则、前件变量和后件变量确定涡扇发动机T-S模糊状态空间模型。

7.根据权利要求6所述的基于特征提取的涡扇发动机T-S模糊建模方法，其特征在于，所述前件变量包括涡扇发动机的进口总温度和进口总压力，所述后件变量包括涡扇发动机的稳态工作点线性小偏差模型。