涡轴发动机非线性模型预测控制

 对涡轴发动机进行了非线性模型预测控制(NMPC)研究,设计了非线性模型预测,该控制器主要包括3个方面：预测模型、滚动优化和反馈校正。利用神经元网络模型预测涡轴发动机动态响应过程,得到预测模型;运用序列二次规划(SQP)优化算法进行发动机的在线滚动优化,得到发动机的燃油控制量;根据神经元网络模型与实际发动机对象的输出误差,对控制器的指令信号进行了反馈校正。最后进行了仿真实验,与常规串级PID控制相比较,非线性模型预测控制器的超调量从2.2%降低到0.8%,响应时间从6 s降低到2 s,具有很好的控制品质。     

基于在线滚动LS-SVR的涡轴发动机混合预测控制

提出了一种串级PID+非线性模型预测控制(NMPC)的混合控制方案,用于涡轴发动机控制系统中。其中:主控制回路采用串级PID控制器以消除静差保证系统稳定;带约束优化的预测控制器则用于实时燃油补偿,以增强发动机系统对直升机功率需求的快速跟随能力。该预测控制器是基于在线预测模型实现,首先在VC环境下设计在线滚动最小二乘支持向量回归机(OSLS-SVR),在线训练高精度、实时性好的内嵌式预测模型,其测试精度可达3‰;而后利用该模型与序列二次规划(SQP)算法完成滚动优化,建立预测控制器;最后,在UH-60A直升机/T700涡轴发动机综合模型仿真环境下,通过模拟直升机大幅急速升降操作,验证了该混合预测控制方案对大扰动具有较强的抑制能力及鲁棒性,从而使直升机获得更好的机动性能。     

航空发动机过渡态全局寻优控制方法研究

为了对发动机的动态过程进行控制, 提出了一种基于SQP的全局寻优控制方法.每一步寻优过程分为长程优化和短程优化两个阶段.根据长程优化结果, 重构了关联目标函数, 在此基础上, 进行了短程优化修正, 并利用修正结果进行控制.将这种方法应用于某型航空发动机的过渡态控制中, 得到了理想的控制结果.仿真结果表明该方法能较好地解决一般局部优化方法在有纯延迟、模型失配等情况下的优化控制效果下降的问题.      

Maneuver control at high angle of attack based on real-time optimization of integrated aero-propulsion

To reduce the propulsion system installation thrust loss under high angle of attack maneuvering, a control method based on real-time optimization of the integrated aero-propulsion is proposed. Firstly, based on data fitting and physical principle, an integrated onboard model of propulsion system is established, which can calculate various performance parameters of the propulsion system in real time, and has high accuracy and real-time performance. Secondly, to improve the compatibility of optimization real-time performance and search accuracy, the online optimization control of aero-propulsion system is realized based on an improved trust region algorithm. Finally, by controlling the auxiliary intake valve, a good match between inlet and engine is realized, which solves the problems of intake flow reducing and total pressure recovery coefficient declining, and improves the installation performance of propulsion system. The simulation results indicate that, compared with the conventional independent engine control, the real-time integrated optimization method reduces the installed thrust loss by 3.61% under the design condition, and 4.58% under the off-design condition. Furthermore, the simulation on HIL (Hardware-In-the-Loop) platform verifies the real-time performance of integrated optimization method.     

基于显式预测控制的涡扇发动机控制器设计

模型预测控制因其能够较好地处理涡扇发动机约束问题且实现多变量控制而具有较大的应用潜力。为了解决传统模型预测控制算法在实际应用中存在运算量大、实时性较差的问题,基于显式模型预测设计了航空发动机多变量控制器。在控制结构上采用多速率双闭环系统,保证了控制精度;在计算上通过多参数规划将在线优化问题转化为线性函数计算问题,大幅度减少了计算量;在发动机从开环切闭环的过程提出一种增量式切换方法,实现无扰切换。数值仿真和硬件在环仿真结果表明,转速和压比稳态误差分别不超过±0.25%和±1%,控制器在25ms控制周期内能完成计算,满足嵌入式系统实时性要求。     

基于复合推进系统动态模型-状态变量模型的航空发动机直接推力预测控制

直接推力控制可以有效改善推力控制的品质,针对航空发动机直接推力控制问题,进行了模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)研究。为了提升航空发动机推力控制的精度,提出了基于复合推进系统动态模型-状态变量模型(Compact Propulsion System Dynamic Model-State Variable Model-State Variable Model, CPSDM-SVM)的航空发动机直接推力预测控制方法。CPSDM实时估计出不可测参数（推力、喘振裕度等）的基准值,SVM则根据未来输入实时预测发动机未来响应。由于CPSDM将发动机分为进气道、核心机、喷管、喘振裕度、推力等进行建模,在兼顾精度的同时,提高机载模型的实时性。CPSDM-SVM作为MPC算法中的预测模型,具有较高的精度和实时性。仿真结果表明,在与基于分段线化模型的传统模型预测控制方法实时性基本相同的情况下,所提出方法控制效果有明显的提升,调节时间减小了1.17s。所提出方法稳态控制精度为0.08%,传统方法稳态精度为2.58%。因此,所提出方法在保证实时性的条件下,提升了控制精度和控制效果。     

基于序列二次规划算法的发动机性能寻优控制

提出用非线性序列二次规划(SQP,Sequen tial Q uadratic P rogramm ing)算法解决发动机性能寻优控制问题。分析了线性规划(LP,L inear P rogramm ing)算法用于发动机性能寻优的固有缺陷以及SQP算法的优点。给出了SQP算法与LP算法用于最大推力模式和最小油耗模式仿真结果对比曲线。数字仿真实验的结果表明,SQP算法具有比LP算法更好的优化效果,在工程实际中有很大的应用潜力。     

Multiple model predictive control of perching maneuver based on guardian maps

Considering the strong nonlinearity of Unmanned Aerial Vehicles(UAVs) resulting from high Angle of Attack(AOA) and fast maneuvering, we present a multi-model predictive control strategy for UAV maneuvering, which has a small amount of online calculation. Firstly, we divide the maneuver envelope of UAV into several sub-regions on the basis of the gap metric theory. A novel algorithm is then developed to determine the ploytopic model for each sub-region.According to this, a Robust Model Predictive...     

涡轴发动机自适应非线性预测控制

为了实现当直升机旋翼负载变化时,尽量保持功率涡轮转速恒定,并提高系统动态品质,研究了一种针对涡轴发动机的自适应非线性预测控制(ANMPC)算法.基于涡轴发动机稳态数据和动态特性,采用递归最小二乘法(RLS)进行模型参数辨识,建立了具有在线自适应能力的涡轴发动机数值-ARX(auto regressive with external input)并联预测模型.在此基础上,通过多步输出预测和反馈校正,利用序列二次型优化(SQP)算法,进行在线滚动优化,从而获得了涡轴发动机ANMPC控制器.仿真结果表明:当旋翼负载变化时,相比于传统的串联PID(比例-积分-控制)控制器,ANMPC控制器能够使得功率涡轮转速收敛更快,超调量/下垂量更小.      

Robust control for constant thrust rendezvous under thrust failure

A robust constant thrust rendezvous approach under thrust failure is proposed based on the relative motion dynamic model. Firstly, the design problem is cast into a convex optimization problem by introducing a Lyapunov function subject to linear matrix inequalities. Secondly, the robust controllers satisfying the requirements can be designed by solving this optimization problem.Then, a new algorithm of constant thrust fitting is proposed through the impulse compensation and the fuel consumption under the theoretical continuous thrust and the actual constant thrust is calculated and compared by using the method proposed in this paper. Finally, the proposed method having the advantage of saving fuel is proved and the actual constant thrust switch control laws are obtained through the isochronous interpolation method, meanwhile, an illustrative example is provided to show the effectiveness of the proposed control design method.     

基于直升机/涡轴发动机综合仿真平台的发动机非线性模型预测控制

 基于具有可靠置信度的直升机/涡轴发动机综合仿真平台,研究了涡轴发动机带约束优化的非线性模型预测控制(NMPC)技术。首先通过设计多输出迭代约简最小二乘支持向量回归机(RRLSSVR),训练具有较好实时性、精度及泛化能力的内嵌式预测模型,在高度0~5 km、前飞速度0~75 m/s范围内模型精度达5‰。其次,考虑了扭矩、燃油流量、动力涡轮转速、燃气涡轮转速等综合信息及相关约束对控制效果的影响,利用在线序列二次规划(SQP)算法实现滚动优化控制,而后加入目标转速偏差的积分项以消除静差,保证输出恒定。最后,通过对直升机进行机动飞行大扰动仿真验证了该预测控制器对扰动的抑制能力,相比传统串级PID控制,能够显著降低动力涡轮转速下垂/超调量,达到更好的控制品质。     

弹道导弹飞行时间的BP神经网络控制方法

时间协同攻击是提高弹道导弹突防能力和作战效能的一种重要手段。由于发动机推力偏差等干扰因素造成导弹的飞行时间偏差较大,为精确控制弹道导弹的飞行时间,运用BP神经网络算法,建立了一种适用于较大飞行时间偏差修正的飞行时间调控模型。该模型用视加速度偏差表征推力偏差等干扰的影响,根据视加速度偏差调整导弹飞行中某一时段的程序角来实现对飞行时间的精确控制。由BP神经网络建立满足飞行时间偏差要求下视加速度与飞行程序角速率、转弯结束时间之间的映射关系。导弹实际飞行时,根据实际视加速度,由BP神经网络在线计算出飞行程序角速率及转弯结束时间,使导弹在干扰条件下仍以预定飞行时间到达目标。最后,通过仿真验证了该模型的有效性和可行性。     

考虑多类维修优先权的多级维修供应系统库存控制

备件筹措与保障站点的维修能力和故障件维修机制密切相关。在经典VARI-METRIC模型上,拓宽了模型中"无限维修总体"和"先到先修"的假设条件,基于排队理论,考虑维修优先权对维修过程的影响,对故障件的维修周转时间进行了修正,建立了具有多类维修优先权的备件初始库存优化模型。构造了多站点优先权分配的目标函数,采用智能优化算法对优先权分配方案进行了优化;根据所得方案,采用边际优化算法进行了备件库存优化,提出了采用智能优化算法和边际优化算法对优先权分配方案和备件库存进行分步优化的方法,并开展了算法复杂度分析。算例分析表明,考虑优先权的备件配置方案在满足各项保障效能指标的同时,显著降低了备件购置费用;分步优化的方法在有效降低运算时间提高计算效率的同时保持了一定的计算精度。提出的模型和优化方法能够为装备保障人员制定合理的保障方案提供决策支持。     

航空发动机推力衰退缓解的神经网络控制

针对航空发动机气路部件性能退化导致的推力下降问题,提出一种基于变增量线性规划(LP)优化 神经网络控制方法用于航空发动机推力衰退缓解控制。该方法通过内环控制转速和发动机压比,外环修正发动机指令信号以缓解发动机推力衰退。其中内环非线性自回归滑动平均(NARMA-L2)转速控制器由神经网络训练得到;外环指令修正回路利用变增量LP优化方法调整发动机指令信号。以某型小涵道比涡扇发动机为对象进行仿真验证,结果表明,在4组仿真条件下,设计的控制方法在保证性能退化的发动机不超限的条件下使推力衰退至少缓解了46.5%,验证了该方法的有效性。     

Reduced-dimensional MPC controller for direct thrust control

With the development of the aircraft gas turbine engine, a control system should be able to achieve effective thrust control to gain better operability. The main contribution of this paper is to develop a novel direct thrust control approach based on an improved model predictive control method through a strategy that reduces the dimension of control sequence. It can not only achieve normal direct thrust control tasks but also maximize the thrust level within the safe operation boundaries. Only t...     

辅助动力装置控制系统传感器智能解析余度方法

针对辅助动力装置(APU)控制系统传感器故障,提出了一种基于协方差优化集成极限学习网络(COSELM)的传感器智能解析余度方法。该方法能够根据在线序列预测误差的最小方差来自适应更新单个在线序列极限学习机的权重系数,发挥和权衡各个学习模型的优势,通过提高模型算法的稳定性和泛化性,改善传感器智能解析余度的精度。通过在某辅助动力装置控制系统传感器解析余度的验证表明,提出的COSELM方法可以解决传感器在发生偏置故障时的信号重构问题,重构误差不超过1%,适用于不同辅助动力装置个体,为其提供可靠的解析余度。     

基于Gauss伪谱法的UCAV对地攻击武器投放轨迹规划

研究无人作战飞机(UCAV)在对地攻击阶段的武器投放轨迹规划问题.针对传统方法在处理复杂的飞行器运动学、动力学约束上存在的困难,提出了一种基于Gauss伪谱法(GPM)的求解策略.首先,为了最大程度地逼近实际飞行环境,对UCAV的气动力特性、发动机推力特性、油耗特性及大气环境特性进行了高精度拟合,并充分考虑了飞行器各种...     

航空活塞式发动机瞬态空燃比控制仿真研究

针对航空活塞式直喷发动机瞬态空燃比难以精确控制、动态超调大等问题,采用基于改进的粒子群优化算法和Elman神经网络(VPSO-Elman网络)的模型预测控制算法对发动机过渡工况空燃比进行控制。在实验数据的基础上,利用发动机建模软件AMESim建立发动机模型,在MATLAB/Simulink中建立VPSO-Elman空燃比预测模型控制系统,通过联合仿真检验控制系统的性能。结果表明:瞬态工况下,相比于比例-积分-微分（PID）控制,VPSO-Elman网络模型预测控制下的空燃比超调量可以减小约20%,回调时间缩短约75%;针对不同的节气门开度变化速率,VPSO-Elman控制器同样具有良好的控制效果。      

一种非线性滤波器的误差分析及应用

针对一类具有未建模误差和扰动的非线性系统的状态估计问题,提出一种在线估计并补偿模型误差的非线性滤波算法,该算法利用非线性预测滤波(NPF)基于预测输出残差的方差最小的基本原则估计模型误差,冉利用扩展卡尔曼滤波(EKF)的思想对补偿后的模型进行状态估计;详细推导了状态估计误差及其方差阵的传播模型.以卫星姿态确定系统为例,...     

可行SLP法在发动机在线优化中的应用

研究了航空发动机在线优化算法问题。基于序列可行方向法,提出了一种用于解决一般非线性优化问题改进的序列线性规划(SLP)在线优化算法——可行下降序列线性规划(FSLP)方法。其显著特点是通过适当的步长修正算法,在保证目标函数下降的同时,确保解的可行性。根据对偶理论证明了其核心算法的收敛性,对步长修正原理进行了数学分析,并详细介绍了算法实现途径。基于上述优化算法,以某型双转子涡扇发动机最大推力模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比传统的序列优化方法,在提高优化算法解的可行性方面效果更好。