分布式控制系统稳定性分析及控制器设计

针对存在总线通信时延和掉包的航空发动机分布式控制系统,分别进行了时延和掉包情况下的系统建模和稳定性分析;利用增广离散化方法将时延系统转化为增广无时延模型,利用迭代方法将数据掉包建模为一定掉包界内的切换系统;分别提出时延和掉包条件下系统的稳定性条件,并通过求解线性矩阵不等式确定系统输出反馈控制增益;最后比较了基于保持输入和重构增益的2种掉包补偿措施。研究结果表明:采用基于时延的反馈控制增益设计和重构增益掉包补偿措施,可以保证分布式发动机控制系统的稳定性并获得最佳性能。     

具有网络调度的航空发动机分布式控制系统协同容错控制

为解决航空发动机分布式控制系统中网络参数与控制性能之间的冲突问题,提出了一种基于线性矩阵不等式理论的网络参数与保成本容错控制器协同设计方法。建立MEF-TOD调度协议作用下状态变量和控制变量的传输特性;将采样周期和数据包容量作为未知量引入航空发动机分布式控制系统的建模过程,得到调度协议约束下的网络参数与控制系统参数联合模型;给出联合闭环系统渐进稳定且存在成本函数上界的充分条件,并给出了网络参数与控制器增益的具体求解步骤。仿真结果显示,控制器与网络参数的协同设计方法能够求解出最优采样周期和数据包容量,据此得到容错控制器能够使航空发动机分布式控制系统在发生主动丢包故障的情况下,联合闭环系统渐进稳定,且低压转子转速超调量降低了80%,参数摆动降低了66.7%,保证控制器动态性能最优。     

航空发动机分布式控制系统时延/丢包鲁棒性分析

为了定量描述航空发动机分布式控制系统对于时延/丢包的鲁棒性，开展了分布式控制系统鲁棒性分析研究.针对能够同时刻画时延和丢包控制系统模型，以线性矩阵不等式的形式给出了稳定性判据；使用区域极点配置技术设计控制增益矩阵，并对极点位于不同区域的闭环系统进行了时延/丢包稳定裕度的求解和验证；从时延/丢包鲁棒性及动态性能的角度对闭环极点的配置区域选取进行了探讨.仿真结果证实了该稳定性判据的有效性，进一步分析结果表明:当闭环极点被配置在-4附近时，系统具有最强的时延/丢包鲁棒性.综合考虑控制系统对于时延/丢包鲁棒性和动态性能的要求，可以将闭环极点配置在圆心在-8和-4之间、半径为1的圆盘区域内.      

针对网络时延的发动机PI 控制系统稳定性分析和控制器设计

针对航空发动机分布式控制系统中的通信时延问题,进行了PI控制系统稳定性及控制设计。基于Nyquist稳定性判据 分析比例系数Kp的稳定域,进一步采用等效开环传递函数分析积分增益Ki的稳定域,获得时延上界依赖型PI控制器参数稳定域。 基于参数稳定域设计某涡扇发动机分布式控制系统的时延PI控制器,并进行了数字仿真。结果表明：在时延上界为0.3 s时,基于 参数稳定域设计的PI控制器可保证被控系统的稳定性,系统无稳态误差,转速控制系统超调量不超过0.38%;反之,基于控制器参 数非稳定域设计的控制器使被控系统的性能显著恶化。     

嵌入式分布式架构下航空发动机模型预测控制方法研究

传统集中式架构和离线设计控制器的方法已经很难满足航空发动机复杂多变、全生命周期控制需求。本文提出了一种部分分布式架构的涡喷发动机模型预测控制方法，并进行了鲁棒性分析：采用改进的组合线性模型求解方法，在保证精度的前提下大幅缩短求解时间，解决了发动机多变量线性状态空间模型求解问题；设计了基于线性模型预测控制的涡喷发动机控制器，解决了含有约束条件下发动机动态性能优化问题；考虑到分布式控制系统具有总线网络通信特性，建立了以网络工具箱模拟总线网络的分布式控制系统仿真平台，解决了存在总线网络丢包情况下的分布式控制系统鲁棒性分析问题；采用多节点模块化设计方法，设计并搭建了分布式控制系统硬件在环仿真平台并采用嵌入式矩阵运算优化方法，解决了模型预测控制算法在嵌入式平台上的应用问题。试验表明：模型预测控制的效果优于传统PID控制效果，有效地提高了发动机的动态响应；同时，在存在网络丢包情况下，本文所设计的基于模型预测控制的分布式控制系统依然具有稳定的控制效果和鲁棒性。     

某型涡扇发动机分布式容错控制系统设计与试验验证

为了提高某型涡扇发动机控制系统的安全性和可靠性,提出1种分布式架构下的容错控制方案。基于模块级硬件冗余的思想,设计了包含7个智能节点的基于TTP/C(时间触发协议)总线的发动机分布式容错控制系统,可以实现核心控制节点的硬件备份。基于控制律重构的方法,采用模型参考变结构控制算法设计了容错控制器,可以根据系统故障情况将控制结构切换至无故障的控制回路中。搭建了涡扇发动机分布式容错控制系统硬件在环仿真试验环境,开展了容错控制系统的试验验证。结果表明:在核心控制节点故障时,容错控制系统可以在120 ms内快速启用热备份节点代替故障节点;在非核心控制节点故障时,容错控制系统可以在100 ms内完成控制回路的切换,并保证发动机各状态量不产生明显波动。     

基于RBF神经网络补偿的航空发动机H_∞自适应控制研究

航空发动机控制系统是飞行器的重要机构,航空发动机存在的控制增益衰减和未建模动态等不确定性问题影响了其控制性能,为此设计将H∞自适应控制和补偿控制相结合的控制器。首先,基于混合灵敏度理论设计H∞自适应控制器;然后,基于Lyapunov 严格稳定理论设计RBF 神经网络补偿控制器对不确定性进行拟合补偿,并通过与误差相关的线性函数调整拟合速度;最后,以归一化后的航空发动机模型为被控对象进行多变量仿真试验。结果表明：本文设计的自适应控制器能够有效补偿不确定性,相比H∞控制器,超调量和调节时间都有所降低。     

基于DSP和CAN的航空发动机分布式控制系统设计

航空发动机控制系统发展趋势是分布式控制系统,本文提出了基于DSP和CAN总线的航空发动机分布式控制系统设计.设计中,用工控机模拟航空发动机电子控制器(EEC);智能传感器和执行机构的控制核心采用DSP芯片;通讯总线选用CAN总线.论文阐述了航空发动机电子控制器与各智能传感器和执行机构的软硬件设计、CAN总线通讯的实现方法.在实验室条件下实现了整个发动机控制系统的物理仿真,仿真系统初步满足了分布式系统控制要求,为航空发动机分布式控制系统的研究奠定了基础.     

航空发动机分布式控制系统指数稳定性分析

建立具有时延与数据包丢失的航空发动机分布式控制系统模型,模型为一类异步动态系统,基于Lyapunov第二法和线性矩阵不等式方法推导了系统的指数稳定性判定定理,根据该判据可以得到分布式控制系统的指数稳定意义下的状态反馈控制律,数字仿真说明了该判据的有效性.      

航空发动机分布式控制系统技术分析及系统方案

分析了航空发动机分布式控制系统的系统结构、通讯总线、智能元件、高温电子元器件及分布式电源总线等领域的研究现状,并进行技术成熟度评估.结果表明:航空发动机分布式控制系统研究处于基础研究阶段,各项技术成熟度(TRL)主要处于TRL1~TRL2.针对某涡扇发动机提出基于TTCAN(时间触发控制器局域网协议)总线的过渡分布式和部分分布式两种控制系统方案,分析了各方案中系统结构、控制功能和信号交互特点,以期为航空发动机分布式控制系统进一步研究提供参考.      

某涡扇发动机分布式控制系统设计与总线性能

针对国内某型涡扇发动机,以该机目前采用的集中式FADEC为基础,依据地域分散原则,设计了一种发动机部分分布式控制系统结构,并对发动机控制系统中的传输信号进行了合理划分;对发动机采用分布式控制进行了总线通信需求分析;选择时间触发CAN总线作为发动机分布式控制系统通信总线,并进行了通信方案设计;利用TrueTime构建了分布式控制仿真系统,研究了网络时延、掉包对发动机性能的影响.研究表明:在250kbit/s和1Mbit/s带宽下,总线利用率分别为50%和12.34%,满足通信要求;250kbit/s带宽下所设计时间触发系统的网络诱导时延为12ms,高压转子转速上升时间延迟0.02s,而网络随机掉包使发动机响应明显变慢,设计时需要加以考虑.      

基于T-S模糊模型的非线性分布参数系统极点配置P-sD控制CSCD

采用Lyapunov直接法讨论分布参数系统的稳定性,建立分布参数系统的Lyapunov函数。为保证分布参数系统稳定,应使Lyapunov函数对时间的微分小于0。由于分布参数系统中存在空间一次微分项与二次微分项,Lyapunov函数对时间的微分中将出现常数项与积分项,针对常数项,引入空间一次微分项来抵消;针对积分项,引入对应的状态反馈来使系统稳定。利用边界条件量化Lyapunov函数对时间的微分中的各项,从而设计控制器,这是一种新的设计P-sD状态控制的方式。其中状态反馈的部分采用极点配置的方法来设计,当分布参数系统中出现状态变量的非线性函数时,采用T-S模糊模型表达,可以通过状态变量的线性组合精确描述非线性项,以便极点配置设计状态反馈。针对两个非线性分布参数数学模型进行仿真,结果证明设计的P-sD状态控制器可以使分布参数系统稳定,并达到期望的效果。     

航空发动机分布式控制系统动态输出反馈鲁棒H∞容错控制

针对存在网络诱导时延、外部干扰的航空发动机分布式控制系统,提出了执行机构发生部分失效故障时的输出反馈容错控制方法。对航空发动机分布式控制系统中网络诱导时延以及执行器部分失效问题进行量化说明,在此基础上,采用动态输出反馈控制器建立增广闭环系统。针对所建立的增广闭环系统,对H∞性能约束下的增广闭环系统稳定性进行分析,并利用线性矩阵不等式理论设计了输出反馈H∞容错控制器。仿真结果表明,当两个执行机构输出值分别为衰减80%和50%时,控制系统在所设计的控制器作用下均方渐进稳定,且具有H∞性能指标为0.63,同样在正向偏差故障条件下也具有很好的容错能力。      

Feedback control of boundary layer Tollmien-Schlichting waves using a simple model-based controller

The attenuation of spatially evolving instability Tollmien-Schlichting (T-S) waves in the boundary layer of a flat plate with zero pressure gradients using an active feedback control scheme is theoretically and numerically investigated. The boundary layer is excited artificially by various perturbations to create a three-dimensional field of instability waves. Arrays of actuators and sensors are distributed locally at the wall surface and connected together via a feedback controller. The key elements of this feedback control are the determination of the dynamic model of the flat plate boundary layer between the actuators and the sensors, and the design of the model-based feedback controller. The dynamic model is established based on the linear stability calculation which simulates the three-dimensional input-output behaviour of the boundary layer. To simplify the control problem, an uncoupled control mode of the dynamic model is made to capture only those dynamics that have greatest influences on the input-output behaviour. A Proportional-Integral-Derivative (PID) controller, i.e. a lead-lag compensator, combining with a standard Smith predictor is designed based on the system stability criterion and the specifications using frequency-response methods. Good performance of the feedback control with the uncoupled control mode is demonstrated by the large reduction of the three-dimensional disturbances in the boundary layer. This simple feedback control is realistic and competitive in a practical implementation of T-S wave cancellation using a limited number of localised sensors and actuators.     

无人机-无人车异构时变编队控制与扰动抑制

研究了无人机-无人车异构系统时变输出编队控制与扰动抑制问题，要求多无人机与无人车在受到未知外部扰动的情况下，保持设计的输出时变编队构型。首先，对无人机与无人车进行单体运动学与动力学建模，同时建立扰动模型，并引入代数图论概念，建立异构集群系统的协同控制模型。然后，对各无人机-无人车设计了具有分层架构的分布式时变输出编队控制器，包含基于一致性理论的编队中心估计项和基于内模原理的扰动抑制补偿项。进一步分析异构系统实现输出时变编队的可行性条件，给出了分布式编队控制器的参数选取算法，并证明了时变编队控制器构成的闭环系统的稳定性。最后，通过仿真算例来验证所设计的编队控制器的有效性。     

基于反馈误差学习的神经网络控制

研究了应用神经网络和ＰＤ反馈控制实现非线性系统的自适应跟踪问题。ＰＤ反馈控制器不但保证闭环系统的稳定性,同时其输出又作为训练神网络的参考信号。证明了通过选择适当的初始加权和加权的调节速率可以实现非线性系统的固定点跟踪。     

不确定航空发动机分布式控制系统自适应滑模控制

针对存在参数摄动、外部干扰的航空发动机不确定性分布式控制系统，在系统具有时变输入时延和干扰上界未知的情况下，设计了具有鲁棒性能的自适应滑模控制器。基于预测控制和矩阵奇异值理论，对初始的发动机离散分布式模型进行等效线性变换，得到不显含时延项的规范形系统模型，便于进行滑模面参数的求解；在给定的H∞指标下，推导了滑模运动在非匹配不确定性作用下渐进稳定的充分条件，给出了线性矩阵不等式(LMI)形式的滑模面参数设计方法；最后，设计对干扰具有估计功能的自适应率，在此基础上提出自适应滑模控制器。仿真结果表明:所设计的控制器能够有效降低外部干扰对系统动态性能的影响，在所考虑的不确定性因素作用下，系统的滑模运动具有理想的H∞性能。当外部干扰强度变化时，控制器的鲁棒性较好，状态收敛时间小于0.8s，且不存在抖振。