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申请/专利权人：西北工业大学

摘要：本发明一种轴流压气机失速预测模型的设计方法，属于轴流压气机气动稳定性领域；步骤依次为：通过动态压力信号采集系统，获取压气机稳态节流至失速过程中叶尖压力信号的变化情况；计算稳态节流至失速过程中叶尖压力信号的自相关系数；设置自相关系数目标阈值，获取稳态节流至失速过程中连续事件之间的时间间隔；计算稳态节流至失速过程中，连续事件时间间隔的累积分布函数；使用BP神经网络拟合连续事件时间间隔的累积分布函数，并作为轴流压气机失速预测模型。本发明通过构建和训练连续事件时间间隔的BP神经网络模型，用来代替之前的TBE指数分布模型，解决了现有基于自相关分析的TBE指数分布模型拟合TBE累积分布函数精度不高的问题。

主权项：1.一种轴流压气机失速预测模型的设计方法，其特征在于具体步骤如下：步骤1：通过动态压力信号采集系统，获取压气机稳态节流至失速过程中叶尖压力信号的变化情况；步骤2：计算稳态节流至失速过程中叶尖压力信号的自相关系数；求解N个不同工况点压力数据的自相关系数，公式为： （1）其中，代表叶尖离散的压力信号，下标表示当前采样点序号，表示压气机转1转的时间内传感器的采样点数，表示当前计算自相关系数的序号，表示一个窗口内包含的采样点数；步骤3：设置自相关系数目标阈值，获取稳态节流至失速过程中连续事件之间的时间间隔；步骤4：计算稳态节流至失速过程中，连续事件时间间隔的累积分布函数；连续事件时间间隔的累积分布函数的公式为： （2）其中，表示连续事件时间间隔，表示连续事件时间间隔的一个具体值，代表可能性；该公式表示的意思为连续事件时间间隔小于的可能性为；基于步骤3中求解得到的所有连续事件的时间间隔TBE，利用累积分布函数，得到某一阈值下连续事件时间间隔的累积分布函数；步骤5：使用BP神经网络拟合连续事件时间间隔的累积分布函数，并作为轴流压气机失速预测模型，具体方法如下：首先，构建连续事件时间间隔的BP神经网络模型；该BP神经网络由一个输入层、一个隐含层和一个输出层组成；隐含层神经元个数为10个，传输函数为tansig，输出层神经元个数为1个，传输函数为purelin；训练次数设置为2000次，权值、阈值的学习方法为带动量的梯度下降方法；tansig函数的公式为： （3）其中，n表示输入层数据的加权和；purelin函数的公式为： （4）其中，x表示隐含层数据的加权和；然后，训练连续事件时间间隔的BP神经网络模型；在步骤4的TBE累积分布函数中随机选择一定的数据作为训练集，对该BP神经网络进行训练、仿真，直到满足所需的精度要求。

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