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根据部件法建立了加力式双转子混合排气涡扇发动机全包线稳态数学模型.基于该模型,利用容积动力学原理,建立了起动数学模型.将该原理扩展到慢车状态以上,建立了包括起动、加减速、开关加力、停车等完整过程的全状态动态数学模型.以此为基础,给出了加力式双转子混合排气涡扇发动机在飞行包线内的高度特性.根据加力式双转子混合排气涡扇发动机原理,设计了简单的起动调节规律、加减速调节规律、加力调节规律及停车调节规律;计算了海平面标准大气条件下的从起动、加减速、开关加力、停车的完整动态过程.理论分析与仿真结果表明:该建模方法能够正确完成加力式双转子混合排气涡扇发动机的全包线的稳态计算和全状态动态计算,准确反映了该发动机在整个飞行包线内的全部工作过程. 相似文献
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提出了一种改善航空发动机加速性能的方法:采用SQP寻优方法对航空发动机进行加速过程的寻优控制仿真计算,获得以油/气压比为函数的优化加速燃油控制规律。选取工作包线内具有一定覆盖性的若干个状态点,进行加速过程寻优控制仿真。考虑到根据油/气压线开环进行加速控制易于导致涡轮后温度瞬态超调,提出了根据两类约束条件计算开环加速线,对所获得的两条优化的加速线进行融合,进而获得适用于全飞行包线范围内的加速燃油控制规律。仿真计算表明,所提出的加速燃油控制规律可以在兼顾涡轮后温度不超温和压气机喘振裕度的情况下,实现发动机加速时间最短的目标。 相似文献
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首先建立了一种变几何通道涡扇发动机数学模型,该模型中,风扇及压气机在不同进口导流叶片角度下的特性是通过基准特性的修正获得的,然后根据几何涡扇的特点,利用非线性归划中的约束尺度法(CVM)设计出了最优加速规律,研究结果表明,用这种方法建立的变几何涡扇数学模型是可行的,用约束变尺度法对发动机加速控制规律进行优化可以明显地改善发动机的加速性。 相似文献
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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。 相似文献
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针对涡扇发动机加减速过程特性参数变化大的不确定系统,提出一种带执行机构的涡扇发动机自适应加减速伺服控制设计方法。采用变阻尼修正的自适应控制规律,抑制了自适应加减速过程中的参数漂移。在自适应加减速控制算法中,设计目标是使被控对象的输出能够伺服跟踪任意加减速指令信号,这一指令与涡扇发动机加减速过程中对带有条件限制的指令要求一致,为使控制系统具有加减速伺服跟踪和对外界扰动信号抑制的能力,在控制回路中内嵌积分环节,实现闭环加速伺服跟踪鲁棒性能,结果表明:自适应控制适用于涡扇发动机过渡态控制。在仿真时,在系统中加入白噪声干扰的情况下,自适应参数被限制在±0.003的范围内,没有出现参数漂移现象;在快速加减速过程中,加减速燃油流量未出现大幅超调和下垂,加减速时间不超过4 s。 相似文献
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加速控制计划直接影响了发动机的响应速度以及运行安全。为了提高发动机响应能力,提出了一种基于等温度线的发动机全包线加速控制计划。分别针对稳态和动态过程开展相似换算误差分析,证明并验证了关键参数在等风扇进口温度时,具有较高相似换算精度的规律。基于此换算误差理论,提出全包线加速控制计划改进方法,该方法在不同等风扇进口温度下设计多条加速控制计划,再通过线性插值得到包线内不同等温线下的加速控制计划。结果表明,改进后的加速控制计划相比于传统单点优化得到的加速控制计划,发动机加速至最大转速的98%所需的时间减少了7.2%,最大转速提升了1%,且风扇、压气机喘振裕度和涡轮前温度等均未超出限制值。因此,该方法相比于传统单点优化方法既提升了在包线内获取的加速控制计划的精度,又确保了发动机在包线内安全稳定工作的前提下更好的发挥加速性能。 相似文献
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利用SQP控制涡扇发动机加速过程的多目标最优化研究 总被引:4,自引:4,他引:4
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 ,改善发动机的加速性 相似文献
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SQP方法在航空发动机加速过程控制中的应用研究 总被引:12,自引:6,他引:6
本文研究了采用非线性规划方法中的序列二次规划最优化方法解决涡轮风扇发动机加速过程的最优控制问题。在研究中,考虑了发动机加速过程中的压气机喘振边界、涡轮最高温度限制、转子最高转速限制、燃烧富油熄火限制等各种约束条件,以及执行机构的惯性、延迟等机械特性。仿真结果表明:应用序列二次规划法进行加速最优控制是可行的,发动机在加速过程中能准确地沿着各约束边界进行加速,从而充分发挥了发动机的潜力,大大地改善了发动机的加速性。 相似文献
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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。 相似文献