Application of genetic algorithms and neural networks to predict the state change and emergency modes in aeroengines
Authors: Кузнецова Татьяна Александровна , Августинович Валерий Георгиевич , Фофанов Владимир Олегович 
Published: December 2022

Статья посвящена проблеме идентификации изменения состояния и аварийных режимов авиадвигателей в процессе эксплуатации. Задача решается путем введения в цифровую систему автоматического управления дополнительного информационного канала на основе встроенной бортовой математической модели двигателя, работающей в режиме реального времени. Одной из функций этой модели является оценка изменения состояния двигателя вследствие стохастичности его характеристик и старения. Применяется алгоритм параметрической идентификации газовоздушного тракта на основе метода основной диагностической матрицы, определитель которой, в силу ограниченности массива измеряемых параметров, близок к нулю. Получаемая система диагностических уравнений является плохо обусловленной и имеет бесконечное число решений. Предлагается использование мягких вычислений для получения приближенного решения в заданной области с помощью генетического алгоритма. Предлагаемый метод оптимизации имеет значительно большее быстродействие и точность, чем аналогичное решение, полученное на основе численного метода Монте-Карло, что является критически важным преимуществом при технической реализации на существующей элементной базе электронных агрегатов, применяемых для цифровых авиационных регуляторов. Второй рассматриваемой функцией математической модели двигателя является диагностика режима бедного срыва в малоэмиссионной камере сгорания. Задача решается на основе построения нейросетевой модели пульсаций давления в жаровых трубах, обеспечивающей заданную точность. Проведенные эксперименты демонстрируют возможность применения предлагаемого подхода для повышения адаптивных свойств систем автоматического управления авиационных двигателей нового поколения.

The paper dwells on the problem of adaptability of digital automatic control systems to changes in the state and emergency modes of aeroengines in an operating process. The problem of additional data obtaining about the aeroengines state is solved by algorithmic methods using its built-in on-board mathematical model working in real-time mode. Two problems are considered.\par The first is estimation of a change in the engine state due to the stochasticity of its characteristics. It is solved by parametric identification of the gas-path on the fundamental diagnostic matrix basis. Since the matrix determinant is close to zero, an ill-conditioned system of equations has gotten that has an infinite number of solutions. It is proposed to obtain an approximate solution in a given area using optimization based on a genetic algorithm. The proposed method has many times greater speed and greater accuracy of the solution than a similar solution obtained based on the numerical Monte Carlo method.\par The second considered problem is diagnostics of the lean blow out (LBO) mode in the dry low emissions (DLE) combustion chamber. The problem is solved based on developing a neural network model of pressure pulsations that provides the given accuracy.