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。     

基于RBF网络辨识的航空发动机模糊神经网络解耦控制

对航空发动机的多变量解耦控制方法进行了研究,提出了一种基于RBF网络辨识的航空发动机模糊神经网络解耦控制方法。该方法利用RBF网络辨识航空发动机的实时模型,为模糊神经网络控制器参数的调整提供了Jacobian信息,解决了模糊神经网络自适应控制器在被控对象不能精确建模情况下应用的问题。仿真结果表明,系统鲁棒性强．在设计点和偏离设计点处,均具有良好的动态特性和解耦特性。     

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.     

基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制

根据航空发动机性能控制要求, 通过分析自调整神经元及最速下降学习方法, 研究了基于自调整神经元的航空发动机多变量自适应解耦控制系统.利用自调整神经元的结构简单、各神经元之间没有权值连接及在线学习的优点, 在线整定多变量PID控制器的参数.阐明了该方法的结构和原理.并进行了航空发动机多变量自适应解耦控制系统的设计.大量的仿真结果表明, 系统具有良好的解耦特性和自适应能力.      

航空发动机的LTR控制

研究了航空发动机的传递函数回路法（LTR）控制。提出了一种简单而有效的适用于最小相位对象的目标回路设计方法，它根据控制系统的频带宽度要求得出目标回路，所设计目标回路不仅稳定而且传递函数为对角阵。由于目标回路的传递函数可以通过LTR步骤加以恢复，因而此目标回路的LTRE控制系统具有良好的性能（包括解耦性能），将此设计方法应用于某型涡扇发动机的LTR控制，取得了良好的控制效果。     

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LMI对角占优补偿的航空发动机QFT控制

针对航空发动机数学模型的不确定性, 提出一种基于线性矩阵不等式(LMI)和定量反馈理论(QFT)的航空发动机鲁棒控制器的新的设计方法.该方法把频域对角占优预补偿器的设计问题与线性矩阵不等式的求解方法相结合, 实现了对不确定控制对象的解耦, 引入定量反馈理论进行鲁棒控制器设计.仿真验证表明该方法控制效果良好, 并具有较强的工程应用价值.      

航空发动机递归神经网络分路式解耦控制

针对航空发动机多变量控制中变量之间的耦合问题,提出了一种基于递归神经网络的分路式动态解耦控制方法,给出了发动机双路式解耦控制系统的结构及其解耦原理和算法。利用递归小波网络较强的动态非线性映射能力,在线完成发动机各控制通道的模型辨识,并回馈对应的灵敏度信息;神经网络PID控制器根据回馈的信息在线自适应调整参数,实现发动机各通道的准确跟踪和分路独立控制。仿真表明,该方法在保证控制系统良好的动态和稳态性能的同时,有效地减小了各回路之间的耦合影响,能够成功应用于发动机控制系统的解耦。      

航空发动机非理想解耦自适应控制

本文对航空发动机的双变量控制方法进行了研究, 提出了一种非理想解耦自适应控制方法, 各子系统之间部分残余的相互耦合和非线性影响就通过自适应律本身的鲁棒性来解决。仿真结果表明该控制系统实现了解耦控制, 对发动机模型参数在大范围内的变化均有良好的控制效果。      

航空发动机解耦控制器设计

提出了一种基于输出拟形的解耦控制器设计方法。设计过程中针对某型涡扇发动机双变量控制系统,首先选取2个理想的一阶环节形成2个独立控制回路,以其在各通路单独阶跃下的无耦合响应为拟形目标。以LQR控制器设计为例,采用遗传算法(GA)来优化LQR控制器的加权矩阵Q和R,使闭环控制系统在各控制回路单独阶跃下的输出与目标相一致,从而达到解耦的目的。通过优化算法,设计出的LQR控制器取得了良好的动、静态解耦效果。     

基于RBF网络辨识的涡扇发动机双变量神经网络PID解耦控制

根据神经网络与PID算法相结合的思想, 针对涡扇发动机双变量控制中变量之间的耦合问题, 提出基于径向基函数神经网络(RBF)辨识的发动机双变量神经网络PID解耦控制, 并给出控制系统的控制结构及原理.仿真结果表明, 该方法控制精度高、跟踪性能强、鲁棒性良好, 能够有效地减小各回路之间的耦合影响, 并保证控制系统具有良好的稳态和动态性能, 适合航空发动机控制.      

硬式加油伸缩杆非线性解耦控制仿真研究

多输入/输出、耦合、非线性硬式空中加油伸缩杆解耦控制是加油控制系统设计的关键。当系统满足一定条件时,采用逆系统方法将原系统等效为线性系统,并在此基础上对解耦系统进行PI控制,以实现满意的控制效果。通过MATLAB/SIMULINK建立了伸缩杆模型并设计了解耦控制器,仿真结果表明该解耦方法很好地消除了系统间的耦合作用,能够满足工程设计的需要。     

BTT导弹机动飞行非线性解耦控制

使用微分几何控制理论研究了 BTT导弹在倾斜转弯时的非线性解耦控制问题。首先给出了非线性系统实现解耦的充要条件 ,然后推导了 BTT导弹在倾斜转弯时的非线性解耦控制律 ,最后利用所推导的控制律对某型 BTT导弹进行了仿真研究。仿真结果表明 :所设计的非线性解耦控制律能很好地抑制导弹在倾斜转弯时的纵侧耦合 ,同时导弹的纵向过载及滚转角能很好地跟踪参考输入指令。     

带输入饱和的直升机信息融合解耦控制算法

针对带输入饱和的直升机解耦控制问题,提出了一种改进的信息融合解耦控制算法,通过融合主通道和相应耦合通道期望输出和控制能量的软约束信息,以及系统状态方程和输出方程的硬约束信息,获得二次型性能指标下解耦控制律的最优估计,使直升机的内回路控制具有良好的动态特性和解耦性能。通过控制能量软约束信息的自适应调节,使求取的控制量满足输入饱和限制要求,避免了因输入饱和导致的解耦性能变差和驱动器过载问题。提出的信息融合控制算法基于被控对象的离散模型实现,容易应用于工程实际中。仿真结果表明了该算法的有效性。     

大型飞机座舱温度控制系统控制律设计

大型飞机座舱温度控制系统具有温度控制非线性、强耦合、大迟滞性等特点,对控制律设计提出很高要求。根据系统设计要求,结合执行机构动作特性,提出了一种新型座舱温度控制律。系统控制方案采用压气机出口温度控制、组件出口温度控制、座舱供气温度控制和座舱区域温度控制四级控制;压气机出口温度目标值根据大气环境温度确定,座舱供气温度目标值根据座舱区域温度控制误差确定,组件出口温度目标值根据座舱供气温度目标值中的最小值确定;使用专家比例-积分-微分(PID)控制方法设计各级温度控制器,温度控制器的设计融入了解耦控制算法和系统保护控制逻辑,控制周期由各级温度控制响应特性确定。系统地面试验与飞行试验结果显示,该座舱温度控制系统响应速度快,抗干扰能力强,控制精度高,满足系统设计要求。     

双框架MSCMG框架伺服系统的动力学解耦及扰动补偿

双框架磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG)框架伺服系统是一个多变量、强耦合、非线性的复杂系统,针对耦合力矩对框架系统速率伺服性能的影响,以及框架系统动力学解耦之后存在残余耦合、卫星运动引起的牵连力矩和非线性摩擦的问题,提出了微分几何法与扩张状态观测器(ESO)相结合的高精度控制方法,在线性化解耦的基础上对残余耦合、牵连力矩及非线性摩擦进行观测补偿以提高框架伺服系统解耦及速率跟踪性能。仿真结果表明、由耦合力矩引起的内、外框架速率波动最大值分别从0.18(°)/s和0.12(°)/s减小到5×10^-3(°)/s和4×10^-3(°)/s,内、外框架正弦角速度跟踪误差分别从0.18(°)/s和0.19(°)/s减小到0.005(°)/s和0.004(°)/s。所提出的方法实现了框架伺服系统的动力学解耦以及非线性摩擦和牵连力矩的补偿,提高了框架系统的解耦性能和速率伺服精度。     

基于模型跟踪的通道解耦控制技术仿真研究

飞行品质标准对耦合现象有着明确的限制和评定,为了实现飞机的解耦控制,本文基于模型跟踪技术进行了解耦控制律的设计。首先构建了非耦合的目标模型,其次利用模型跟踪对非耦合模型完满复现,实现了解耦目的,最后分析了模型反馈增益和舵回路对解耦控制律的影响并提出了解决方法。仿真结果表明：利用模型跟踪控制技术可实现飞机通道之间的解耦,且该方法简单明了,易于工程实现。