[发明专利]超燃冲压发动机燃烧模态智能监测方法及系统

说明书

本发明提供一种超燃冲压发动机燃烧模态智能监测方法及系统，应用多种传感器测量获取的超燃冲压发动机壁面压力数据与图像数据；结合壁面压力数据、隔离段流场结构及燃烧室马赫数分布，形成燃烧模态判定准则，将燃烧模态分为超燃模态、亚燃模态和混合模态；基于燃烧模态判定准则构建燃烧场压力图像数据集，采用深度学习自注意力识别网络，判断燃烧模态，建立基于多信息融合的数据驱动高动态燃烧模态监测与分析方法，避免传统的仅使用单一压力数据造成的信息不足问题；本发明采用多个传感器、CPU平台、GPU平台，搭建超燃冲压发动机燃烧模态智能监测系统，运行超燃冲压发动机燃烧模态智能监测算法，实时检测燃烧模态。

技术领域

本发明涉及超燃冲压发动机的技术领域，特别涉及一种超燃冲压发动机燃烧模态智能监测方法。

背景技术

双模态超燃冲压发动机能够在宽马赫数范围内工作，为了获得良好的推进性能，随着飞行马赫数的不断变化，燃烧室和隔离段的相互作用不同，导致燃烧室的工作状态也会发生改变，会出现不同的燃烧模态。不同模态的发动机推力特性对高超声速巡航飞行控制是非常重要的，通过监测燃烧模态，进而设计模态转换策略，使得宽范围工作的高超声速飞行器在大气层内安全稳定飞行。

双模态超燃冲压发动机的燃烧模态可以划分为亚燃模态、混合模态和超燃模态，燃烧模态之间的转换会导致燃烧室压力分布、飞行器推力、燃烧室内流场特征等发生非线性的强烈突变。因此，对于实际飞行系统或者地面试验系统，为避免发动机工作状态的不断变化而发生火焰燃烧不稳定、熄火等状况，需要对发动机进行实时监测，准确识别发动机当前所处的燃烧模态类别，并能够预测发动机发生模态转换的时间，对于超燃冲压发动机模态的主动控制具有重大意义。

当前，燃烧模态识别方法一方面是基于先进的非接触式测量技术，基于获取的燃烧场的速度、温度等及激波结构，进行燃烧模态的确定，但是高超声速飞行过程中，无法携带大重量的光学测量设备。另一方面是基于表征燃烧的物理参数进行判断，如通过测量燃烧室壁面压力数据反算燃烧流场马赫数的值，进而确定燃烧模态。公开号CN107420221A一种发动机燃烧模态识别方法通过确定超燃冲压发动机隔离段出口出现负熵区间时隔离段出口的临界压力值，计算燃烧模态转换的裕度，来区分发动机处于超燃模态还是亚燃模态。此外，还有学者基于当量比或者热量释放等方法判断燃烧模态，这些方法一方面在实时性方面受到限制，另一方面如果不考虑燃烧流场信息，燃烧模态识别的精度和准确性都会受到影响，当前的方法也不具备对燃烧模态转换做出提前预警的能力。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明意在提供一种超燃冲压发动机燃烧模态智能监测方法及监测系统，以解决现有的技术对超燃冲压发动机燃烧模态识别存在的实时性差、精度低及智能化水平不高等问题。

为实现上述发明目的，本发明技术方案如下：

一种超燃冲压发动机燃烧模态智能监测方法，包括以下步骤：

S1，采用多种测量传感器，获取超燃冲压发动机隔离段流场及燃烧室燃烧场图像数据及壁面压力信号数据；

S2，结合壁面压力数据、隔离段流场结构及燃烧室马赫数分布，形成燃烧模态判定准则，将燃烧模态分为超燃模态、亚燃模态和混合模态，确定不同当量比下的燃烧模态类型；

S3，将相同当量比下的燃烧室多种图像数据和壁面压力数据进行同时刻对齐，将图像数据进行裁剪、亮度变换和对比度调整；

S4，对燃烧室获取的多种图像数据进行联合比较，根据不同当量比下的燃烧模态类型，对其进行人工标注；

S5，构建发动机燃烧场光谱图像数据库，形成用于后续深度学习网络训练的数据集，分为训练集Train和测试集Test；