本文摘要：摘要：隨著發(fā)動機性能的提高和發(fā)動機傳動及機載系統(tǒng)不斷增加的熱負荷，利用燃油作為熱沉已成為現(xiàn)代飛機設計的一個共識，燃油熱沉將大為提高環(huán)境控制系統(tǒng)的性能。然而，由于燃油溫度受到飛行狀態(tài)、燃油供油路換熱器的變化的熱負荷和燃油供油流量等諸多因素影
摘要：隨著發(fā)動機性能的提高和發(fā)動機傳動及機載系統(tǒng)不斷增加的熱負荷，利用燃油作為熱沉已成為現(xiàn)代飛機設計的一個共識，燃油熱沉將大為提高環(huán)境控制系統(tǒng)的性能。然而，由于燃油溫度受到飛行狀態(tài)、燃油供油路換熱器的變化的熱負荷和燃油供油流量等諸多因素影響,加之燃油控溫與發(fā)動機燃油供給和飛機熱沉存在交聯(lián)，控制困難。因此，燃油系統(tǒng)熱管理與溫度控制還存在著很多問題。對此，國內外專家對燃油系統(tǒng)熱管理方面開展了很多研究工作。
關鍵詞：飛機燃油系統(tǒng);飛行剖面;溫度預測
引言
本文主要研究全飛行剖面下燃油系統(tǒng)溫度的建模和基于機器學習模型對燃油系統(tǒng)溫度的預測方法。全飛行剖面是一次完整飛行任務的所有飛行階段的飛行狀態(tài)變量變化歷程圖。首先用理論計算的方法對燃油箱表面溫度計算;之后參考某型號戰(zhàn)斗機的燃油分布和燃油系統(tǒng)結構，對關鍵部件進行數(shù)學建模和參數(shù)計算，利用Simulink仿真軟件建立仿真模型，對燃油系統(tǒng)各個節(jié)點的燃油溫度進行仿真模擬，再進一步建立機器學習模型對燃油系統(tǒng)溫度進行預測。通過仿真和預測，可以估算和預測燃油計量控制系統(tǒng)的燃油工作溫度，為燃油液壓系統(tǒng)的熱邊界感知和機載液壓與機電系統(tǒng)熱載荷吸收控制打下基礎，同時防止燃油結焦和噴口堵塞。
1燃油系統(tǒng)模型
燃油系統(tǒng)的溫度受到外界環(huán)境的影響，在全飛行剖面下不斷變化，需要對燃油系統(tǒng)內部的工作機理進行建模分析。
1.1基本假設
1)飛機有均勻的溫度場和速度場。
2)燃油系統(tǒng)內結構可用一集中質量代替,其溫度只受各熱源影響且是均勻的。
3)同一截面下燃油的溫度相同。
1.2燃油系統(tǒng)工作原理
燃油系統(tǒng)的工作原理為：燃油箱內的航空燃油通過低壓泵進入燃油管路中，通過燃—液換熱器吸熱并升溫，其中大部分通過高壓泵流入發(fā)動機來為飛行提供能源。多余的燃油通過燃—空換熱器進行散熱后回到油箱。同時，燃油箱受到的主要熱負荷為飛機蒙皮向燃油箱傳熱，該熱負荷直接導致燃油箱內燃油溫度上升。
2飛機燃油系統(tǒng)常見故障
燃油系統(tǒng)的常見故障可分成兩種不同的形式:一種是系統(tǒng)級故障,另一種形式是元件級故障。
2.1系統(tǒng)級故障
系統(tǒng)級故障主要是發(fā)生于油箱及加油、輸油管路中的故障形式。
(l)燃油泄漏。燃油箱的主要故障形式是燃油泄漏故障,滲漏一般有四個等級劃分,即:微漏,滲漏,嚴重滲漏及連續(xù)滴漏。在行系統(tǒng)中,我國普遍采用測量其滲漏直徑的英寸數(shù)(簡稱In)來劃分滲漏等級。
(2)機翼油箱或副油箱慢輸油、不輸油或異常進油故障。除了燃油的泄漏,機翼油箱及副油箱的輸油正常與否也是極其重要,L匕如在飛行中的不輸油或者慢輸油,在地面加油時出現(xiàn)的進油異常的故障,都對飛機的性能影響巨大。
(3)燃油管磨穿故障。燃油管路因長時間使用而產生的磨損故障。燃油管上有很多固定卡子支架,為的是對管路進行固定防止松動,在進行這項措施的時候也為故障埋下了隱患,即:燃油管固定卡子支架轉角處斷裂使得燃油管磨穿,造成故障。
(4)增壓空氣系統(tǒng)漏氣。造成漏氣的主要原因有:試驗用的螺帽堵塞、沒有切實擰緊堵好;沖壓活門不密封;副油箱沖壓活門上的夾布膠管老化或固定卡箍松動;系統(tǒng)內的導管接頭松動,導管和喇叭口處有砂眼、裂紋等;副油箱增壓安全活門不密封;機身油箱沖壓管的對接處密封膠圈損壞。
2.2元件級故障
元件級故障主要是一些由于操作性機件發(fā)生的機械故障。
(l)交流泵、直流泵。故障形式主要有電壓高、油泵反轉、油泵油盡、油泵轉子脫落。
(2)油位傳感器。故障形式主要有開路故障、短路故障、沖擊故障、漂移故障、偏置故障。
3飛機燃油系統(tǒng)健康管理體系
健康管理是上世紀50年代提出并發(fā)展起來的新的安全概念，該技術是針對有組織系統(tǒng)的健康多態(tài)性提出的一項安全技術�，F(xiàn)今在電力電子、航空航天等高新領域，健康管理技術已被普遍接受，基于健康管理概念的安全框架也不斷被提出、被完善。基于飛機燃油系統(tǒng)事故的健康管理體系主要包含6方面內容：
1)進行系統(tǒng)FMECA，著重設置監(jiān)測點并采用適合的傳感器進行數(shù)據(jù)采集。
2)利用數(shù)據(jù)庫對數(shù)據(jù)進行分析，提取有效特征參數(shù)，進行全面的狀態(tài)監(jiān)測。
3)對系統(tǒng)狀態(tài)進行健康評估，并對比分析健康參數(shù)與系統(tǒng)健康閾值，對偏離健康閾值的子系統(tǒng)進行故障診斷，診斷故障發(fā)生的可能性及故障模式。
4)對系統(tǒng)進行健康預測，預測系統(tǒng)的剩余有效壽命。
5)根據(jù)健康評估、診斷及預測結果進行維修決策，決策是否需要以及何時需要對系統(tǒng)采取校正、維護、更換或報廢等維修保障工作。
6)將健康評估、診斷及預測的結果以及維修保障等相關信息反饋到數(shù)據(jù)庫中，對數(shù)據(jù)庫進行補充與優(yōu)化。
4機器學習模型
4.1機器學習目的和意義
神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習也是燃油系統(tǒng)溫度建模和預測的重要方法。機器學習在模型的建立過程中充分考慮了數(shù)據(jù)集的分布特征，將對燃油系統(tǒng)溫度產生影響的影響因素進行總結分類，將影響因素作為溫度預測的輸入。同時，由于燃油系統(tǒng)溫度的變化是一個累積的過程，若將溫度變化視作一個時間序列，前一時刻的燃油系統(tǒng)狀態(tài)會影響后一時刻的燃油系統(tǒng)狀態(tài)。通過機器學習建立預測模型，可以預測不同飛行剖面預測出燃油系統(tǒng)內的溫度變化。具體實施過程為：基于某次已知的飛行過程進行仿真模型的建立，并通過仿真模型得到的數(shù)據(jù)對燃油系統(tǒng)進行溫度預測。
4.2機器學習算法機理
LSTM(LongShort-TermMemory)是RNN的一種改進算法，采用‘忘記’控制，避免了梯度彌散或者梯度爆炸，保證預測的準確性。每一個LSTM單元均有一個細胞元組，該元組具有記憶功能。在時刻t時輸入記為Xt,細胞的狀態(tài)記為Ct，輸出記為ht，σ和Tanh均為激勵函數(shù)。LSTM單元通過輸入門，遺忘門和輸出門來接收當前狀態(tài)輸入量Xt和上一時刻的輸出量ht-1，同時LSTM單元的細胞狀態(tài)Ct通過遺忘門和輸入門的疊加由上一時刻的Ct-1更新為此時刻Ct。最終細胞狀態(tài)Ct通過非線性函數(shù)和輸出門的動態(tài)控制疊加成t時刻的輸出量ht。
結語
基于機理分析建立了燃油系統(tǒng)的數(shù)學模型，通過Simulink仿真分析燃油系統(tǒng)熱負荷，利用機器學習模型進行了溫度預測，主要結論如下：
1)通過Simulink仿真軟件，分析了燃油流量對燃油溫度的影響。結果表明，增大燃油系統(tǒng)的流量可以明顯降低燃油系統(tǒng)最高溫度。這說明采用電動低壓燃油泵并調節(jié)其轉速可以控制燃油溫度。
2)利用LSTM模型可以對全飛行剖面下的燃油系統(tǒng)溫度進行預測，通過對輸入數(shù)據(jù)集進行相關度篩選分類，并選擇最優(yōu)的預測模型結構，可以有效提高預測精度。
參考文獻
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作者：王麗剛
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