高速多级轴流压气机气动失稳的多传感器融合检测

The aerodynamic instability phenomenon in high-speed multi-stage axial compressors is very complex, which not only serverly restricts its performance improvement, but also threats to the safty of aircraft engines. Facing the overall design requirement of the next generation of aircraft engine such as multi adjustable geometric parameters, more-electric, intelligent, and dirstributed control, the aerodynamic instability detection systems must change from the single-measurement-station mode to the multi-sensor fusion mode. However, research in this field has not been reported. In this project, a method combined theoretical analysis, computer simulation and experimental study will be adopted. Firstly, efforts will be focused on revealling the coupling law of aerodynamic instability phenomena and multi-sensor characteristics. Secondly, a two-step multi-sensor fusion detection model based on D-S evidence theory will be established. Thirdly, the mechanism of the multi-sensor characteristics work on the key paremeters of detection model will be revealed. Forthly, a multi-objective, multi-parameter optimization model and algorithm for the detection system will be build based on the combination of the Monte Carlo simulation and genetic algorithm. Finally, a multi-sensor fusion aerodynamic instability detecting system for high-speed multi-stage compressors based on DSP will be established and demonstrated on a compressor test rig.The purpose of this project is to create a system design theory of aerodynamic instability detection system based on multi-sensor fusion, to lay the theoretical and experimental basis for the design of the next generation of aerodynamic instability detection and control system.

高速多级轴流压气机中气动失稳现象十分复杂，不仅严重地制约着其性能的提升，而且威胁着航空发动机的安全运转。面对下一代航空发动机多可调几何参数、多电、智能、分布式控制的总体设计要求，必须摒弃目前基于单一测点的气动失稳检测模式，转而采用多传感器融合的检测模型，但这方面的研究目前尚未见报导。拟采用理论分析、计算机数值模拟和实验研究相结合的方法，着力揭示高速多级轴流压气机中复杂的气动失稳形式与多传感器特征的耦合规律；建立基于D-S证据理论的二级融合检测模型；揭示多传感器特征与检测系统关键参数的作用机理；采用泛函分析思想，建立基于Monte Carlo 随机模拟和遗传算法的检测系统多目标多参数优化模型和算法；最后制备基于DSP的高速多级轴流压气机气动失稳检测样机，并进行实验验证。目的是建立系统的多传感器融合气动失稳检测系统设计理论，为下一代航空发动机中气动稳定性检测与控制系统的设计打下理论和实验基础。

高速多级轴流压气机是大型航空发动机的核心部件之一，其稳定工作范围受气动稳定边界的制约。多传感器融合的气动失稳检测研究，对于揭示和认识气动失稳机理，发展分布式控制技术，保障航空发动机的安全运转具有十分重要的意义。采用理论分析、数值模拟以及试验验证相结合的研究方法，主要研究工作和成果如下：. 1. 揭示了多传感器信号特征与气动失稳发生发展之间的耦合规律。发展了气动失稳的时域、频域和时频域分析方法；基于大量实验数据和M-G模型，整理归纳了耦合规律，获得旋转失速可间断出现在喘振前较长的时间内，多传感器时/频域信号特征规律等重要发现。. 2. 在分析气动失稳本质特征的基础上，提出了2种新的检测算法。研究发现气动失稳本质是发散过程，即阻尼小于0；提出了基于稀疏分解的气动失稳检测算法，由Laplace小波构成超完备原子库，并简化了匹配追踪算法，降低了计算量。在时域相关系数启发下，在分析信号时频域特征的基础上，提出了基于频谱相关测度的气动失稳检测算法，无需键相信号，可使用较低的采样率和计算量，并且具有在线自适应等优点。. 3. 提出了气动失稳多传感器融合检测模型。首先对单传感器计算时域和频域特征参数值，按统计特征分配Mass，进行D-S证据融合检测；然后进行同一横截面周向上不同传感器的融合，获得压气机级气动稳定性表述；最后融合轴向上各级，判断压气机整机的气动稳定性。从传感器到决策结果进行了先周向后轴向的二级融合。检测模型采用在线学习方式获得参数的统计特征，具有良好的自适应能力；符合气动失稳的发生发展规律，建立起传感器布局与检测决策之间的模型，具有一定的创新性。. 4. 研究了多传感器特征对检测系统的作用机制，建立了检测系统的多目标多参数优化模型。确定了分析窗口长度、参考窗口长度、间隔长度和阈值等参数为关键参数，以虚警率、误警率和预警时间为优化目标。提出了采用模糊隶属函数表述的目标函数表达方法；Laplace小波构造气动失稳过程的仿真方法。构建了气动失稳样本库。在此基础上建立了基于遗传算法的检测系统的多目标多参数优化模型。. 通过基金资助，目前已发表学术论文3篇，其中国内核心期刊论文1篇，国际顶级学术会议论文2篇；申请专利3项；培养副教授1名，博士生1名，硕士生6名。部分研究成果仍将标注资助项目陆续发表。本项目在三年内很好地完成了既定研究目标。