一种基于OH-PLIF的吸气式动力装置燃烧室燃烧状态评价方法

技术领域

本发明涉及航空发动机激光燃烧诊断技术领域，特别是涉及一种基于OH-PLIF的吸气式动力装置燃烧室燃烧状态评价方法。

背景技术

航空发动机是典型的吸气式动力装置，其燃烧室内部的燃烧状态直接关系着航空发动机的性能与安全，如发生燃烧室局部过热故障，将会导致燃烧室壳体变形或断裂，严重影响发动机安全。造成燃烧室局部过热的根本原因是燃烧区域偏离设计中心位置，针对燃烧室内部燃烧状态进行监测对于保障吸气式动力装置的安全意义重大。

吸气式动力装置燃烧室的火焰检测方法，不同于开放条件下稳态、层流燃烧的检测技术。只有适应高速气流条件下强湍流燃烧工况的检测技术，才能胜任各种吸气式动力装置的实际需求。PLIF技术在火焰检测方面具有较好的适应性，其测温方法曝光时间短，能有效冻结被测平面信息，获得高时空分辨率的二维温度分布数据。

PLIF方法的测量原理是分子吸收某特定频率的激光后受到激发，从低能级跃迁到高能级，经过平均寿命后，受激发的分子通过自发辐射的形式跃迁到较低能级，这种自发辐射的光即为荧光。将测量的荧光光谱强度与粒子基态数密度之间建立一定的数量关系，根据粒子浓度与测量的荧光强度成正比的关系计算待测气体的浓度。由荧光光谱强度可以计算两个能级的粒子数的比值，进一步根据玻尔兹曼公式得到待测气体的温度。实际应用中，通常基于探测组分能级的玻尔兹曼分布来反演温度，用于火焰的二维温度场测量。

考虑到吸气式动力装置采用的碳氢燃料在燃烧过程中均将产生OH基，而平面激光诱导荧光(PLIF)技术可针对燃烧产物中的OH自由基进行直观的可视化检测。因此，探索OH-PLIF技术在吸气式动力装置燃烧室局部过热诊断及优化燃烧中的应用具有重要价值。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于OH-PLIF的吸气式动力装置燃烧室燃烧状态评价方法，能够直观反映燃烧室内部燃烧区域的偏离情况，识别燃烧区域偏离设计中心故障，为吸气式动力装置参数设计调整、优化燃烧提供参考，确保燃烧室燃烧区域维持在理论设计区域，避免偏心、刷壁等局部过热问题。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于OH-PLIF的吸气式动力装置燃烧室燃烧状态评价方法，该方法包括以下步骤：

S1，利用PLIF实验图像数据，建立吸气式动力装置燃烧室壳体温度关于OH自由基分布的数学模型，进行燃烧室局部过热诊断；

S2，利用投影寻踪算法建立燃烧状态评价体系，区分各设计参数对燃烧状态的影响。

进一步的，所述步骤S1，利用PLIF实验图像数据，建立吸气式动力装置燃烧室壳体温度关于OH自由基分布的数学模型，进行燃烧室局部过热诊断，具体包括：

通过大量的PLIF实验图像，得出实际测量结果的统计学数据；

根据统计学数据拟合出数学规律，寻找吸气式动力装置燃烧室壳体温度与OH自由基至燃烧室壳体距离之间存在的关联函数，建立壳体温度关于OH自由基分布的数学模型，进行燃烧室局部过热诊断。

进一步的，所述步骤S2，利用投影寻踪算法建立燃烧状态评价体系，区分各设计参数对燃烧状态的影响，具体包括：

采用投影寻踪法，利用燃烧室各设计变量参数构成的高维向量向低维空间的投影，建立投影指标函数，并采用遗传算法对其进行优化求解，得出最佳投影值；

通过计算各设计变量参数对最佳投影值的贡献率，确定各参数对燃烧状态影响的权重；

根据多种工况下的最佳投影值以及有关燃烧状态的散点集合，寻找散点最佳拟合函数，建立燃烧状态评价模型，区分各设计参数对燃烧状态的影响。

进一步的，所述燃烧室各设计变量参数，具体包括：

发动机来流总温、总压、喷油杆布局、喷嘴结构形式、喷嘴分布、喷油方向、燃油流量、燃油供给压力、燃油温度。

进一步的，所述采用投影寻踪法，利用燃烧室各设计变量参数构成的高维向量向低维空间的投影，建立投影指标函数，并采用遗传算法对其进行优化求解，得出最佳投影值，具体包括：

采用燃烧室各设计变量参数构造多维空间，不同变量参数值构成不同的高维向量{s(i,j,…,k)}，并按照一定投影规则投影到低维子空间，得到低维点集{s(i)}(i＝1,2,…,n)；

基于低维点集，采用投影指标函数f(s(i))(i＝1,2,…,n)描述各设计变量对燃烧状态的影响程度；

通过优化算法使投影指标函数最大化，得到最大可能反映高维集合的投影方向，使投影函数最大化的过程即为全局最优化过程，采用遗传算法优化求解投影指标函数，得出最佳投影值。

进一步的，所述采用遗传算法优化求解投影指标函数，得出最佳投影值，具体包括：

分别对s(1),s(2),…,s(n)进行二进制编码；

参数初始化，以投影指标函数f(s(i))(i＝1,2,…,n)作为遗传算法中的适应度；

计算编码后s(i)的个体适应值f(s(i))，并根据遗传策略进行交叉、选择、变异等操作；

对迭代产生的新个体进行适应度评估，当满足收敛条件时结束，否则进行下一次迭代，由此，寻找到最佳投影值s(m)。

进一步的，所述通过计算各设计变量参数对最佳投影值的贡献率，确定各参数对燃烧状态影响的权重，具体包括：

寻找到步骤S2中的最佳投影值s(m)后，根据下式计算各设计变量参数对最佳投影的贡献率：

其中，a

{η

根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：本发明提供的基于OH-PLIF的吸气式动力装置燃烧室燃烧状态评价方法，以PLIF实验图像为数据基础，根据实际测量统计数据，拟合吸气式动力装置燃烧室壳体受热与OH自由基距离间的关联函数，建立壳体温度关于OH自由基分布的数学模型，实现燃烧室局部过热诊断；采用投影寻踪法，以发动机多项设计参数为变量指标构建燃烧状态评价投影指标函数，利用遗传算法对其进行优化求解，根据最佳投影值拟合函数，建立燃烧状态评价模型，实现对燃烧室燃烧状态的有效评价。本发明能够直观的反映燃烧室内部燃烧区域的偏离情况，识别燃烧区域偏离设计中心故障，并对燃烧室内部优化燃烧提供参考。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明基于OH-PLIF的吸气式动力装置燃烧室燃烧状态评价方法的流程图；

图2(a)为本发明实施例一中OH-PLIF图像数据分析示意图；

图2(b)为本发明实施例二中OH-PLIF图像数据分析示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的目的是提供一种基于OH-PLIF的吸气式动力装置燃烧室燃烧状态评价方法，能够直观反映燃烧室内部燃烧区域的偏离情况，识别燃烧区域偏离设计中心故障，为吸气式动力装置参数设计调整、优化燃烧提供参考，确保燃烧室燃烧区域维持在理论设计区域，避免偏心、刷壁等局部过热问题。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，本发明实施例提供的基于OH-PLIF的吸气式动力装置燃烧室燃烧状态评价方法，包括：

S1，利用PLIF实验图像数据，建立吸气式动力装置燃烧室壳体温度关于OH自由基分布的数学模型，进行燃烧室局部过热诊断；

S2，利用投影寻踪算法建立燃烧状态评价体系，区分各设计参数对燃烧状态的影响。

其中，所述步骤S1，利用PLIF实验图像数据，建立吸气式动力装置燃烧室壳体温度关于OH自由基分布的数学模型，进行燃烧室局部过热诊断，具体包括：

通过大量的PLIF实验图像，得出实际测量结果的统计学数据；

根据统计学数据拟合出数学规律，寻找吸气式动力装置燃烧室壳体温度与OH自由基至燃烧室壳体距离之间存在的关联函数，建立壳体温度关于OH自由基分布的数学模型，进行燃烧室局部过热诊断。

燃烧室壳体温度与火焰距离燃烧室壳体壁面的距离密切相关，而OH自由基大量存在于火焰的外焰处。因此，OH-PILF图像中的OH自由基可间接反映火焰燃烧状态。引入公式：

T

其中，T

通过单次PLIF图像中大量的OH自由基分布状态，将OH自由基边缘与燃烧室壳体空间距离进行统计。OH自由基与壳体壁面之间的距离测量可通过PLIF测量图片得出，如图2(a)和图2(b)所示，给出了两组测量图像。根据大量的数据测量点将得出OH自由基与燃烧室壳体的距离向量：

通过上述测量结果拟合数据规律，寻找壳体受热与OH自由基距离之间的关联函数h(·)，可建立燃烧室壳体温度关于OH自由基分布的数学模型。

所述步骤S2，利用投影寻踪算法建立燃烧状态评价体系，区分各设计参数对燃烧状态的影响，具体包括：

采用投影寻踪法，利用燃烧室各设计变量参数构成的高维向量向低维空间的投影，建立投影指标函数，并采用遗传算法对其进行优化求解，得出最佳投影值；

通过计算各设计变量参数对最佳投影值的贡献率，确定各参数对燃烧状态影响的权重；

根据多种工况下的最佳投影值以及有关燃烧状态的散点集合，寻找散点最佳拟合函数，建立燃烧状态评价模型，区分各设计参数对燃烧状态的影响。

其中，以按照一定运动轨迹的多截面OH-PLIF实验测量数据为输入。OH-PLIF测量数据为二维截面数据，而吸气式动力装置燃烧室中的火焰为三维结构。因此，以按照一定运动轨迹的多截面OH-PLIF数据为输入，可全面反映被测区域的真实燃烧状态，提高测量实用性。

所述采用投影寻踪法，利用燃烧室各设计变量参数构成的高维向量向低维空间的投影，建立投影指标函数，并采用遗传算法对其进行优化求解，得出最佳投影值，具体包括：

采用燃烧室各设计变量参数构造多维空间，不同变量参数值构成不同的高维向量{s(i,j,…,k)}，并按照一定投影规则投影到低维子空间，得到低维点集{s(i)}(i＝1,2,…,n)；

基于低维点集，采用投影指标函数f(s(i))(i＝1,2,…,n)描述各设计变量对燃烧状态的影响程度，可以描述投影暴露燃烧系统中各设计变量参数对燃烧状态影响的排序结构可能性大小。

通过优化算法使投影指标函数最大化，得到最大可能反映高维集合的投影方向，使投影函数最大化的过程即为全局最优化过程，采用遗传算法优化求解投影指标函数，得出最佳投影值，具体包括：

分别对s(1),s(2),…,s(n)进行二进制编码；

参数初始化，以投影指标函数f(s(i))(i＝1,2,…,n)作为遗传算法中的适应度；

计算编码后s(i)的个体适应值f(s(i))，并根据遗传策略进行交叉、选择、变异等操作；

对迭代产生的新个体进行适应度评估，当满足收敛条件时结束，否则进行下一次迭代，由此，寻找到最佳投影值s(m)。

所述燃烧室各设计变量参数，具体包括：

结合发动机来流总温、总压、喷油方式(喷油杆布局、喷嘴结构形式、喷嘴分布、喷油方向等)、燃油流量、燃油供给压力、燃油温度等多项设计参数。

所述通过计算各设计变量参数对最佳投影值的贡献率，确定各参数对燃烧状态影响的权重，具体包括：

寻找最佳投影值s(m)后，根据下式计算各设计变量参数对最佳投影的贡献率：

其中，a

{η

在得到多种工况下的最佳投影值时，将得到有关燃烧状态的散点集合，寻找散点的最佳拟合函数，便可建立燃烧状态评价系统模型。

本发明提供的基于OH-PLIF的吸气式动力装置燃烧室燃烧状态评价方法，以PLIF实验图像为数据基础，根据实际测量统计数据，拟合吸气式动力装置燃烧室壳体受热与OH自由基距离间的关联函数，建立壳体温度关于OH自由基分布的数学模型，实现燃烧室局部过热诊断；采用投影寻踪法，以发动机多项设计参数为变量指标构建燃烧状态评价投影指标函数，利用遗传算法对其进行优化求解，根据最佳投影值拟合函数，建立燃烧状态评价模型，实现对燃烧室燃烧状态的有效评价。本发明能够直观的反映燃烧室内部燃烧区域的偏离情况，识别燃烧区域偏离设计中心故障，并对燃烧室内部优化燃烧提供参考。

本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。