基于PSO算法的VSV失调故障建模方法

为探究可调静子叶片故障影响及其故障检测问题,将粒子群算法应用于发动机整机模型的联调建模,提出了一种带可调静子叶片失调故障特征的航空发动机整机建模方法。以通用发动机部件级模型为基础,应用部件特性缩放方法缩放Ruston Tornado压气机部件特性,建立发动机整机模型;应用粒子群算法结合可调静子叶片失调的故障试验数据,获得故障压气机部件特性中的压比偏差系数,应用缩放原理扩展得到故障下的压气机部件特性,建立故障发动机整机模型,对故障整机模型核心机部件出口截面参数进行仿真分析。结果表明:经部件特性缩放方法处理后的Ruston Tornado压气机部件特性,在通用发动机模型上,满足各部件之间的平衡约束,发动机模型收敛;应用粒子群算法解决了失调故障下压气机部件特性参数不全的问题,实现发动机故障模型的整机性能仿真,各仿真参数值与试验值误差均在4%内,展现出可调静子叶片的失调故障特性,且故障整机模型核心机出口截面参数变化的仿真结果与理论分析结果一致,验证了所提建模流程方法的有效性。

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本文档关键词:算法,失调,故障,建模,PSO