基于BP神经网络的发动机VBV调节规律研究

摘要：

可调放气活门(VBV)是航空发动机的重要防喘机构,针对民用航空发动机VBV调控机制难以获取的现状,通过BP神经网络对CFM56-5B发动机VBV调节规律进行建模分析以实现对调节机制的预测.选取快速存取记录器(QAR)数据中8 种状态参数作为模型输入,根据不同飞行阶段VBV调节机制的差异将飞行过程按起飞、爬升、下降、进近和着陆等阶段分别进行建模与训练,形成不同飞行阶段的VBV调节规律预测模型.用未经训练的QAR数据对预测模型进行校验,通过对比VBV开度计算值与实际值发现,在爬升、下降阶段的整体预测误差维持在 2.5%以内,在起飞、进近着陆阶段误差在7.5%以内,具有良好的预测效果.所构建的预测模型可以精准反应VBV调节机制,提高VBV状态监控准确性,有效支撑航空发动机状态监控和故障预警.

关键词：可调放气活门、调节机制、人工神经网络、快速存取记录器数据、飞行阶段

所属期刊栏目：40

分类号：V231.3(航空发动机（推进系统）)

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：66-71