无人机活塞式发动机进排气系统优化

针对一款无人机(UAV)用活塞发动机在飞行转速为6500r/min时扭矩较低以及燃油消耗率较高的问题,提出了一种基于自适应遗传算法（GA）的发动机进排气系统优化方法,进行进排气系统改进设计。使用GT-Power软件搭建了该发动机一维仿真模型,并通过台架试验数据验证模型;基于该模型进行了进排气系统结构参数对扭矩和燃油消耗率的敏感性分析,将进气管长度、直径、空滤器后腔容积和排气管长度作为优化变量,使用Matlab进行自适应遗传算法优化,使用Simulink/GT-Power接口实现数据采集和优化结果反馈。通过台架试验验证了优化结果的准确性。结果表明:在飞行转速为6500r/min时,经过优化后的发动机扭矩和燃油消耗率都得到明显改善,扭矩最大可以提高5.51%,燃油消耗率最大降低6.31%。      

基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制

航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。     

航空发动机主燃油执行机构容错控制

为了在主燃油计量活门位移传感器出现故障时仍能实现航空发动机全包线范围内的转速自适应控制,根据航空发动机转速自适应控制原理提出了一种基于零极点配置原理的容错控制方法,根据高压转子转速控制计划与实测转速之间的误差对主燃油控制电液伺服阀电流进行闭环运算,并运用零极点配置原理将控制参数与转速自适应控制相融合,参数在全包线范围内随发动机状态变化进行自适应调整,通过半物理模拟试验对该容错控制方法进行了验证。结果表明：该容错控制方法能够在全包线范围内保证数字电子控制系统稳定工作,并具有较好的稳态和动态性能,发动机高压转子转速稳态波动量在±0.15%以内,超调量和下降量分别在0.63%和0.61%以下,而且容错控制方法实施方便、自适应性强,对提高航空发动机数字电子控制系统的工作可靠性具有重要作用。     

基于直升机/涡轴发动机综合仿真平台的发动机非线性模型预测控制

 基于具有可靠置信度的直升机/涡轴发动机综合仿真平台,研究了涡轴发动机带约束优化的非线性模型预测控制(NMPC)技术。首先通过设计多输出迭代约简最小二乘支持向量回归机(RRLSSVR),训练具有较好实时性、精度及泛化能力的内嵌式预测模型,在高度0~5 km、前飞速度0~75 m/s范围内模型精度达5‰。其次,考虑了扭矩、燃油流量、动力涡轮转速、燃气涡轮转速等综合信息及相关约束对控制效果的影响,利用在线序列二次规划(SQP)算法实现滚动优化控制,而后加入目标转速偏差的积分项以消除静差,保证输出恒定。最后,通过对直升机进行机动飞行大扰动仿真验证了该预测控制器对扰动的抑制能力,相比传统串级PID控制,能够显著降低动力涡轮转速下垂/超调量,达到更好的控制品质。     

飞机快速机动过程中进气道/发动机一体化计算分析

基于进气道/发动机推进系统一体化动态数值模拟计算系统,对飞机快速俯仰机动飞行过程中的性能进行了计算分析研究,获取了飞机快速俯仰过程中的推进系统气动性能的变化特征,数值计算结果表明:快速变化的外部扰动会诱发发动机内部热力循环参数和性能更大的动态波动;在机动飞行的同时,增大燃油量,发动机推力下降程度得以减缓,发动机的单位燃油消耗率上升.      

基于模糊逻辑的飞机电推进系统能量管理策略研究

为了提升飞机电推进动力系统的关键性能,需要设计和优化内部能量管理控制策略并实现功率合理分配。本文基于MATLAB/Simulink平台,建立了电推进动力系统仿真模型,并在能量管理系统模块中提出了基于模糊逻辑的能量管理策略（EMS）,其用于动力系统内部的功率分配和控制。针对从滑跑直到巡航稳定点的飞行任务段,对电推进动力系统进行了时段级仿真实验,研究了氢气消耗量等量化指标的表现。在此基础之上,基于遗传算法的优化方法,对模糊控制系统的隶属度函数参数进行了寻优。计算结果表明,在本文基于模糊逻辑的EMS作用下电推进动力系统的氢气消耗量减少9.27%,而且氢燃料电池功率波动剧烈程度减少25.11%;优化后,主指标氢气消耗量进一步减少6.5%,同时次要指标的变化被约束。     

一种基于FPGA的航空发动机独立备份控制系统（英文）

当航空发动机主控制系统出现故障时,为确保飞行安全,提出一种基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的独立备份控制系统,通过配置FPGA内部可编程逻辑实现主备控制系统平稳切换以及燃油流量、螺旋桨转速控制功能,提高航空发动机的安全性与可靠性。给出了备份控制系统的总体方案、工作原理、控制算法、切换逻辑、通道同步及机内自测试(BIT)方法等。研究成果已应用于某型航空发动机控制系统中,并进行了发动机地面台架试车。验证结果表明:该备份控制系统工作稳定,转速控制误差小于0.2%、燃油流量控制误差小于0.35%,通道切换时燃油流量扰动不超过1.5%,满足设计要求。     

涡扇发动机加速过程的模糊控制

采用一种连续型比例积分公式的模糊控制器控制涡扇发动机加速过程，为了使控制满足加速过程最大转速，高压涡轮进口最大温度，压气机最低允许喘振裕度等约束条件并改善加速性能，利用遗传算法对模糊控制器中的3个量化因子进行了优化，优化后的模糊控制器完全可以加速过程要求，具有较好的动态性能，适当划分飞行包线后还可扩展到整个飞行包线。     

某航空活塞发动机进、排气正时优化

利用基于仿真的遗传算法优化方法,对某型点燃式航空活塞发动机气门正时优化进行了研究。通过耦合发动机性能模型与modeFrontier专业优化软件,以提高发动机巡航工况下有效功率和降低燃油消耗率为目标对发动机的进、排气正时和进、排气持续期进行了优化。分析结果表明:相比于原机,通过优化进、排气门正时和进、排气持续期,发动机在巡航工况下燃油消耗率降低2.5%,功率提升7.3%;优化后的进、排气参数也可以提升发动机节气门全开时发动机的性能,减少飞行器的起飞滑跑距离。      

基于AMESim的涡桨发动机燃油调节系统改进仿真

为了解决某型涡桨发动机机械液压燃油调节系统供油量不足的问题,按照功能特点将燃油调节系统划分为供油执行、 指令控制和飞行修正3个子系统,分析各子系统的工作原理并基于AMESim软件平台建立了其仿真模型。对各子系统模型进行集 成,构建整机级燃油调节系统模型开展仿真,并根据实际试验测量数据进行验证。提出修改油窗几何参数以增大供油量的改进方 案,对供油量曲线进行进一步仿真研究。结果表明：利用该模型得到的供油量曲线与实测供油量曲线相比误差小于3%;将油窗面 积增大到原来的1.1765倍可以提高燃油调节系统的供油量,满足该型发动机的供油需求。仿真模型可供涡桨发动机机械液压燃 油调节系统改进设计借鉴。     

无人驾驶直升机发动机模糊自适应PID控制

针对某型无人驾驶直升机发动机控制的特点,提出恒量供油、恒速控制和总距前馈补偿控制的复合控制策略,在飞行控制计算机内建立发动机模糊自适应PID控制器,利用模糊规则和推理来在线调整PID参数,使发动机安全平滑启动,并在各种功率状态下保持输出轴转速恒定。经含实物仿真试验、地面试车、系留试验以及无人机整机试飞测试,所设计的发动机控制方案动态响应速度快,对总距变化等干扰的抑制作用强,能保证主旋翼在各种飞行状态下获得最佳的气动效率,改进无人直升机的飞行性能。      

基于Origin语言的某型教练机发动机燃油系统故障诊断与分析

某型教练机在低空大表速飞行时,其发动机在最大状态下的供油量超过了发动机在各个状态的最大燃油流量软件值（GT=2300kg／h）,发动机从主燃油流量控制转为发动机应急流燃油量控制。本文对发动机色行数据进行了深入分析,同时结合发动机的三大特性,对其控制系统软件进行更改,经过后续飞行验证．发动机燃油控制系统下作正常。     

燃料电池无人机能源管理与飞行状态耦合

开展了燃料电池/锂电池（简称燃锂）混合动力无人机的能源管理与飞行状态耦合研究。综合顶层飞行任务规划与底层能源系统管理，以动力系统模型为耦合点联立能源系统与无人机运动方程，建立能源状态与运动状态耦合模型。针对燃锂混合最紧密的爬升过程，以迎角、转速和燃料电池的放电功率作为控制变量，建立了燃料消耗最小的能源管理与航迹规划耦合最优控制问题，研究不同爬升高度对最优控制过程的影响，并与模糊控制能源管理策略进行对比分析。针对大功率短时爬升和小功率长时巡航的典型任务特点，建立了燃锂最优混合问题。研究了最优的锂电池容量和燃料电池功率水平的混合量，以及爬升和巡航两阶段最优功率分配和飞行状态，分析了不同巡航目标高度对最优混合量和飞行状态的影响。结果表明：采用能源与航迹耦合的最优控制策略在给出最优功率流分配的同时，能够很好地兼顾飞行状态控制；对燃锂混合和飞行状态的综合优化可以有效地处理爬升和巡航阶段的能源需求矛盾，在给出最优燃锂混合量和飞行状态的同时，降低整个任务过程的燃料消耗。     

基于未知输入观测器的涡扇发动机直接推力控制

针对某型涡扇发动机,进行直接推力控制回路设计方法研究.基于未知输入观测器(UIO)原理建立了涡扇发动机机载模型和推力估计器,UIO通过解耦外界干扰实现了全飞行包线推力的准确估计;提出了直接推力闭环反馈控制的双回路结构设计方案,内环转速控制,外环推力控制,有利于实现各回路控制参数的独立设计.仿真验证结果表明:基于UIO的模型基涡扇发动机直接推力控制具有良好的控制稳定性和抗干扰性能,对于发动机不同工作点直接推力控制,推力控制误差不超过0.1%,转速控制偏差不超过0.2%.      

Efficiency optimized fuel supply strategy of aircraft engine based on air-fuel ratio control

Accurate fuel injection control of aircraft engine can optimize the energy efficiency of UAV power system while meeting the propeller speed requirement. Traditional injection control method such as open-loop calibration causes instability of fuel supply which brings the risk of power loss of UAV. Considering that the closed-loop control of AFR can ensure a stable fuel feeding, this paper proposes an AFR control based fuel supply strategy in order to improve the efficiency of fuel-powered UAV while obtaining the required engine speed. According to the optimum fuel injection results, we implement fuzzy-PID method to control the set AFR in different situations. Through simulation and experiment studies, the results indicate that, to begin with, the calibrated mathematical model of the aircraft engine is effective. Next, this fuel supply strategy based on AFR control can normally realize the engine speed regulation, and the applied control algorithm can eliminate the overshoot of AFR throughout all the working progress. What is more,the fuel supply strategy can averagely shorten the response time of the engine speed by about two seconds. In addition, compared with the open-loop calibration, in this work the power efficiency is improved by 9% to 33%. Last but not the least, the endurance can be improved by 30 min with a normal engine speed. This paper can be a reference for the optimization of UAV aircraft engine.     

并联混合动力齿轮传动涡扇发动机建模与性能分析

为对比探究未来大推力航空混合动力系统与传统航空发动机的优劣,本文依托某概念型齿轮传动涡扇(Geared turbofan,GTF)发动机,设计了一个并联航空油-电混合动力系统(hybrid GTF,hGTF),在Matlab /Simulink数字仿真软件中建立相匹配的电动力模型以及氮氧化物NOx排放和噪声预测等性能参数计算模型,并在稳态和飞行任务剖面下初步分析了电动力系统的引入对原基线GTF发动机的性能改变状况。稳态仿真结果表明,大推力等级的并联油-电混合动力系统中,至少需要兆瓦级的电动力系统进行匹配;当电动力系统处于电动模式时,可能会带来低压压气机喘振的隐患;当电动力系统处于再生模式时,电能源相当于经过了电能到机械能再到电能的二次效率损失,不建议采用。飞行任务剖面动态仿真结果表明,相比于传统GTF发动机,hGTF推进系统的燃油消耗率最高下降15%,总燃油消耗节省8.3%, NOx总排放量减少18.8%,各部件起飞噪声总声压级减少1.5~3.3dB。分析结果表明采用并联混合动力系统具有显著提升省油、减排效果的能力,同时也具有一定的降噪潜力。     

自适应变循环发动机性能优势评价方法

为了综合评价自适应变循环发动机相比常规涡扇发动机的性能优势,提出了从发动机耗油率降低和质量增加2个维度以及从发动机耗油率、飞机燃油消耗量和燃油效率之间关系的角度来评价自适应变循环发动机性能的2种方法。结果表明:发动机耗油率降低和质量增加之间存在某个平衡点,只有质量增加幅度小于耗油率降低幅度时,才能体现自适应变循环发动机的性能优势,并且飞机航程越长,越能体现自适应变循环发动机耗油率降低带来的优势;发动机耗油率、飞机燃油消耗量和燃油效率之间呈指数关系变化,当假设飞机巡航航程为3500 km、飞机升阻比为10.5时,自适应变循环发动机巡航耗油率相比常规涡扇发动机的降低1%,可使飞机燃油消耗量减少约1.9%,飞机燃油效率提高约2.4%。     

基于发动机与飞机的藻基航空燃料全生命周期分析

讨论了基于发动机类别及其飞机的藻基航空替代燃料与常规航空燃料对全生命周期的影响。基于GREET（the greenhouse gases,regulated emissions,and energy use in transportation）模型,依据平均载荷、最大航程,将民航客机分为单通道窄体、双通道中型、双通道大型、巨型、支线和公务机等6类。起飞、爬升、进近、滑行、巡航过程的燃料消耗及排放采用国际民用航空组织、美国NASA-AAFEX实验、欧洲EASA适航条例提供的数据。计算了6类发动机-飞机的气体排放、能量消耗情况。在双通道大型客机中藻基航空替代燃料制备过程的温室气体排放仅为0.2351g/(kg·km),原因为该类客机与小型飞机相比有更好的发动机效率和运输效率。然而由于起飞降落过程排放比例较大,单通道窄体客机在航程上对温室气体排放变化更为敏感。      

推进系统优化控制模式研究

在不同的飞行任务段采用不同的优化控制模式,能够充分发挥发动机的性能潜力,提高飞机性能。利用机载自适应模型,使优化控制模式具有自适应能力。优化过程采用线性规划(LP)方法结合发动机的物理响应过程来解决非线性的发动机性能优化问题。文中阐述了优化控制的设计和控制算法,并进行了数字仿真试验,结果表明:在平飞加速工况下,采用最大推力模式,可提高发动机推力约10%;在亚音速巡航时,采用最小油耗模式,可节省单位油耗约2%,验证了推进系统优化控制模式的性能效益。      

Prescribed fast tracking control for flexible air-breathing hypersonic vehicles: An event-triggered case

In this paper, a prescribed fast tracking control scheme is proposed for Flexible Air-breathing Hypersonic Vehicles (FAHV) subject to lumped disturbances and limited resources. To maintain tracking errors of velocity and altitude converge to a predefined region with a prescribed time and release the transient intense fluctuations encountered in classical Prescribed Performance Control (PPC) using a fast decaying rate, a tracking differentiator-based PPC is presented, where the reaching time and the maximum time differentiation of preselected envelopes can be regulated as a prior via fixing an acceleration factor, so that a guaranteed fast convergence speed can be realized with reduced oscillations. Besides, to avoid the excessive occupation of limited resources (energy and communication) and guarantee a remarkable tracking accuracy, switching event-triggered mechanisms are constructed for FAHV control realization, which provide a promising way to pursue a desired level of tracking performance with a low energy consumption. Subsequently, Uncertainty and Disturbance Estimators (UDE) and Sigmoid function-based Tracking Differentiators (STD) are employed to provide disturbance estimation and reference derivation with a low computational complexity. Finally, robust control laws are designed to compensate for the sampling error induced by event-triggered conditions, meanwhile Zeno phenomena can be effectively eliminated. The simulation results and comparisons validate the effectiveness of the proposed scheme.