基于K-ELM的涡桨发动机扭矩信号重构方法研究

摘要：

针对小型涡桨发动机高状态下输出扭矩测不准,部件模型求解扭矩实时性差的问题,提出了一种基于核极限学习机的扭矩信号重构方法.利用核极限学习机构建发动机扭矩估计器,通过当前发动机和螺旋桨状态参数预测发动机输出扭矩.将传感器采集的扭矩信号和估计器预测的扭矩进行加权,重构出输出的扭矩信号.引入置信区间,对重构的扭矩信号进行校验.以某涡桨发动机试验数据进行测试,结果表明:重构后的扭矩值相比于直接测量的扭矩值有更高的精度,所有状态下的误差不大于7.5％,同时也表明该方法具备一定的容错能力.

关键词：涡桨发动机、扭矩测量、在线核极限学习机、信号重构

分类号：V233.7(航空发动机（推进系统）)

在线出版日期：2023-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：58-61