黨相懿,楊文廣,蔣東翔
基于樣條曲線的壓氣機(jī)特性內(nèi)插算法研究
黨相懿1,2,楊文廣1,蔣東翔1
(1.清華大學(xué)熱能工程系,北京100084;2.中航工業(yè)航空動(dòng)力控制系統(tǒng)研究所,江蘇無錫214063)
針對(duì)壓氣機(jī)特性曲線中未知轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)難以精確計(jì)算問題,提出了基于樣條曲線的內(nèi)插算法。在分析壓氣機(jī)性能曲線特點(diǎn)基礎(chǔ)上,通過制作壓比/效率-流量、流量-轉(zhuǎn)速2組輔助線,并使用樣條曲線對(duì)其進(jìn)行擬合,基于擬合結(jié)果計(jì)算測(cè)試轉(zhuǎn)速下的特性數(shù)據(jù),進(jìn)而完成了對(duì)某型壓氣機(jī)壓比/效率特性的內(nèi)插計(jì)算。結(jié)果表明:基于樣條曲線的內(nèi)插算法比RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法準(zhǔn)確性更高,并具有良好的工程應(yīng)用價(jià)值。
壓氣機(jī);性能;樣條曲線;內(nèi)插算法;仿真計(jì)算;RBF網(wǎng)絡(luò);燃?xì)廨啓C(jī);熱力學(xué)模型
作為燃?xì)廨啓C(jī)的3大部件之一,壓氣機(jī)的特性對(duì)于仿真結(jié)果有顯著影響。通過試驗(yàn)獲取壓氣機(jī)特性費(fèi)用高昂,且難以獲得全部轉(zhuǎn)速下的數(shù)據(jù)。因此,根據(jù)有限的試驗(yàn)數(shù)據(jù)獲得壓氣機(jī)的未知特性數(shù)據(jù)具有重要意義。壓氣機(jī)特性具有很強(qiáng)的非線性特征,采用傳統(tǒng)的線性插值方法難以獲得理想的精度,因此許多學(xué)者研究壓氣機(jī)特性計(jì)算的新算法,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法[1-3]、模糊辨識(shí)方法[4]、滑動(dòng)最小二乘法[5]等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)于已知轉(zhuǎn)速線的擬合效果很好,理論上可以達(dá)到與試驗(yàn)值無限逼近;但其擬合精度與泛化能力相矛盾,難以在獲得良好擬合精度的同時(shí)達(dá)到良好的插值效果[6]。模糊辨識(shí)方法對(duì)于壓氣機(jī)特性的擬合精度比神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的稍差,并且能否用于未知轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù)的插值計(jì)算,以及精度如何等問題還需進(jìn)一步研究。而滑動(dòng)最小二乘法算法復(fù)雜,計(jì)算量較大。樣條曲線作為1種非線性方法,其原理簡單,計(jì)算速度快,且擬合結(jié)果能夠完全保留樣本數(shù)據(jù)。
本文基于樣條曲線的特點(diǎn),構(gòu)造了壓氣機(jī)特性圖的輔助線并對(duì)其擬合、插值,進(jìn)而完成特性曲線的計(jì)算。
典型的壓氣機(jī)特性曲線如圖1所示。它包括壓比特性曲線和效率特性曲線2部分,圖中數(shù)據(jù)為相對(duì)值[7]。壓氣機(jī)的特性一般表示為
式中:π為壓氣機(jī)壓比;η為壓氣機(jī)效率;m˙為壓氣機(jī)流量;n為壓氣機(jī)轉(zhuǎn)速。
圖1 壓氣機(jī)特性曲線
在一般情況下,在壓氣機(jī)出廠前會(huì)對(duì)其進(jìn)行測(cè)試,記錄某些轉(zhuǎn)速下的壓比、流量和效率等數(shù)據(jù)。但是這些數(shù)據(jù)不可能包含所有的轉(zhuǎn)速,因此在工程中需要根據(jù)已有的數(shù)據(jù)推算未知轉(zhuǎn)速下壓氣機(jī)特性[8]?;谠囼?yàn)數(shù)據(jù)的壓氣機(jī)特性內(nèi)插計(jì)算是指通過已知等轉(zhuǎn)速的數(shù)據(jù)推算未知等轉(zhuǎn)速線數(shù)據(jù),該目標(biāo)轉(zhuǎn)速值在已知數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)速值的范圍內(nèi)。
從式(1)中可見,特性參數(shù)壓比和效率都是雙變量參數(shù),因此需要進(jìn)行2次插值計(jì)算才能確定。在插值變量的選擇上,每個(gè)特性參數(shù)都有3種方案,即π/η-m˙,m˙-n,π/η-n 的組合。通過分析各類方案的效果,本文選用 π/η-m˙,m˙-n 的插值方式。
基于樣條曲線的壓氣機(jī)特性進(jìn)行計(jì)算(圖1),該數(shù)據(jù)包含25條等轉(zhuǎn)速線,相對(duì)轉(zhuǎn)速范圍為0.3172~1.1623,分別對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)速n1-n25。本文選取n4,n10,n18,作為目標(biāo)內(nèi)插等轉(zhuǎn)速線的測(cè)試樣本,其他轉(zhuǎn)速下的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本。
樣條曲線是指通過樣本節(jié)點(diǎn)來確定的光滑曲線,曲線的形狀由這些點(diǎn)確定,在節(jié)點(diǎn)兩邊樣條曲線段光滑。按照控制點(diǎn)處曲線的連續(xù)階數(shù),樣條曲線具有不同的階次。比如最常用的3次樣條曲線,在控制點(diǎn)處第2階導(dǎo)數(shù)連續(xù),即其曲率連續(xù)變化。類似的還有斜率連續(xù)的2次樣條曲線以及更高次的樣條曲線。
下面給出3次樣條曲線的嚴(yán)格數(shù)學(xué)定義[9]。
設(shè) 1 組數(shù)據(jù)點(diǎn) Pi(xi,yi),i=1,2,3,…,n 且 hi=xi+1-xi>0,i=2,3,4,…,n。若有y=S(x)滿足以下條件:(1)在 Pi(xi,yi)點(diǎn)上有 y=S(xi);
(2)S(x)在區(qū)間[x1,xn]上2階連續(xù)可導(dǎo);
(3)在每個(gè)區(qū)間[xi,xi+1]上,S(x)是x不高于3次的多項(xiàng)式。
則S(x)稱為過點(diǎn)Pi(xi,yi),i=1,2,3…,n的3次樣條函數(shù),由該函數(shù)構(gòu)成的曲線稱為3次樣條曲線。3次樣條曲線的求解方法已非常成熟[10],本文不再贅述。從定義可知,3次樣條曲線擬合數(shù)據(jù)的本質(zhì)是通過“分段低次”代替單純地增加擬合多項(xiàng)式的次數(shù),從而更加適合對(duì)非線性曲線進(jìn)行擬合計(jì)算。
分別利用5次多項(xiàng)式和3次樣條曲線對(duì)同1組數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合的結(jié)果如圖2所示。從圖中可見,3次樣條曲線的擬合效果遠(yuǎn)好于多項(xiàng)式的。圖中“spline”特指3次樣條曲線。
圖2 多項(xiàng)式與樣條曲線擬合效果比較
為了對(duì)壓氣機(jī)特性進(jìn)行內(nèi)插計(jì)算,本文使用了2組輔助線,具體以壓比特性計(jì)算為例進(jìn)行說明。
(1)構(gòu)造輔助線
特性曲線有25條等轉(zhuǎn)速線,每條等轉(zhuǎn)速線上有8個(gè)點(diǎn),形成1個(gè)25×8的點(diǎn)陣A。在壓比特性圖上,依次連接點(diǎn)陣A的每1列就形成8條輔助線,如圖3(a)所示。從圖中可見,每條輔助線都是1條參數(shù)為π,m˙的曲線,這就是進(jìn)行π-m˙參數(shù)擬合的對(duì)象。
圖3 輔助線
對(duì)于m˙-n插值,需要提取各條輔助線上點(diǎn)的流量和轉(zhuǎn)速數(shù)據(jù),重新繪制出需要插值的8條曲線,其結(jié)果如圖 3(b)所示。
(2)m˙-n 插值
分別使用RBF網(wǎng)絡(luò)和樣條曲線對(duì)8條m˙-n輔助線進(jìn)行擬合,得到8個(gè)RBF網(wǎng)絡(luò)和8條樣條曲線;將目標(biāo)轉(zhuǎn)速n4,n10,n18分別代入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)或樣條曲線,得到該目標(biāo)等轉(zhuǎn)速線與輔助線相交8個(gè)點(diǎn)的流量值。
(3)π-m˙插值
分別使用RBF網(wǎng)絡(luò)和樣條曲線對(duì)8條π-m˙輔助線進(jìn)行擬合,然后將(2)中m˙-n插值所得流量值代入該網(wǎng)絡(luò)或樣條曲線中就得到輔助線與該等轉(zhuǎn)速線相交8個(gè)點(diǎn)的壓比值。
(4)做出壓比曲線
根據(jù)(2)和(3)獲得的流量與壓比值,在壓比特性曲線圖上可以獲得8個(gè)點(diǎn),這就是內(nèi)插得到的目標(biāo)轉(zhuǎn)速壓比特性曲線。其上、下邊界分別由第1和第8條輔助線界定。
壓氣機(jī)效率特性的內(nèi)插與此類似,只需將(3)中的擬合對(duì)象替換成η-m˙輔助線即可。
按照第3章所述方法,針對(duì)圖1數(shù)據(jù)中n4,n10,n18 3條等轉(zhuǎn)速線進(jìn)行內(nèi)插計(jì)算。RBF網(wǎng)絡(luò)和3次樣條曲線的結(jié)果分別如圖4、5所示。
圖4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)插結(jié)果
3條測(cè)試等轉(zhuǎn)速線內(nèi)插計(jì)算的壓比結(jié)果和效率結(jié)果分別如圖6、7所示。圖中RBF指RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),spline指3次樣條曲線。圖6中RBF網(wǎng)絡(luò)的n18插值結(jié)果看似n17的插值結(jié)果,這只是由誤差引起的巧合。
圖5 3次樣條曲線內(nèi)插結(jié)果
圖6 等轉(zhuǎn)速線的壓比插值結(jié)果
圖7 等轉(zhuǎn)速線的效率插值結(jié)果
表1 等轉(zhuǎn)速線壓比特性內(nèi)插誤差
表2 等轉(zhuǎn)速線效率特性內(nèi)插誤差
內(nèi)插結(jié)果均方根誤差和平均相對(duì)誤差見表1、2。表中RMSE為均方根誤差,MRE為平均相對(duì)誤差。
從表中結(jié)果可知,3次樣條曲線的內(nèi)插精度要優(yōu)于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的。這是因?yàn)镽BF網(wǎng)絡(luò)要求大量的訓(xùn)練樣本,且其準(zhǔn)確性和泛化性是1對(duì)矛盾。對(duì)于本例來說,m˙-n輔助線的訓(xùn)練樣本較少,且曲線形態(tài)變化大,因此RBF網(wǎng)絡(luò)難以在準(zhǔn)確性和泛化性上都獲得滿意的結(jié)果,插值誤差較大,傳遞到第2次π/η-m˙插值上使整體插值精度下降。而樣條曲線對(duì)于形態(tài)變化較大的曲線擬合效果較好,且受樣本數(shù)量限制較小,因此具有更好的內(nèi)插精度。
為了驗(yàn)證這一結(jié)論,使用3次樣條曲線代替RBF網(wǎng)絡(luò)對(duì)m˙-n 插值,π/η-m˙插值仍使用 RBF 網(wǎng)絡(luò),插值結(jié)果的平均相對(duì)誤差見表3。表3顯示RBF與樣條曲線結(jié)合的插值方式相對(duì)單一RBF插值,壓比結(jié)果均更好,且轉(zhuǎn)速越高差別越明顯;效率結(jié)果低轉(zhuǎn)速n4插值精度稍低,中高轉(zhuǎn)速n10精度相當(dāng),n18精度提高。結(jié)合圖3可知,因?yàn)橹械娃D(zhuǎn)速區(qū)m˙-n基本呈線性變化,樣條曲線的擬合優(yōu)勢(shì)并未顯現(xiàn)。
表3 RBF-樣條曲線結(jié)合方法的平均相對(duì)誤差
(1)基于某型發(fā)動(dòng)機(jī)特性數(shù)據(jù),構(gòu)造了 π/η-m˙,m˙-n輔助線,并分別使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和3次樣條曲線插值計(jì)算,獲得了測(cè)試等轉(zhuǎn)速線下的特性曲線。
(2)3次樣條曲線內(nèi)插效果優(yōu)于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的,其優(yōu)勢(shì)在于對(duì)m˙-n輔助線的計(jì)算。
(3)基于3次樣條曲線內(nèi)插計(jì)算壓氣機(jī)特性可以獲得較高的精度,對(duì)提高燃?xì)廨啓C(jī)仿真精度具有重要意義。
[1]梁磊,徐洪志,安學(xué)利,等.航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障特征仿真研究[J].計(jì)算機(jī)仿真,2012(4):15.LIANG Lei,XU Hongzhi,AN Xueli,et al.Faults analysis and simulation for aeroengine[J].Computer Simulation,2012(4):015.(in Chinese)
[2]趙雄飛,劉永葆,賀星,等.基于統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)指標(biāo)的燃?xì)廨啓C(jī)部件特性方程擬合次數(shù)的選擇[J].航空發(fā)動(dòng)機(jī),2011,37(5):7-10.ZHAO Xiongfei,LIU Yongbao,HE Xing,et al.Selection of fitting order times of gas turbine component characteristic equation based on statistics evaluation indexes[J].Aeroengine,2011,37(5):7-10.(in Chinese)
[3]劉小方,蔣磊,司品順,等.燃?xì)廨啓C(jī)壓氣機(jī)特性曲線的擬合方法[J].艦船科學(xué)技術(shù),2012 34(7):61-63.LIU Xiaofang,JIANGLei,SIPinshun,et al.Research on curve fitting method of compressor characteristic curve[J].Ship Science and Technology,2012,34(7):61-63.(in Chinese)
[4]王志濤,李淑英,譚智勇.基于BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓氣機(jī)特性曲線擬合方法的研究[J].汽輪機(jī)技術(shù),2009,51(2):94-99.WANG Zhitao,LI Shuying,TAN Zhiyong.Comparing study on the fitting method of compressor characteristic curve based on BP and RBF neural network[J].Turbine Technology,2009,51(2):94-99.(in Chinese)
[5]彭靖波,謝壽生.基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓氣機(jī)特性仿真[J].推進(jìn)技術(shù),2006,27(1):30-32.PENG Jingbo,XIE Shousheng.Compressor characteristic simulation based on RBF neural network[J].Journal of Propulsion Technology,2006,27(1):30-32.(in Chinese)
[6]Ghorbanian K,Gholamrezaei M.An artificial neural network approach to compressor performance prediction[J].Applied Energy,2009,86(7):1210-1221.
[7]蔣愛武,謝壽生.基于支持向量機(jī)和粒子群算法的壓氣機(jī)特性計(jì)算[J].航空動(dòng)力學(xué)報(bào),2010(11):2571-2577.JIANG Aiwu,XIE Shousheng.Method to achieving compressor characteristics based on support vector machine(SVM)and particle swarm optimization(PSO)[J].Journal of Aerospace Power,2010(11):2571-2577.(in Chinese)
[8]唐麗麗,王廣軍.壓氣機(jī)特性的模糊辨識(shí)[J].計(jì)算機(jī)仿真,2009,26(1):70.TANG Lili,WANG Guangjun.Fuzzy identification of air compressor characteristics[J].Computer Simulation,2009,26(1):70.(in Chinese)
[9]楊欣毅,沈偉,劉海峰,等.一種應(yīng)用滑動(dòng)最小二乘求取壓氣機(jī)特性的方法[J].航空動(dòng)力學(xué)報(bào),2009,24(8):1741-1746.YANG Xinyi,SHEN Wei,LIU Haifeng,et al.Compressor characteristics generation method using moving least square[J].Journal of Aerospace Power,2009,24(8):1741-1746.(in Chinese)
[10]李祚泳,易勇鷙.BP網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)能力與泛化能力之間的定量關(guān)系式[J].電子學(xué)報(bào),2003,31(9):1341-1344.LI Zuoyong,YI Yongzhi.Quantitative relation between learning ability and generalization ability of BP neural network[J].Acta Electronica Sinica,2003,31(9):1341-1344.(in Chinese)
[11]郭云,吳松強(qiáng).三次樣條曲線擬合的算法及實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,1996,13(6):41-42.GUO Yun,WU Songqiang.Algorithm and realization of cubic spline curve fitting[J].,1996,13(6):41-42.(in Chinese)
[12]駱廣琦,桑增產(chǎn),王如根,等.航空燃?xì)鉁u輪發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)值仿真[M].北京:國防工業(yè)出版社,2007:182-183.LUO Guangqi,SANG Zengchan,WANG Rugen,et al.Numerical methods for aviation gas turbine engine simulation [M].Beijing:National Defense Industry Press,2007:182-183.(in Chinese)
[13]Kong C,Ki J.Components map generation of gas turbine engine using genetic algorithms and engine performance deck data[J].Journal of Engineering for Gas Turbines and Power,2007,129(2):312-317.
[14]柏慶昆.一般的三次參數(shù)樣條曲線的幾何連續(xù)性及其插值方法[D].長春:東北師范大學(xué),2006.BAI Qingkun.The geometry continuity and interpolation method of general cubic parametric spline curves[D].Changchun:Northeast Normal University,2006.(in Chinese)
[15]陳文略,王子羊.三次樣條插值在工程擬合中的應(yīng)用[J].華中師范大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2004,38(4):418-422.CHEN Wenlve,WANG Ziyang.The application of cubic splines interpolation in the project fitting[J].Journal of Central China Normal University :Natural Sciences,2004,38(4):418-422.(in Chinese)
Interpolation Algorithm of Compressor Characteristics Based on Spline
DANG Xiang-yi,YANG Wen-guang,JIANG Dong-xiang
(1.Department of Thermal Engineering,Tsinghua University,Beijing 100084,China,2.AVIC Aeroengine Control Institute,Wuxi Jiangsu 214063,China)
Consideringtheunknownrotatingspeed dataof compressor characteristicswerenoteasy tocalculateaccurately,ainterpolation algorithmbased on splinewas presented.The splinecurveswereused to fit the auxiliary lines of compression ratio/efficiency to massflow and massflow to rotating speed based on analysis of the compressor characteristics.Thecharacteristicsdata were calculated at test speed based on the spline-fitting results.The interpolation algorithm of pressure ratio/efficiency characteristics of a compressor were completed.The results showthatthealgorithmismoreaccurate,and hasbetter engineeringapplication valuethan an algorithmbased on RBFnetwork.
compressor;performance;spline;interpolation algorithm;simulation calculation;RBF network;gas turbine;thermodynamic model
V235.11+3
A
10.13477/j.cnki.aeroengine.2015.01.004
2014-03-13 基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金(60979014)資助
黨相懿(1990),男,在讀碩士研究生,研究方向?yàn)槿細(xì)廨啓C(jī)/航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷;E-mail:dangxiangyi110@sina.com。
黨相懿,楊文廣,蔣東翔.基于樣條曲線的壓氣機(jī)特性內(nèi)插算法研究[J].航空發(fā)動(dòng)機(jī),2015,41(1):22-26.DANGXiangyi,YANGWenguang,JIANGDongxiang.Interpolation algorithmof compressor characteristicsbased on spline[J].Aeroengine,2015,41(1):22-26.
(編輯:沈廣祥)