基于三维K-Means涡轴发动机载荷谱聚类分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于三维K‑Means涡轴发动机载荷谱聚类分析方法，包括以下步骤：步骤(1)、将n个剖面的原始转速谱、高度谱进行预处理；步骤(2)、民用涡轴发动机参数谱的特征分析；步骤(3)、基于典型任务段的三维K‑Means模型的建立及典型剖面的划分准则。本发明专利技术为航空发动机的定寿、延寿提供重要依据，为航空发动机的强度分析、综合任务谱的编制提供有效的预处理方法。

【技术实现步骤摘要】
基于三维K-Means涡轴发动机载荷谱聚类分析方法
本专利技术涉及一种航空发动机载荷谱聚类分析的方法，具体涉及一种运输直升机航空发动机的救火类载荷谱聚类分析的方法。开展航空发动机载荷谱的研究至关重要，它是飞行高度、飞行马赫数、飞行转速、法向过载、油门杆角度、涡轮后燃气温度等重要载荷要素的组合，通过这些重要飞参数据的记录与分析，可以为航空发动机的定寿、延寿提供重要依据。
技术介绍
航空发动机载荷谱所对应的飞行任务剖面包含了发动机的飞行信息，是飞机在实际飞行时所产生的具体数据，反映了发动机的实际使用状况。然而，飞行任务剖面由于数量众多，杂乱无序，难以找到相似剖面的规律性。针对这一情况，就需要提及聚类的概念。物以聚类人以群分，顾名思义剖面的聚类指的是将区别不大的剖面聚集在一起，形成多类剖面。聚类原本是统计学上的概念，现在属于机器学习中非监督学习的范畴，大多都被应用在数据挖掘、数据分析的领域，简单说可以用一个词概括——物以类聚。从定义上讲，聚类就是针对大量数据或者样品，根据数据本身的特性研究分类方法，并遵循这个分类方法对数据进行合理的分类，最终本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于三维K-Means涡轴发动机载荷谱聚类分析方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤(1)、将n个剖面的原始转速谱、高度谱进行预处理；/n步骤(2)、民用涡轴发动机参数谱的特征分析；/n步骤(3)、基于典型任务段的三维K-Means模型的建立及典型剖面的划分准则。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于三维K-Means涡轴发动机载荷谱聚类分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤(1)、将n个剖面的原始转速谱、高度谱进行预处理；
步骤(2)、民用涡轴发动机参数谱的特征分析；
步骤(3)、基于典型任务段的三维K-Means模型的建立及典型剖面的划分准则。


2.根据权利要求1所述的基于三维K-Means涡轴发动机载荷谱聚类分析方法，其特征在于，所述步骤(1)的具体步骤为：
步骤(11)确定起飞段、降落段划分准则，
步骤(12)根据步骤(11)的起降段划分准则，对n个转速剖面进行起降段的划分，
步骤(13)对n个转速中间任务段进行滤波。


3.根据权利要求2所述的基于三维K-Means涡轴发动机载荷谱聚类分析方法，其特征在于，步骤(11)中起飞段和降落段的划分准则为：
起飞段与中间飞行段划分准则：发动机转速由0第一次变化到最大值并由最大值下降至最大转速的5％的时间点t1，发动机高度由0第一次变化到最大值的时间点t2，取t1和t2中较小的时间值作为起飞段和中间飞行段的分离点；
中间飞行段与降落段划分准则：发动机转速由最大值开始下降并在下降过程中再也没有达到最大值的时间点t3，发动机高度由一定值开始下降且过程中高度无明显上升的时间点t4，取t3和t4中较大的时间值作为中间飞行段和降落段分离点。


4.根据权利要求2所述的基于三维K-Means涡轴发动机载荷谱聚类分析方法，其特征在于，所述步骤(13)的具体步骤为：
步骤(131)确定n个中间任务段滤波阈值，首先对中间任务段进行峰谷值的提取，滤波阈值Δ％的计算公式为：
Δ％＝Gmax*ω％(1)
其中：Gmax为载荷历程中各循环的最大幅值；ω为经验常数，经验常数ω的取值范围为8.0～12.5；
步骤(132)在步骤(131)的基础上，分别计算n个转速中间任务段的滤波阈值；
步骤(133)将滤波及n个转速中间任务段的滤波阈值写入Matlab软件的雨流计数法中，对n个转速中间任务段进行滤波。


5.根据权利要求1所述的基于三维K-Means涡轴发动机载荷谱聚类分析方法，其特征在于，所述步骤(2)的具体步骤为：
直升机的飞行动作分解为平飞、斜爬升、垂直爬升、悬停和机动飞行这些基本飞行动作，直升机的飞行任务是基本飞行动作的组合，根据直升机飞行任务中的变化特征将其划分为起飞段、中间任务段和降落段...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋迎东，刘茜，魏银，孙志刚，牛序铭，邹鹏建，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32