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。      

基于李雅普诺夫函数的航空发动机非线性控制设计方法

针对航空发动机非线性模型,提出了1种基于李雅普诺夫(Lyapunov)函数的航空发动机非线性控制设计方法。在保证系统稳定的前提下,采用该方法完成了航空发动机非线性控制器的设计。仿真研究结果表明:该设计方法可提高系统响应速度,能有效抑制干扰,且具有良好的跟踪性和鲁棒性,有效改进了航空发动机控制系统的性能。     

基于保护映射理论的航空发动机LPV/PI 控制

针对具有强非线性特性的航空发动机控制问题,将基于保护映射(Guardian Maps,GM)理论的控制方法应用于航空发动机控制系统设计中。基于某型涡扇发动机非线性模型建立了线性变参数(Linear Parameter Varying,LPV)模型;根据保护映射理论设计不同调度参数下的PI(Proportion Integration)控制器,在设计过程中,只需通过给定的初始控制器就可以自动得到满足性能要求的控制器参数集合,避免了在多个平衡点进行控制器设计;以非线性模型为被控对象,采用积分分离PI控制,在飞行包线内的不同工作点进行仿真验证。结果表明:基于保护映射理论的控制方法在解决航空发动机控制系统的非线性问题时具有显著效果。     

基于模糊Takagi-Sugeno模型的发动机转速鲁棒控制

基于某航空用二冲程活塞式发动机的非线性模型, 利用扇形非线性特性得到了发动机模糊Takagi-Sugeno(T-S)模型;基于该T-S模型, 采用系统增广的方法研究了无静态误差转速控制器;设计中考虑了鲁棒H∞性能, 使得该非线性系统的模糊控制器具有较好干扰抑制性能, 并在Lyapunov稳定性理论基础上建立了该系统渐进稳定的线性矩阵不等式条件;最后通过系统仿真算例验证了所设计控制器的有效性.      

航空发动机神经网络反步控制方法

针对航空发动机非线性和不确定性的特点,提出了一种基于神经网络的反步控制方法.采用径向基神经网络估计未知系统方程,并用一种平滑切换法有效避免了控制器奇异问题.反步法的设计基于Lya-punov稳定性原理,保证了闭环系统一致渐近有界.最后针对某型涡扇发动机非线性模型设计了高压转速控制器,仿真结果验证了该方法的有效性.      

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。      

非线性反演控制律在航空发动机多变量控制中的应用

主要研究了非线性反演控制规律设计方法在航空发动机控制中的应用.首先基于小偏差线化模型建立了航空发动机的非线性仿射模型, 讨论了非线性反演控制规律的设计方法.最后, 针对某型涡扇发动机运用非线性反演控制规律设计方法设计了双转子转速控制规律, 并给出了仿真结果, 仿真结果表明这种控制规律的设计方法在航空发动机控制中是可行的.      

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。      

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

基于非线性模型预测控制方法的航空发动机约束管理

针对目前航空发动机控制系统普遍采用Min-Max选择逻辑处理输出量约束的方法具有一定保守性的问题,设计了非线性模型预测控制器,提出在非线性序列二次规划(SQP)算法中加入罚函数实现航空发动机输出量约束管理.仿真结果表明:无论是否触及输出量约束限,非线性模型预测控制器都比Min-Max控制逻辑动态响应更快,在达到限制线时更加明显,此时调节时间从1.16s下降到0.82s,且几乎没有超调量.