航空活塞式发动机空燃比实时控制算法

采用比例-积分-微分神经网络(PIDNN)的控制算法,集合了传统PID控制及神经网络各自的优点,控制发动机在不同工况下的空燃比,实现发动机在不同工况间切换时,能够快速地控制空燃比至目标值.在AMESim软件中建立发动机模型,在MATLAB软件中建立PIDNN控制算法,进行模型在环仿真,仿真结果表明:在不同海拔高度下,PIDNN控制算法都能够准确地把空燃比控制在目标值,当发动机在不同工况间切换时,PIDNN能够在0.5s内把发动机空燃比控制至目标值,并且保证过量空气系数超调量在0.2之内,改善了发动机的动力性、经济性,提高了发动机的响应能力.     

压燃式航空活塞发动机转矩与空燃比的控制

通过对压燃式航空活塞发动机的空燃比进行需求分析,采用发动机转矩需求的逆向倒推法,从螺旋桨的转矩需求倒推至发动机总转矩需求,建立转矩需求的主控通道和前导通道的控制模式,前导通道是利用微分控制的超前特性,加快转矩控制的动态响应能力。由相关转矩需求和进气量估算模块计算后,建立了最优空燃比控制的计算方程,实时计算得到对应的每循环总喷油量。在模拟保持飞机从零海拔起飞至1 890 m的发动机最大转矩输出条件下,列举了定海拔恒转速变转矩工况和定海拔发动机外特性工况的实验分析。实验结果表明：采用最优控制理论建立的空燃比控制,既保障了过量空气系数处于合理范围1.3～3.5之内,发动机的工作效果又能达到预期目标。     

基于MotoTron平台的二冲程煤油发动机控制器开发

为实现某二冲程航空煤油发动机控制器的快速开发和策略验证,结合MotoTron快速控制原型开发平台丰富的软硬件资源,依据空气辅助缸内直喷与双火花塞点火的系统设计需求,开发了一套利用8缸机程序控制4缸机的发动机控制器。分析了基于快速控制原型软件架构的控制软件设计方法,利用开发软件MotoHawk配置底层程序和搭建发动机控制系统,并结合Matlab/Simulink建立上层控制策略,实现了完整的控制系统开发。在台架上进行了冷起动测试,发动机起动后转速较平稳,点火提前角、喷油提前角和喷油脉宽的调节过程符合控制策略设计,空燃比控制稳定,空燃比误差在10%以内。发动机顺利过渡到正常工况,验证了冷起动控制策略的可行性,实现了控制器的基本功能,控制器设计满足要求。     

2 冲程直喷煤油发动机空燃比控制方法

为了保障2冲程直喷煤油发动机高效、稳定地运行，对其空燃比控制方法进行了研究。采用机理建模和试验数据建模 相结合的方法，建立了2冲程直喷煤油发动机平均值模型，包括扫气模型和燃油油量模型。在扫气模型建模过程中，分别对进气 道、曲轴箱、气缸进行了分析；燃油油量模型考虑了气缸温度对燃油蒸发效果的影响，并引入了燃油蒸发系数。对2冲程发动机扫 气过程进行了分析，通过台架试验得到了不同工况下的扫气效率、扫气比和捕获率等扫气参数。基于Matlab/Simulink建立了空燃 比前馈控制器，并进行了台架试验验证。结果表明：控制器能够满足空燃比的控制要求，最大误差为10%左右，该误差产生的原因 为燃油油量模型和扫气模型存在系统误差，但是燃油油量模型的系统误差影响较小，可以忽略。     

基于松弛约束Hammerstein非线性模型的增程式APU预测控制

针对增程式辅助动力单元（APU）工作点切换过程的转速控制,提出了一种基于Hammerstein非线性模型的预测控制策略。通过稀疏最小二乘支持向量机-自适应混沌粒子群优化（SLSSVM-ACPSO）算法辨识激励响应数据建立了发动机Hammerstein非线性模型,在模型预测控制求解最优控制序列时,采用松弛因子松弛约束边界,并设计了有效集（ASM）-ACPSO组合算法求解,在控制过程中应用了变预测时域策略。建立系统仿真模型,仿真结果显示:在热机点切换至低负荷点及低负荷点切换至中负荷点的过程中稳定时间分别为2.57 s和2.77 s,转速最大超调率分别为2%和1.6%,均优于两种对比策略;在中负荷点向高负荷点切换过程中,转速超调率较大,但控制过程转矩变化更平缓。仿真结果表明模型预测控制策略控制APU系统转速响应快、转速超调率小,发动机转矩超调量小,具有良好的动态控制效果。      

嵌入式分布式架构下航空发动机模型预测控制方法研究

传统集中式架构和离线设计控制器的方法已经很难满足航空发动机复杂多变、全生命周期控制需求。本文提出了一种部分分布式架构的涡喷发动机模型预测控制方法，并进行了鲁棒性分析：采用改进的组合线性模型求解方法，在保证精度的前提下大幅缩短求解时间，解决了发动机多变量线性状态空间模型求解问题；设计了基于线性模型预测控制的涡喷发动机控制器，解决了含有约束条件下发动机动态性能优化问题；考虑到分布式控制系统具有总线网络通信特性，建立了以网络工具箱模拟总线网络的分布式控制系统仿真平台，解决了存在总线网络丢包情况下的分布式控制系统鲁棒性分析问题；采用多节点模块化设计方法，设计并搭建了分布式控制系统硬件在环仿真平台并采用嵌入式矩阵运算优化方法，解决了模型预测控制算法在嵌入式平台上的应用问题。试验表明：模型预测控制的效果优于传统PID控制效果，有效地提高了发动机的动态响应；同时，在存在网络丢包情况下，本文所设计的基于模型预测控制的分布式控制系统依然具有稳定的控制效果和鲁棒性。     

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.      

篦齿容积效应对盘腔空气系统瞬态特性的影响

针对航空发动机中空气系统的瞬态响应问题,以多级封严盘腔为研究对象,开展了考虑篦齿容积效应下的空气系统瞬态计算分析研究。在研究中,采用一维瞬态流体网络计算方法,重点分析了封严篦齿和旋转盘腔的容积效应,并建立了相应的一维瞬态数学模型,通过迭代求解瞬态网络守恒方程组,得到了不同边界工况下盘腔内流体参数随时间响应规律。研究结果表明,由于元件之间的相互作用,上游篦齿元件的容积效应会使得流路下游盘腔内流体参数的响应时间增大,并使温度超调提升。与极端工况相比,过渡工况下腔内平均温度的响应对篦齿容积效应更为敏感,当扰动幅值为1.3时,考虑篦齿容积效应后腔内平均温度响应时间增大10.6%,且温度超调值提升213.7%。     

具有网络调度的航空发动机分布式控制系统协同容错控制

为解决航空发动机分布式控制系统中网络参数与控制性能之间的冲突问题,提出了一种基于线性矩阵不等式理论的网络参数与保成本容错控制器协同设计方法。建立MEF-TOD调度协议作用下状态变量和控制变量的传输特性;将采样周期和数据包容量作为未知量引入航空发动机分布式控制系统的建模过程,得到调度协议约束下的网络参数与控制系统参数联合模型;给出联合闭环系统渐进稳定且存在成本函数上界的充分条件,并给出了网络参数与控制器增益的具体求解步骤。仿真结果显示,控制器与网络参数的协同设计方法能够求解出最优采样周期和数据包容量,据此得到容错控制器能够使航空发动机分布式控制系统在发生主动丢包故障的情况下,联合闭环系统渐进稳定,且低压转子转速超调量降低了80%,参数摆动降低了66.7%,保证控制器动态性能最优。     

关键参数对二冲程煤油发动机爆震的影响

针对二冲程汽油发动机改用航空煤油后的爆震抑制和性能恢复进行了研究,利用GT-Power软件建立发动机的一维仿真模型并对煤油发动机的爆震进行了预测和优化。仿真结果表明:推迟点火时刻、远低于和远大于理论空燃比的混合气对爆震都有一定的抑制作用,试验结果验证了仿真结果的正确性。提出并采用协同推迟点火和增加喷油的控制策略进行试验研究。试验结果表明:在低转速大负荷工况下,爆震可被有效抑制,节气门全开时功率恢复在90%以上。发动机转速为5 500 r/min时,功率恢复能达到原机的95.7%。      

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。     

一种变旋翼转速直升机/涡轴发动机非线性模型预测控制方法研究

为了实现变旋翼转速直升机/涡轴发动机快速响应控制,提出了一种基于神经网络的直升机旋翼预测模型与基于状态变量模型的涡轴发动机预测模型的新型非线性模型预测控制方法。所建目标函数除了包含转速控制指标外,还考虑了经两级变速双离合器传动机构传扭后发动机输出轴的转子动力学特性。不同飞行任务下的数值仿真结果表明:相对于PID控制器而言,非线性模型预测控制器可在满足压气机转速、发动机静强度等限制条件下使动力涡轮转速在变旋翼转速过程中的超调量减小50%,下垂量降至0.2%以内,实现了涡轴发动机的快速响应控制的同时,有利于改善发动机使用寿命。     

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。     

直升机/发动机系统综合控制半物理仿真

基于直升机/发动机系统综合控制半物理仿真试验平台,针对直升机/发动机系统综合模型和综合控制算法进行数字与半物理仿真试验研究.提出了一种串级PID(proportional integration differential)+扭矩前馈+总距补偿的系统抗扰控制算法,并提出了基于机载简化发动机模型的多模式综合实时优化控制算法.试验结果表明:所建立的 直升机/发动机系统综合开闭环模型能够模拟发动机从起动到慢车再到直升机飞行的整个过程,自由涡轮转速超调量和下垂量均在4%以内,在不同飞行条件下,动静态品质均满足设计要求.本文还进行了综合系统多模式优化技术的半物理仿真,结果表明所设计综合控制律的良好工程应用前景.      

基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制

针对涡轴发动机控制系统设计,提出了1种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法。综合考虑直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速、涡轮级间温度和压气机喘振裕度等信息,设计具有较好实时性、精度和泛化能力的多输出在线滚动序列核极限学习机作为预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差进行反馈校正,利用序列二次规化算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合平台的仿真环境中进行了直升机大幅度机动飞行仿真验证,结果表明:该模型预测控制器相比于传统串级控制具有更好的控制品质,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量。     

基于攻角预测模型的航空发动机高稳定性控制

研究了发动机稳定性控制问题.作战飞机在超机动飞行时,发动机进口流场畸变严重,采用常规控制并不能保证其稳定工作.针对上述问题,提出了基于攻角预测的发动机超机动飞行高稳定性控制器:首先建立了进气道攻角预测模型,以实时估计发动机进口流场畸变,并在此基础上用增广线性二次型调节器(augmented linear quadratic regulator,简称ALQR)方法设计了高稳定性控制器,最后在发动机/三自由度飞机综合模型平台上模拟大攻角飞行任务进行了数字仿真验证.数字仿真结果验证了提出的控制思想的合理性和可行性.