本文摘要：摘要：隨著發動機性能的提高和發動機傳動及機載系統不斷增加的熱負荷，利用燃油作為熱沉已成為現代飛機設計的一個共識，燃油熱沉將大為提高環境控制系統的性能。然而，由于燃油溫度受到飛行狀態、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：隨著發動機性能的提高和發動機傳動及機載系統不斷增加的熱負荷，利用燃油作為熱沉已成為現代飛機設計的一個共識，燃油熱沉將大為提高環境控制系統的性能。然而，由于燃油溫度受到飛行狀態、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,加之燃油控溫與發動機燃油供給和飛機熱沉存在交聯，控制困難。因此，燃油系統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熱管理方面開展了很多研究工作。
關鍵詞：飛機燃油系統;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溫度的建模和基于機器學習模型對燃油系統溫度的預測方法。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;之后參考某型號戰斗機的燃油分布和燃油系統結構，對關鍵部件進行數學建模和參數計算，利用Simulink仿真軟件建立仿真模型，對燃油系統各個節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的燃油工作溫度，為燃油液壓系統的熱邊界感知和機載液壓與機電系統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燃油系統模型
燃油系統的溫度受到外界環境的影響，在全飛行剖面下不斷變化，需要對燃油系統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燃油系統工作原理
燃油系統的工作原理為：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飛機燃油系統常見故障
燃油系統的常見故障可分成兩種不同的形式:一種是系統級故障,另一種形式是元件級故障。
2.1系統級故障
系統級故障主要是發生于油箱及加油、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,嚴重滲漏及連續滴漏。在行系統中,我國普遍采用測量其滲漏直徑的英寸數(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飛機燃油系統健康管理體系
健康管理是上世紀50年代提出并發展起來的新的安全概念，該技術是針對有組織系統的健康多態性提出的一項安全技術�，F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。基于飛機燃油系統事故的健康管理體系主要包含6方面內容：
1)進行系統FMECA，著重設置監測點并采用適合的傳感器進行數據采集。
2)利用數據庫對數據進行分析，提取有效特征參數，進行全面的狀態監測。
3)對系統狀態進行健康評估，并對比分析健康參數與系統健康閾值，對偏離健康閾值的子系統進行故障診斷，診斷故障發生的可能性及故障模式。
4)對系統進行健康預測，預測系統的剩余有效壽命。
5)根據健康評估、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據庫中，對數據庫進行補充與優化。
4機器學習模型
4.1機器學習目的和意義
神經網絡和機器學習也是燃油系統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據集的分布特征，將對燃油系統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狀態會影響后一時刻的燃油系統狀態。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據對燃油系統進行溫度預測。
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,細胞的狀態記為Ct，輸出記為ht，σ和Tanh均為激勵函數。LSTM單元通過輸入門，遺忘門和輸出門來接收當前狀態輸入量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Ct通過非線性函數和輸出門的動態控制疊加成t時刻的輸出量ht。
結語
基于機理分析建立了燃油系統的數學模型，通過Simulink仿真分析燃油系統熱負荷，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，增大燃油系統的流量可以明顯降低燃油系統最高溫度。這說明采用電動低壓燃油泵并調節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溫度進行預測，通過對輸入數據集進行相關度篩選分類，并選擇最優的預測模型結構，可以有效提高預測精度。
參考文獻
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[4]飛機燃油系統對多路輸入信號源選擇的方法[J].王卉.科技視界.2016(22)
作者：王麗剛
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