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。     

进气道/发动机一体化多变量控制方法研究

针对亚声速情况下飞机机动飞行过程中大攻角状态下进气道和发动机之间流量难以匹配而导致推进系统推力损失较大的问题，提出了一种进气道/发动机一体化多变量控制方法。基于进气道/发动机一体化模型推导出了带有辅助进气门的进气道/发动机共同工作方程，并分析了共同工作原理，选用进气道和发动机的共同工作点位置作为进气道反馈量，增广到状态量中以保证进气道和发动机流量匹配。为了抑制攻角等因素引起的推力瞬间损失，在控制回路中加入了进气道限制保护环节修正控制指令，基于H₂/H_∞算法设计了进气道/发动机多变量控制器。在发动机非线性部件级模型上开展了全数字仿真验证，仿真结果表明，与常规的进气道开环控制结构相比，所提出的进气道/发动机一体化多变量控制具有良好的动态性能，并且在攻角变化情况下推力损失更小。     

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。     

基于H ∞ 回路成形的变循环发动机多变量控制

为了进一步提升变循环发动机的性能，针对3输入3输出变循环发动机模型，利用相对增益矩阵（RGA）分析了发动机内 部的耦合性；采用基于目标函数的2自由度H ∞ 回路成形法设计了多变量控制器，并与传统单变量PI方法做了对比。仿真结果表 明：多变量控制系统具有良好的扰动抑制能力和跟踪性能，且能够顺利实现模态转换；与单变量方法相比，在同等的穿越频率及相 位裕度约束下，n 1 回路阶跃响应的超调量减小了95.3%、调节时间缩短了51.5%；πe回路的最大偏移量减小了89.69%、调节时间缩 短了27.4%。表明多变量方法可以对变循环发动机进行有效控制且在跟踪控制过程中的性能更优，可以显著提升变循环发动机 的性能。     

STOVL飞机发动机多变量控制方法

短距起飞/垂直降落（STOVL）飞机发动机已采用多变量控制方法。基于鲁棒稳定性和条件数分析、块相对增益矩阵分析，对STOVL飞机发动机不同工作模式下的三变量控制系统输出选择和控制结构设计进行了研究。对常规工作模式，提出了基于多目标优化的三变量分块解耦控制方法，通过定义最优指标实现动态跟踪和分块间的耦合抑制。对常规工作模式和垂直起降工作模式间的切换，提出基于升力风扇功率前馈的复合控制方法，以消除负载变化对系统性能的影响。仿真结果表明:提出的控制方法能够保证常规工作模式下良好的解耦控制效果，能够实现不同工作模式间的平稳过渡，验证了控制方法的可行性。      

某型双轴加力涡扇发动机实时性能仿真模型

对飞行模拟机用的多变量控制的双轴加力涡扇发动机实时性能仿真模型进行了研究。根据某型发动机的控制规律、各部件间的共同工作关系及大量的实验数据 ,结合飞行模拟机的发动机模型的特点 ,研究了数据拟合 ,表格插值 ,公式推导 ,正交设计等数学方法在发动机模型中的应用 ,采用 C++语言 ,在计算机上实现了一台双轴混排加力涡扇发动机的实时仿真 ,模拟了发动机的工作状况。稳态模型误差小于 2 % ,动态模型误差小于 5 % ,完成一次计算任务时间小于 4ms      

改进FSQP算法的涡扇发动机多变量非线性控制

涡扇发动机是一个复杂的非线性系统，用常规的多变量控制方法难以获得理想的控制效果。对FSQP(Feasible Sequential Quadratic Programming)算法进行了改进，提出了一种基于改进FSQP算法和自适应变权重线性加权法的多目标优化算法。该算法可以有效的解决涡扇发动机的多变量非线性控制问题，同时在满足控制过程中的各项约束条件的前提下，达到调节时间最短的目标。通过计算机仿真证明了该控制算法的可行性和良好的控制效果。     

航空发动机多变量三层神经网络控制

提出了一种发动机多变量神经网络控制方法。采用三层前向神经网络对非线性项进行补偿,神经网络权重自适应律采用在线学习算法。控制系统的设计不需要知道精确模型,适应于全飞行包线。仿真研究表明发动机多变量神经网络控制具有良好的动、静态性能。      

基于滑模控制的航空发动机多变量约束管理

针对航空发动机传统单变量线性控制器min-max切换方法处理约束的不足,提出了单变量滑模控制器替换所有线性控制器的改进策略,并将该方法拓展为新切换逻辑下的多变量滑模控制结构。基于改进的单变量滑模控制器min-max结构,多变量控制策略中加入了多变量滑模主控制器和新的切换逻辑,充分利用发动机的所有控制量,克服了传统方法的保守性,进一步提高发动机约束下的动态性能。对稳态时工作的控制器进行了理论分析,建立了多变量控制器实现精确跟踪的充要条件。仿真结果表明,多变量控制方法在更苛刻的约束条件下能够实现跟踪任务,而且提高了推力跟踪的快速性,调节时间从1.91 s缩短到1.54 s,同时降低了稳态时的油耗。     

一种双变量模糊 PI 控制在航空发动机控制中的应用

针对某型航空发动机的性能控制,提出了一种双变量模糊ＰＩ控制算法,构造了双变量模糊ＰＩ控制器,研究它在航空发动机控制中的应用,探索航空发动机采用双变量模糊控制的规律,为航空发动机控制探索了一种新方法。     

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.     

几何可调液体冲压发动机多变量控制算法研究

为了解决几何可调冲压发动机多变量耦合下的控制问题,设计了此发动机的混合灵敏度H∞鲁棒多变量控制器。在大偏离非线性动态模型基础上进行了仿真试验验证并与原单变量多回路控制器进行了对比,试验结果表明此多变量控制器可以有效地减小输出超调,提高了发动机的稳定裕度。      

航空发动机多变量自学习模糊解耦控制

提出了一种自学习模糊解耦控制器，将多变量模糊解耦控制和模型参考自学习控制结合起来，利用模糊逆模型在线产生和修正模糊解耦控制系统的规则库。并研究了它在航空发动机上的应用，取得了较好的控制效果。     

基于μ综合的宽包线冲压发动机多变量鲁棒稳定控制研究

为避免控制律设计结果出现较大的保守性,考虑冲压发动机的宽包线、非线性、不确定性和未建模动态特性等问题,研究了基于μ综合方法的发动机多变量控制算法设计。建立了一种发动机模型,给出了标称模型的选择和权函数设置与选取,用D-K迭代获得了μ综合控制器。数值仿真验证结果表明:基于μ综合设计的多变量鲁棒控制器在发动机宽包线范围内均满足控制性能指标要求,验证了控制算法的稳定性和鲁棒性,实现了单个控制器控制多个发动机状态点的功能,避免传统控制模式中复杂的动态调参过程。     

高推重比发动机全权限数字电子控制系统研究和半物理仿真试验验证

以第4代战斗机的动力装置--高推重比发动机为控制对象,攻克了多项全权限数控系统的术,完成了高推重比发动机数控系统总体方案设计和多变量控制技术的工程化研究,适合多变量控制、轻质量、小体积的电子控制器和轻质量、小体积的机械液压装置的研制,以及高推重比发动机全权限数控系统的半物理仿真试验.     

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     

利用SQP控制涡扇发动机加速过程的多目标最优化研究

在涡扇发动机加速过程控制中引入多目标评价函数法中的线性加权和法,实现发动机加速过程的双变量控制。研究过程中,充分考虑了涡扇发动机加速过程中的各项约束条件。仿真结果表明,应用多目标最优化方法来进行发动机加速最优控制是可行的,能充分发挥发动机的潜力。      

涡轮喷气发动机双变量调节计划研究

本文对最大状态下双转子发动机的双变量调节计划进行了讨论,用非线性模拟计算程序对双变量发动机进行性能计算,其结果是双变量涡喷发动机性能大大优于单变量调节计划的涡喷发动机。虽然有不同的二种性能参数组合的计划,但每种计划仅适用发动机的一种情况使用。当釆用具有相同的低压转子转速和相同的涡轮前温度的计划时,高压压气机的喘振边界将缩小,文中的一种复杂调节计划是解决困难的一种好方法。最后对双变量调节计划使用中遇到的问题进行了分析。     

涡喷发动机多变量自适应加速控制

提出了一种模型参考自适应控制方法, 并应用于双转子涡喷发动机多变量控制系统。仿真研究表明, 该方法在整个飞行包线内均有满意的瞬态响应, 对非线性的建模不确定性具有较好的鲁棒性, 以及对多变量系统中较强的耦合作用有较好的解耦效果。与传统的调节器相比, 发动机加速时间约减少16%, 加速过程中发动机推力明显增加, 平衡状态仍可提高约9%。      

带执行机构的航空发动机控制系统设计仿真

为探讨执行机构对航空发动机控制系统设计的影响，采用多变量H∞控制器设计方法进行了某型航空发动机中间状态控制系统的设计，利用数字仿真平台进行了有无执行机构时控制系统的对比仿真。结果表明，执行机构的加入能帮助控制器对控制量能量进行约束，同时，在控制量增大的方向上，控制系统具有很大的鲁棒稳定和鲁棒性能范围。