[发明专利]一种高超声速航空发动机进气道气动失稳预警方法

权利要求书

1.一种高超声速航空发动机进气道气动失稳预警方法，其特征在于，对预处理后的沿程壁面压力数据特征归一化后，基于线性SVM算法进行起动和不起动状态数据的二分类，确定最优分类面作为进气道当前状态的不起动边界，并定义η％稳定裕度确定其不起动预警边界，利用不起动边界来实现进气道失稳判定，在此基础上，基于BP神经网络对沿程壁面压力数据进行反压倍数属性的训练和评估，将不起动边界和其预警边界处沿程壁面压力作为回归输入，通过BP神经网络模型预测出进气道不起动状态和其预警状态反压倍数边界值，可用于实现高超声速航空发动机在特定马赫数及飞行高度范围内的气动失稳预警。

2.按照权利要求1所述的航空发动机进气道气动失稳预警方法，其特征在于具体包括如下步骤：

步骤1、壁面压力数据采集及预处理；

步骤2、输入样本归一化处理；

步骤3、壁面压力二维特征提取；

步骤4、计算壁面压力二维特征分类的不起动边界B_NS和不起动预警边界B_NSW；

步骤5、壁面压力的反压倍数回归训练与指标评估；

步骤6、不起动状态和预警状态反压倍数的估测；

步骤7、失稳预警条件实现。

3.根据权利要求2所述的航空发动机进气道气动失稳预警方法，其特征在于步骤1的具体实现方法：对高超声速航空发动机模型的组合进气道模型设置压力信号采样点，每个模态通道划分成若干条沿程壁面，每个沿程壁面设置100个压力信号采集点，在组合发动机典型工作点上，通过设置一组反压倍数来模拟实际燃烧室反压条件，进而得到当前进气道起动和不起动的压力样本数据。

4.根据权利要求2所述的航空发动机进气道气动失稳预警方法，其特征在于步骤4的具体实现方法：利用SVM分类算法对壁面压力的起动和不起动的状态进行线性二分类，确定最优分类面即不起动边界，可作为当前状态下进气道不起动的检测依据，并定义η％稳定裕度，完成进气道的不起动预警边界的确定。

5.根据权利要求2所述的航空发动机进气道气动失稳预警方法，其特征在于步骤6的具体实现方法：针对样本集及其反压条件，利用BP神经网络进行进气道沿程壁面压力关于反压倍数的回归训练与评估反馈，然后基于步骤3确定好的不起动边界和其预警边界处的沿程壁面压力作为回归输入，通过BPNN回归模型预测出进气道不起动反压倍数边界值和其η％预警条件反压倍数边界值。

6.根据权利要求2所述的航空发动机进气道气动失稳预警方法，其特征在于步骤7的具体实现方法：根据典型工作点不起动状态和预警状态的反压倍数边界估测值，在不考虑模态转换的情况下，在飞行马赫数及高度范围内拟合出大致的失稳边界和预警边界曲线，作为飞行航迹上进气道气动失稳预警的条件。