基于自组织竞争网络的航空发动机地面起动过程点火异常诊断方法  

作　　者：尤黎明 

机构地区：[1]中国飞行试验研究院

出　　处：《中国科技信息》2024年第9期51-54,共4页China Science and Technology Information

摘　　要：航空发动机作为结构复杂的气动热力学系统,在高温、高速、高振动的恶劣环境下工作。其中起动过程作为发动机正常运行的首个阶段,是发动机及飞机正常工作的重要基础。起动过程作为航空发动机的一种复杂的非线性动态过程,故障率高,其中由于发动机点火系统异常导致起动时间过长、起动超温甚至起动失败等故障经常出现,对发动机的工作稳定性、安全性和可靠性有不利的影响。近年来国外在航空发动机起动故障诊断领域的研究主要有Sunil Menon采用隐式马尔科夫模型、人工神经网络模型等机器学习方法对发动机的起动过程进行故障检测与诊断、Kyusung Kim通过定性模型的方法对发动机起动故障进行检测与诊断。而国内在航空发动机起动故障诊断与预测方面的研究较少,南京航空航天大学的张琦等人提出了通过建立发动机起动部件级模型来检测典型发动机起动故障的诊断方法。由于国内在航空发动机起动故障领域的研究起步较晚,因此针对航空发动机起动时点火异常导致的起动失败等问题进行故障诊断研究具有重要意义。

关 键 词：航空发动机 起动失败 部件级模型 自组织竞争网络 发动机起动 起动过程 发动机点火系统 气动热力学 

分 类 号：V263.6[航空宇航科学与技术—航空宇航制造工程]