LQG／LTR方法在涡扇发动机控制中的应用

采用LQG／LTR多变量鲁棒控制器设计方法设计了某型航空涡扇发动机控制器；利用神经网络拟合发动机飞行条件、状态与控制器参数之间的关系,验证了控制器在全飞行包线内的性能。仿真结果表明,发动机控制系统的指令跟踪、噪声抑制、抗干扰和鲁棒性等性能良好,能满足发动机稳态控制的要求。     

基于多项式平方和规划的涡扇发动机切换控制

针对航空发动机动态特性随飞行状态和飞行条件的变化范围大,单一控制器很难保证全包线内控制效果的问题,在航空发动机LPV模型基础上提出1种平滑过渡的切换控制方法。该方法根据发动机进口条件对飞行包线区域进行划分,按照多项式平方和规划理论以及平滑过渡切换律求取各子区域的Lyapunov函数及LPV控制器。在某型涡扇发动机上进行仿真验证,结果表明:所设计的切换LPV控制器在不同高度、马赫数和转速条件下均具有良好的性能和控制精度,可以实现平滑切换。     

利用神经网络设计航空发动机全包线最优控制器

本文提出一种用神经网络拟合飞行条件、发动机工况与发动机最优控制器参数之间关系, 从而设计适合于全飞行包线范围内发动机最优稳态控制器的方案。该方案可以针对发动机分段线性化模型, 利用成熟的线性控制设计方法设计非线性控制器, 且控制器结构简单、实时性好。仿真结果表明, 所设计的发动机控制系统在整个飞行包线内的设计点及非设计点均具有良好的性能。      

基于双层LPV模型的涡扇发动机切换控制

航空发动机飞行包线和参数变化范围大,要想保证整个参数区间存在一个单一的LPV控制器,往往需要牺牲一些区域的性能。针对上述问题,提出一种基于双层LPV模型的切换控制方法。首先通过发动机进口条件将飞行包线划分为几个局部重叠的子区域,分别建立各个子区域的双层LPV模型并求取对应的Lyapunov函数,进而根据所得的Lyapunov函数设计各子区域的控制器,并采用滞后切换策略和共同二次Lyapunov函数相结合的方式实现各子区域间的切换,解决控制器在切换时抖振问题的同时保证切换的稳定性,最后以某型涡扇发动机为对象进行仿真,结果表明所设计的控制器在全包线内有良好的控制效果。     

基于SVM辨识的涡扇发动机全包线稳态控制方法

针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求.      

涡扇发动机气路部件故障增益调度容错控制

针对涡扇发动机气路部件故障导致控制性能下降甚至影响安全性的问题,提出了一种增益调度容错控制器设计方法。在全飞行包线内对发动机不同的工作点,基于部件线性化方法建立高精度的带健康参数的发动机线性化模型,并设计相应的卡尔曼滤波器构建气路部件故障诊断模块,估计出反映发动机气路部件故障程度的健康参数;针对不同工作点处正常状态和部件故障状态的线性化模型,分别设计一系列的鲁棒控制器,并根据调度参数和健康参数对发动机进行增益调度控制,以某型民用涡扇发动机为对象实现控制器的仿真验证。仿真结果表明：通过引入健康参数这一新的调度变量实现了增益调度容错控制,改善了原控制系统在气路部件发生故障导致部件流量和效率较大变化时的控制效果,保证了系统的稳定性;同时,在全飞行包线范围内有效地实现了气路部件故障下控制指令跟踪,达到了期望响应性能,控制误差、超调量和调节时间都很小,符合发动机控制系统技术要求。     

具有智能调节机构的航空发动机自适应控制系统

采用仅利用输入输出测量值的模型,参考自适应控制,设计了某型涡扇发动机的多变量控制系统;在飞行包线内选取标称点分别确定了自适应律的参数,以保证控制系统性能在该标称点处达到最优;用神经网络的方法拟合了发动机工作条件与自适应律参数之间的关系,建立了根据发动机工作状况选择合适自适应律参数的智能调节机构。仿真结果表明,所设计的控制系统在整个飞行包线内的标称点与非标称点均具有良好的性能。     

航空发动机控制律容错重组设计

针对发动机数字电子控制系统中传感器易于出现故障的特点,以某型发动机为例,采用基于控制律容错重组方法在飞行包线内的不同点上设计出了发动机容错控制器。仿真结果表明：该控制器具有很好的容错能力,故障情况下系统的动态品质与正常情况下系统的动态品质具有良好的一致性。     

航空发动机全飞行包线稳态划分方法研究

航空发动机在鲁棒控制器设计过程中存在飞行包线区域难以系统划分的问题,为此,提出基于推力耗油率特性和基于动压耗油率特性的航空发动机飞行包线划分法。根据某型涡扇发动机在全包线范围内稳态工作时的推力、耗油率及动压特性,结合大气条件的客观规律,通过两种划分方法将飞行包线划分为65 个区域,用每个区域对应标称点的参数代替其周围小偏差区域和边界点参数。通过对该发动机全包线内各区域标称点与边界点参数的对比,证明两种方法均对全飞行包线划分有效,可为后续航空发动机控制器设计提供理论基础。     

基于新型神经网络的航空发动机多变量控制

根据PID控制结构提出了一种新型神经网络控制器,对其基本结构和学习算法等进行了分析。结合某型航空涡喷发动机双变量控制需求,利用2个结构相同、相互联系的神经网络,实现了发动机双变量控制和接耦。在不同飞行条件、不同发动机工作状态下的仿真表明,控制器具有良好的控制性能     

航空发动机非完全恢复的LQG/LTR控制系统设计

为解决常规LQG/LTR控制器中存在的参数值过大问题, 提出了非完全恢复的LQG/LTR设计方法, 并从控制系统中零极点关系的角度, 阐述了该设计方法降低控制器参数数值的机理.将该方法应用于航空发动机控制系统设计中.仿真表明, 该方法不但有效地抑制了控制器的参数值过大, 且相对于常规LQG/LTR设计方法具有更理想的控制效果.      

阵风载荷减缓系统LQG/LTR多变量控制器设计

给出了阵风载荷减缓系统LQG/LTR多变量控制器设计方法,以某大型运输机为对象,设计了阵风载荷减缓系统控制器。根据系统回差矩阵的最小奇异值理论和通用相角、幅值裕度估算图,给出了系统两个通道的相角和幅值同时变化时系统的稳定裕度。仿真结果表明,该控制器能有效减缓阵风引起的飞机法向过载,其鲁棒性满足通用规范GJB185-86的要求。     

用LQG／LTR方法设计航空发动机多变量控制器

研究航空发动机多变量鲁棒控制器的设计方法。以某型涡轮喷气发动机为对象, 利用差分法得到发动机的小偏离状态空间模型, 计算了多种工况下的模型参数。利用LQG/LTR方法设计了发动机双变量鲁棒控制器, 研究了该控制系统的指令跟踪、解耦、干扰抑制等性能。      

民机四维航迹/姿态一体化自适应控制

出于运营效率和飞行安全的考虑，民用飞机在航路终端区需有效减少飞行总系统误差（TSE），提高空域资源利用率。在此航段中，飞行技术误差（FTE）是最主要的组成部分，需采用引导控制一体化的设计思想，实现民机起飞/着陆段四维航迹精确跟踪，有效减小飞行技术误差。基于回路传递函数恢复（LTR）技术协调设计随机线性系统状态观测器和最优控制器，解决大气紊流作用下的民机飞行控制系统设计问题。在此基础上，引入自适应投影算子估计大气扰动导致的气动参数不确定性，并对其作用效果进行补偿。仿真结果表明，基于LQG/LTR（Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery）控制技术的自适应飞行控制律可以有效抑制气动参数不确定性影响，能够实现民机四维航迹/姿态一体化高精度控制的目标。     

航空发动机H∞/LTR控制试验验证

 用半物理模拟试验验证了多变量鲁棒控制在航空发动机中的应用,给出了航空发动机中H_∞/LTR控制模块的设计过程及注意事项。从半物理模拟试验结果可见:与LQG/LTR控制器不同,H_∞/LTR控制器能在半物理模拟试验环境下稳定控制航空发动机;H_∞/LTR控制器具有优良的噪声抑制功能;基于包线内一点设计的H_∞/LTR控制器可适用于包线内其他区域的加力与非加力状态下的爬升、加速等仿真试验,验证了H_∞/LTR方法的鲁棒性。推进了多变量鲁棒控制设计方法在航空发动机中的实际应用。     

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。     

带矢量喷管的一体化飞行/推进控制技术研究

本文对综合推力矢量飞行／推进控制系统的设计方法进行了研究,在充分考虑了推力矢量飞行、推进子系统之间的相互作用后,建立了带推力矢量综合飞行／推进控制系统的数学模型,结合推力矢量研究的特点,采用鲁棒伺服ＬＱＧ／ＬＴＲ设计法,进行控制系统的设计,通过仿真实验,证明设计达到了要求,方法可行     

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.     

基于闭环准则的LQG/LTR飞行控制律优化设计

针对LQG/LTR飞行控制律设计中加权矩阵的选取问题,提出了一种基于闭环准则的LQG/LTR飞行控制律优化设计方法。以俯仰姿态控制律优化设计为例,首先基于闭环准则选取了满足一级飞行品质要求的参考模型,并基于该参考模型使用粒子群优化算法优化得到了两个加权矩阵,从而得到了卡尔曼滤波器和相应的目标反馈回路。进而借鉴飞机等效系统拟配的方法,优化得到了另两个加权矩阵,从而得到了LQG最优控制器,完成了回路传递恢复的优化设计。仿真结果表明,通过该方法能够快速自动地选取合适的加权矩阵,使得优化设计的LQG/LTR飞行控制律较好地满足了俯仰姿态控制的要求。