民用涡扇发动机多变量增广LQR控制器设计

针对民用涡扇发动机设计多变量控制器,提出将多变量增广LQR控制算法引入到民用涡扇发动机的方法。将发动机控制量作为增广的状态向量引入LQR算法设计,并根据控制系统回路的性能需求,设计期望动态响应曲线;期望动态响应与实际动态响应的差值范数作为优化目标用来调整、确定LQR控制算法的权阵取值;设计的控制器与民用涡扇发动机非线性模型仿真验证。结果表明,多变量增广LQR控制器满足民用涡扇发动机的控制需求。     

基于RBF网络的航空发动机单神经元解耦控制

针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于RBF网络辨识的航空发动机多变量单神经元网络解耦控制方法。对发动机的多个控制回路,采用多个RBF网络实时辨识各个回路发动机的数学模型,并将系统的灵敏度信息实时反馈给各回路的控制器,保证了单神经元网络控制器对各回路的准确控制,最终实现对发动机多回路的解耦控制。通过在飞行包线内的仿真,结果表明,该方法不依赖被控对象的精确模型,有效地实现了对发动机的解耦控制,而且具有良好的动静态性能,将其应用于航空发动机多变量解耦控制是行之有效的。     

一种航空发动机多变量自抗扰解耦控制律设计

研究了航空发动机多变量解耦控制律设计问题。提出了一种用于航空发动机多回路控制的多变量自抗扰解耦控制算法:首先通过静态解耦算法实现多变量耦合系统的静态解耦,而后通过ADRC非线性扩张观测器的补偿控制实现各回路的动态解耦,最终实现复杂多变量耦合系统的解耦控制。以某涡扇发动机非线性部件级实时数学模型为被控对象,基于上述多变量自抗扰解耦控制算法设计了发动机中间状态以上多变量控制律。在全包线内,与基于增广LQR控制方法设计发动机闭环系统,进行了对比研究。数字仿真结果表明,前者使得发动机闭环系统具有更好的指令跟踪和多回路解耦能力。     

控制阵解耦的直升机显模型跟踪飞控系统设计

以某型武装直升机为例,在电传控制方式下,从工程易实现的角度出发,仅通过对控制阵B解耦,设计直升机显模型跟踪飞控系统。重点阐述了解耦矩阵Bd的设计,主要讨论当B不为方阵时,如何从广义逆矩阵的角度设计解耦矩阵,同时还需解决内回路多变量输入输出维数不一致的问题。通过定量分析评估所设计的模型跟踪系统的性能。完成内回路设计后,采用单输入单输出经典控制方法设计外回路。仿真结果验证了内外回路单独独立设计的可行性。     

直接力控制的特征结构配置法

以现代控制理论和飞行力学原理为基础，针对直接力控制器设计中存在的模态耦合问题，提出一种应用状态反特征结构配置进行解耦的方法，并出相应的公式。分析表明，用此方法对系统的极点和特征向量可以进行希望的配置。并能达到设计要求，同时仿真结果说明，用状态反馈特征结构配置法设计的控制系统比用线性二次型调节器（LQR）方法设计的控制系统解耦性能好，响应速度快，并且解决了输出反馈特征结构配置不能确保闭环系统稳定的问题。     

一种新的控制系统H∞/LTR设计方法

 提出了目标回路传递函数恢复的一种新的控制系统H∞/LTR设计方法,通过引入对控制量的加权,不仅可以保持LQR回路的特性,而且可以使控制器具有较低的增益和较小的带宽。此方法克服了LQG/LTR方法增益过高和LQR无穷带宽而引起的控制器对噪声特别敏感的缺点,从而达到抑制噪声的目的。与此同时,通过合理选择权函数,方法在回路中引入了积分环节,消除了静差,但却避免了增广,从而降低了系统的阶数。最后的实例验证了方法的可行性。     

航空发动机多目标优化解耦控制设计方法

首先提出了全新的、用P范数表示的控制系统耦合程度量化指标———耦合度的概念,然后提出了可以反映航空发动机多个控制目标的多目标优化目标函数,并根据耦合度与该目标函数给出了解耦控制设计方法。该方法可以设计出真正意义上的具有解耦功能的多变量控制器,设计过程一步完成;应用于某型航空涡扇发动机控制系统设计,仿真结果表明了其可行性。     

无人直升机非线性控制器设计

直升机作为一种特殊的飞行器,其非线性运动特性强,稳定性差,各通道的耦合性严重。针对直升机的特点,将非线性反馈线性化的方法运用到直升机的控制中,通过该方法得到解耦的直升机伪线性模型,采用经典的LQR线性最优二次型设计方法设计状态反馈控制器。仿真结果表明,设计的控制系统具有良好的性能,满足控制要求。     

涡轴发动机双回路PI控制器多发功率匹配

为了应对多个发动机共同驱动同一直升机时,单个发动机性能衰退所引发的输出功率不平衡问题,以控制2个转子转速的双回路结构PI控制器为基础,将外回路改为直接功率控制回路,搭配能够计算旋翼在一定转速下需求功率的机载模型,构建了1种涡轴发动机多发功率平衡匹配控制系统.内回路分别采用燃气发生器转子转速控制回路和动力涡轮转子转速控制回路,得到参数不同的控制器并进行了仿真验证和对比.结果表明:所设计的双回路PI控制器能够在保证涡轴发动机动力涡轮转速恒定的同时,使性能衰退程度不同的2台发动机输出相同的功率.     

航空发动机递归神经网络分路式解耦控制

针对航空发动机多变量控制中变量之间的耦合问题,提出了一种基于递归神经网络的分路式动态解耦控制方法,给出了发动机双路式解耦控制系统的结构及其解耦原理和算法。利用递归小波网络较强的动态非线性映射能力,在线完成发动机各控制通道的模型辨识,并回馈对应的灵敏度信息;神经网络PID控制器根据回馈的信息在线自适应调整参数,实现发动机各通道的准确跟踪和分路独立控制。仿真表明,该方法在保证控制系统良好的动态和稳态性能的同时,有效地减小了各回路之间的耦合影响,能够成功应用于发动机控制系统的解耦。      

改进型LQR方法在飞机控制律设计中的应用

阐述了线性二次型状态反馈（LQR）理论在飞行控制系统设计中的优势。针对现代飞机飞行控制系统非线性、多回路和强耦合的特点，典型的介绍了纵向飞行控制系统的设计过程。选择反馈信号以及升降舵等变量作为输出量．使传统LQR最优控制中对加权阵Q和R的选择变为对降维的加权阵Q的选择,并通过真实飞行速度进行动态调参，最后，通过仿真验证了该方法的正碜性和实用性。     

硬式加油伸缩杆非线性解耦控制仿真研究

多输入/输出、耦合、非线性硬式空中加油伸缩杆解耦控制是加油控制系统设计的关键。当系统满足一定条件时,采用逆系统方法将原系统等效为线性系统,并在此基础上对解耦系统进行PI控制,以实现满意的控制效果。通过MATLAB/SIMULINK建立了伸缩杆模型并设计了解耦控制器,仿真结果表明该解耦方法很好地消除了系统间的耦合作用,能够满足工程设计的需要。     

航空发动机LQR控制的模糊神经网络方法

针对线性二次型调节器LQR在航空发动机多变量控制中存在的存储量需求太大的问题,提出了相应的自适应神经网络模糊控制方法。根据某型发动机飞行包线内给定工作点的线性化模型,分别设计控制器,并将分别设计的控制器用自适应神经网络模糊推理的方法进行综合,使之成为一个非线性的控制器,由此可以得出其它工作点的LQR设计结果。该方法能够在一定程度上弥补LQR控制的缺陷,仿真实例表明了其有效性。      

输入-输出非线性反馈线性化方法在硬式空中加油控制系统设计中的应用

 通过对硬式空中加油技术的研究,建立了硬式加油伸缩杆数学模型,结果表明该伸缩杆系统为一个多输入-多输出(MIMO)、耦合、非线性系统。这样解耦控制就成为系统设计的关键。当系统满足可解耦条件时,采用一种基于输入-输出(I/O)非线性反馈线性化的微分几何方法,输出与等效新输入之间呈现线性微分方程关系,选择合适的反馈形式可使伸缩杆的姿态控制解耦。解耦后,伸缩杆就可分解为俯仰和滚转方向两个相互独立的单输入-单输出(SISO)线性子系统。在MATLAB中建立了伸缩杆及其解耦模型,并进行了仿真研究。结果表明该解耦方法很好地消除了系统间的耦合作用,能够满足工程设计的需要。     

基于优化拟形的航空发动机控制器降阶方法

提出了一种基于优化输出拟形的航空发动机多变量控制器降阶方法,并以LQG/LTR控制器降阶为例,成功地将原控制器从8阶降为3阶.首先将控制器分为积分环节部分和稳定子系统部分,采用输出拟形的方法用低阶系统去逼近稳定子系统使二者具有相近的阶跃响应,利用遗传算法优化出低阶系统的参数,将低阶系统和分离出来的积分环节合并后即得到降阶后的控制器.与采用平衡截取Schur降阶方法比较,本方法可将系统阶次降得更低并取得更好的动态响应效果.     

Inverted decoupling and LMI-based controller design for a turboprop engine with actuator dynamics

The main objective of the turboprop engine control system is to ensure propeller absorbed power at a constant propeller speed by controlling fuel flow and blade angle. Since each input variable affects the selected output variables, there exist strong interactions between different control loops of a Two-Spool TurboProp Engine (TSTPE). Inverted decoupling is used to decouple the interactions and decompose the TSTPE into two independent single-input single-output systems. The multi-variable PI controller and two single-variable PI controllers are designed for the TSTPE with actuator dynamics based on Linear Matrix Inequality (LMI), respectively, which is derived from static output feedback and pole placement condition. The step responses show that due to the difference in the response times of the selected output variables, it is difficult to design an appropriate multi-variable PI controller. The designed single-variable PI controllers are tested on the TSTPE integrated model to illustrate the effectiveness of the proposed method, that is, the interactions are first decoupled and then the controllers are designed, and the resulting simulated responses show that compared with the controller designed without actuator dynamics, the gas-generator shaft speed and power turbine shaft speed can better track their respective commands under the action of the controller designed with actuator dynamics.     

Control of nearly singular decoupling systems and nonlinearaircraft maneuver

The author treats the question of control of a class of nonlinear systems using state variable feedback whose input/output map is nearly singular. Although the existing decoupling theory is applicable to such systems, this requires a large amount of control, which may not be permissible. A decoupling approach using state variable feedback in an approximate sense, but requiring a small control magnitude is considered. A decoupling scheme is presented that gives rise to a singularly perturbed system describing the fast dynamics of the control vector. The quasi-steady-state solution of the system gives a control law that decouples the system in an approximate way. The controller includes a servocompensator and a reference trajectory generator. Based on this result, a control law for approximate decoupling of roll angle, angle of attack, and sideslip in rapid, nonlinear airplane maneuvers is derived. Simulated responses of the closed-loop system show that large, simultaneous lateral and longitudinal maneuvers can be accurately performed in spite of uncertainty in stability derivatives     

航空发动机三变量鲁棒控制器设计

对发动机三变量控制进行了研究.由于发动机可作为被控量的输出参数很多,用不同的被控量设计的控制器系统性能差别很大,所以选择合适的被控量就显得尤为重要.采用RSCN(鲁棒稳定性和条件数)方法从发动机的14个输出变量中选择三个变量作为发动机的被控量,然后用所选择的发动机输入/输出变量来设计增广LQR(1inenr quadratic requlator)控制器,数字仿真表明通过上述方法设计的发动机控制系统响应速度较快,无稳态误差,鲁棒性好.