建模不确定性下变循环发动机自适应控制器设计

针对变循环航空发动机存在建模不确定情况下的多变量控制器设计问题,给出了一种最优律下的增广模型参考自适应跟踪补偿设计方法,阐明变循环发动机建模不确定性并引出LQR(Linear Quadratic Regulator)基准控制器动态跟踪不足的问题,进而在基准控制器反馈控制结构框架下,分别实现以下技术突破:确定期望闭环动态的参考模型、基于李亚普诺夫函数严格稳定证明下建立存在建模不确定性的自适应律等,最终以达到系统跟踪误差渐进为零的目标,改善系统不确定性的动态跟踪问题。对变循环航空发动机的控制器仿真结果表明:增广模型参考自适应控制方法改善了原LQR基准控制器对存在建模不确定性时的控制问题,有效地实现了控制指令跟踪,达到了所期望的动态响应,且自适应参数一致渐进稳定。同时,各标称点的稳态控制误差均小于0.3%,系统超调量小于0.8%,调节时间小于1s,符合航空发动机控制系统技术要求。     

基于ε-滤波LMS算法的航空发动机自适应逆控制

针对航空发动机这种复杂的被控对象，设计了基于ε-滤波LMS算法的发动机自适应逆控制系统。该控制结构能利用非线性滤波器实现航空发动机建模和逆建模，以滤波后的误差在线调整控制器权系数。进行了飞行包线内的数字仿真。结果表明：这种方案结构不需要精确的发动机模型，跟踪速度快，具有较高的精度和较强的鲁捧性。     

微型涡喷发动机自适应控制实验研究

针对微型涡喷发动机的非线性特性以及难以建立其准确数学模型的特点, 设计了一种自适应控制方案并加以工程实现.通过在模型参考自适应控制算法中采用死区鲁棒控制消除发动机建模误差和外界干扰对控制系统稳定性的影响;同时引入前馈补偿, 既保证发动机转速实时跟踪参考模型输出, 又避免了纯自适应控制容易产生控制信号的饱和以及高自适应增益导致的系统振荡.台架试车验证表明:该方法实时性良好, 在最大转速达125 000 r/min的全工作范围内表现出较好的鲁棒性, 最大超调量小于500 r/min, 稳态误差小于200 r/min, 可以满足微型涡喷发动机状态调节的需要.      

航空发动机滑动局部线性模型及控制

为了提高航空发动机的控制性能和控制系统的可靠性,提出一种基于粒子群算法的航空发动机局部小区域自适应滑动 的线性模型建立方法和双闭环自适应PI控制方法。在辨识区间内,以发动机转子转速为状态变量,采用在线实测数据和粒子群算法的参数估计方法,使模型辨识参数按照设定区间大小自适应跟踪滑动,从而保证线性模型能够精确逼近发动机的非线性动态。通过分析发动机燃油调节器的工作特性,建立了燃油调节器计量活门和电液伺服阀的传递函数,并根据所构建的模型,设计了航空发动机转子转速和燃油流量双闭环自适应PI控制系统以实现对航空发动机的精确控制。结果表明：利用局部滑动自适应辨识计算机得到的数据与发动机稳态、动态试验数据相吻合,且双闭环仿真控制性能满足航空发动机工作性能要求,表明所提出的航空发动机局部线性建模方法和自适应PI控制器参数算法对提高发动机的控制性能是有效的。     

航空发动机神经网络内模控制

基于神经网络内模控制理论研究了神经网络内模控制方法在航空发动机控制系统中的应用,建立了基于Elman网络的航空发动机多变量内模控制系统。采用Elman网络建立发动机内模型和内模控制器,详细介绍了建模、控制的算法及其实现过程。取部分飞行条件下的数据作为学习样本,采用动态BP算法对神经网络权值进行调整,并在飞行包线内其它工作点对整个控制系统进行了仿真。结果表明,使用神经网络建立的航空发动机内模控制系统具有良好的控制品质和较强的自适应能力。      

航空发动机性能恢复控制方法

针对航空发动机部件蜕化导致性能变差问题,设计了航空发动机性能恢复控制系统,系统根据发动机的工作状态以及健康状态在常规转速控制模式、稳态性能恢复控制模式和加速性能恢复控制模式之间切换.稳态性能恢复控制模式在常规转速控制模式的基础上设计了一个外环控制回路,通过自适应修正稳定状态下压气机转速指令达到蜕化发动机性能恢复的目的;加速性能恢复控制模式通过综合常规转速控制方法和喘振裕度控制方法,在保证发动机气动稳定的同时,充分挖掘发动机潜力,从而达到恢复蜕化发动机加速性能的目的.通过不同状态不同部件蜕化下的仿真结果表明恢复蜕化发动机性能的有效性.      

基于遗传算法的航空发动机状态变量模型建立方法

提出了一种采用遗传算法建立用于航空发动机控制系统设计的小偏差状态变量模型的方法,即根据发动机稳态工作点处的线性化数学模型的动态响应应该与该稳态工作点处的非线性数学模型动态响应一致的原则来构造遗传算法的适应度函数,通过优化算法,得出系统的状态变量模型。该方法不受系统模态及模型阶次的限制。应用该方法建立某型涡扇发动机的小偏差状态变量模型,具有较高的建模精度,根据该状态变量模型设计鲁棒控制器取得了良好的控制效果,从而验证了该方法的有效性。      

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。      

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。     

航空发动机反馈神经网络自适应控制方法

根据反馈神经网络控制方法在发动机控制系统中的应用研究,建立了基于反馈网络的发动机控制系统。采用反馈神经网络辨识发动机模型参数,用动态自适应算法对神经网络权值进行了调整,并在飞行包线内各工作点对整个控制系统进行了仿真。结果表明,使用神经网络建立的发动机控制系统具有良好的控制品质和较强的自适应能力。     

前向神经网络快速学习算法在发动机模型辨识中的应用

介绍一种采用前向神经网络辨识发动机非线性模型的快速学习方法,与现有同类方法相比,该方法采用矩阵的QR分解求解线性方程组,解决了维数过高的矩阵直接求逆带来的解失真问题,并把这种方法应用于航空发动机的非线性模型辨识。算例仿真验证了算法的可行性。      

某型发动机数控系统的相似参数自适应控制

针对航空发动机在全飞行包线非线性和时变的特点,提出了参数自适应PID控制器设计方法,研究了用最小二乘法和相似参数法两种参数估计器进行在线参数辨识和参数整定的问题。通过与发动机线性模型和部件级非线性模型的仿真,对两种控制算法进行了比较,确定了相似参数法自适应PID控制器具有稳定性好,计算简单,适用于全包线等优点。将相似参数法自适应PID控制器用于某型航空发动机全权限数控系统,通过试车和试飞,验证了该方法的优点。      

基于相似理论的航空发动机转速自适应PID控制

根据航空发动机在相似坐标系中特性不变的特点，提出一种基于相似理论的航空发动机转速自适应PID控制。该方案采用衰减曲线法进行换算PID参数整定，获得自适应调节律。仿真结果表明控制器具有良好的动静态性能，自适应性和鲁俸性。所得参数变化规律对数控系统全包线内PID控制器的参数选择具有一定的指导意义。     

基于改进LS-SVM的航空发动机传感器故障诊断与自适应重构控制

提出了一种基于改进LS-SVM的航空发动机传感器故障诊断与自适应重构控制方法.该方法通过给误差变量赋予不同权值因子提高LS-SVM的鲁棒性,采用修剪算法提高LS-SVM的稀疏性;该方法从某涡扇发动机输入输出空间中建立其正常模型,采用阈值判别法对传感器故障进行实时监视与诊断,并用模型输出值代替故障传感器测量值反馈回闭环控制系统,实现对发动机的自适应重构控制.仿真结果表明,该方法能及时准确地定位故障,并进行有效的自适应重构控制.      

基于神经网络逆控制的发动机直接推力控制

首次将动态神经网络逆控制用于航空发动机直接推力控制。为了有效消除由于神经网络逆模型构造误差(即神经网络逆模型不可能完全逼近航空发动机的逆模型)而产生的稳态误差和解决航空发动机推力不易测量的困难,分别设计了积分补偿器和推力估计器,从而实现航空发动机直接推力控制。飞行包线内数字仿真结果表明,此控制方案具有良好的动静态性能、精度高、跟踪快。     

基于DRNN网络的航空发动机多变量解耦控制

通过分析对角递归神经网络（DRNN）及带动量项的梯度学习方法（GDM）,针对某型涡扇发动机的性能控制,研究了基于对角递归神经网络的多变量自学习解耦控制算法及其在航空发动机控制中的应用.阐明了该方法的结构和原理.并在设计点处进行了发动机多变量解耦控制系统设计.在偏离设计点时,大量的仿真结果表明,系统具有较好解耦和自适应能力.     

航空绞车的反求设计技术及验证

在无任何原始资料的情况下,为生产一体化程度较高、结构相对复杂的航空绞车系统,并改进不合理结构,完善某些功能,而采用了反求设计技术.介绍了反求设计技术的原理、航空绞车结构和制造流程、性能改进方法和各种性能验证试验.     

基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制

根据航空发动机性能控制要求, 通过分析自调整神经元及最速下降学习方法, 研究了基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制系统.利用自调整神经元的结构简单、各神经元之间没有权值连接及在线学习的优点, 在线整定多变量PID控制器的参数.阐明了该方法的结构和原理.并进行了航空发动机多变量自适应解耦控制系统的设计.大量的仿真结果表明, 系统具有良好的解耦特性和自适应能力.