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题名涡扇发动机及其执行机构性能衰退影响分析
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作者
王亚伟
邹泽龙
张康鑫
黄金泉
鲁峰
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机构
南京航空航天大学航空航天结构力学与控制国家重点实验室
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出处
《推进技术》
北大核心
2025年第6期241-253,共13页
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基金
航空发动机及燃气轮机基础科学中心重点项目(P2022-B-V-002-001)。
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文摘
涡扇发动机长期运行中不可避免地会发生性能退化,针对某型涡扇发动机寿命期内运行数据,提出一种基于发动机及执行机构联合仿真平台的性能衰退影响分析方法。联合仿真平台利用AMESim建立航空燃油泵执行机构模型,在Simulink中建立发动机模型并设计无模型滑模自适应控制器,与执行机构模型完成集成。本文在联合仿真平台上对涡扇发动机部件健康参数进行估计,考虑到发动机运行时由于内部环境恶劣只能布置有限数量的传感器,因此选取有限的测量参数,对待估的健康参数组合进行优化,并确定在状态可估条件下的最少传感器组合方案。结合寿命周期内性能退化数据,进行面向发动机退化与执行机构退化的自适应控制仿真。仿真结果表明:优化后的状态估计方案能够准确评估发动机性能退化。所设计的控制算法随着发动机发生退化,超调量增大了27.27%,同时考虑执行机构性退化时,无模型滑模自适应控制算法的调节时间相较于无退化时增加了2.65 s,超调量增大了33.3%。
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关键词
涡扇发动机
健康参数估计
性能退化
执行机构
无模型自适应
AMESim/Simulink
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Keywords
Turbofan engine
Health parameter estimation
Performance degradation
Actuator
Model-free adaptive control
AMESim/Simulink
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分类号
V231.1
[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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题名基于直觉模糊知识量的低光照图像混合噪声消除研究
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作者
李文星
余明
王亚慧
杜恬
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机构
电子科技大学成都学院
南京航空航天大学航空航天结构力学与控制国家重点实验室
成都银杏酒店管理学院
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出处
《激光杂志》
北大核心
2025年第7期111-117,共7页
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基金
国家级自然科学基金(No.20231900000)。
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文摘
针对低光照环境下图像因光照不均及复杂噪声干扰而面临的识别与处理难题,特别是噪声在图像中易与前景或背景混淆,导致传统去噪方法难以有效区分并消除噪声,从而显著增加了图像处理的复杂度,本研究提出一种基于直觉模糊知识量的低光照图像混合噪声消除方法。该方法利用直觉模糊知识量将低光照图像分割成前景图像和背景图像两部分。对于前景图像中的混合噪声,采用平稳小波变换进行处理,旨在消除噪声的同时最大限度地保留边缘细节信息。而对于背景图像,则运用非局部均值滤波算法进行噪声消除,以确保背景区域的平滑度与纯净度。将噪声去除后的前景和背景图像进行无缝融合,即可得到既清晰又无噪声的低光照图像。实验结果表明,该方法在保护边缘信息方面表现出色,去噪后图像的FOM值均接近于1,在信噪比上平均提高了约13.8%,有效验证了该方法在混合噪声消除方面的优越性。
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关键词
直觉模糊知识量
低光照图像
混合噪声消除
平稳小波变换
非局部均值滤波
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Keywords
intuitionistic fuzzy knowledge quantity
low light images
mixed noise elimination
stationary wavelet transform
non local mean filtering
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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