基于改进遗传算法的涡扇发动机气路传感器优化

摘要

针对涡扇发动机气路故障诊断过程测量参数选择对故障跟踪估计结果存在较大影响的问题,研究了一种基于改进遗传算法的气路传感器优化方法。该方法以传统遗传算法为基础,为保证种群基因的多样性,在遗传进化过程中加入了创建新种群算子,提高了算法的全局搜索能力,最佳时能在第65代遗传收敛到全局最优点,将筛选出的最佳传感器组合带入基于非线性部件级模型与扩展卡尔曼滤波算法的故障诊断系统进行仿真验证,结果表明:该改进遗传算法搜索出的传感器组合能够实现对涡扇发动机各类型气路部件故障的有效诊断,估计参数的误差得到了2.5%的改善。