不确定性的自适应跟踪补偿控制及在航空发动机的应用

针对多变量系统存在不确定性导致的控制性能下降问题,提出了一种基于最优控制律的增广模型参考自适应控制器补偿设计方法。通过采用最优LQR控制律实现系统性能的优化设计从而建立基本控制器,以反馈控制结构为框架,对该最优LQR基本控制器实现增广设计,以改善系统的动态跟踪和抗干扰特性,以双转子航空发动机为对象实现控制器的仿真验证。结果表明:通过增广自适应控制实现了原LQR基本控制器对系统不确定性的跟踪补偿,有效地实现了控制指令跟踪,达到了期望响应性能,控制误差小于0.25%,超调量小于0.5%,且调节时间小于1.5s,符合发动机控制系统技术要求;同时,改善了原基本控制系统在不确定性时的不稳定控制效果,保证了系统一致渐近稳定。     

基于射影算子的变循环发动机鲁棒自适应控制器设计

针对变循环航空发动机大范围工作包线下的复杂外部扰动现象引起的多变量鲁棒自适应控制器设计问题,给出基于射影算子的自适应律设计方法并将其应用至模型参考自适应控制器设计中。通过理论分析与变循环航空发动机某一状态点的仿真分析,阐明系统存在外部干扰时传统自适应律的设计方法对于指令跟踪不足等问题,进而在射影算子的理论框架基础上设计自适应律,将存在干扰时的状态误差动态方程的解限制在设定的凸集范围内,从而实现系统状态误差动态方程不大于零的稳定性要求,最终在LQR基准控制器框架上,实现基于射影算子的多变量鲁棒自适应控制器设计,以改善自适应控制系统的鲁棒性。基于该方法对变循环航空发动机进行控制器设计和仿真。结果表明:基于射影算子的自适应律设计方法改善了传统自适应律设计方法的鲁棒性问题,实现了控制系统对外部干扰的有效抑制,当系统各控制回路加入不同外部随机噪声信号时,均达到了期望的控制效果;变循环航空发动机各个状态点均能够跟踪期望的闭环参考指令,各状态点稳态控制误差均小于0.5%,系统超调量小于1%,调节时间小于1.2s,动态跟踪误差不大于0.5%,符合发动机控制系统技术要求。     

民用涡扇发动机多变量增广LQR控制器设计

针对民用涡扇发动机设计多变量控制器,提出将多变量增广LQR控制算法引入到民用涡扇发动机的方法。将发动机控制量作为增广的状态向量引入LQR算法设计,并根据控制系统回路的性能需求,设计期望动态响应曲线;期望动态响应与实际动态响应的差值范数作为优化目标用来调整、确定LQR控制算法的权阵取值;设计的控制器与民用涡扇发动机非线性模型仿真验证。结果表明,多变量增广LQR控制器满足民用涡扇发动机的控制需求。     

基于RBF神经网络补偿的航空发动机H_∞自适应控制研究

航空发动机控制系统是飞行器的重要机构,航空发动机存在的控制增益衰减和未建模动态等不确定性问题影响了其控制性能,为此设计将H∞自适应控制和补偿控制相结合的控制器。首先,基于混合灵敏度理论设计H∞自适应控制器;然后,基于Lyapunov 严格稳定理论设计RBF 神经网络补偿控制器对不确定性进行拟合补偿,并通过与误差相关的线性函数调整拟合速度;最后,以归一化后的航空发动机模型为被控对象进行多变量仿真试验。结果表明：本文设计的自适应控制器能够有效补偿不确定性,相比H∞控制器,超调量和调节时间都有所降低。     

基于误差反馈控制的建立航空发动机自适应模型方法

提出了基于误差反馈控制的建立航空发动机自适应模型方法.即以实际发动机的输出为参考指令,以航空发动机性能蜕化值为航空发动机模型的控制量,通过设计鲁棒性好且能消除稳态误差的增广线性二次型最优调节(ALQR)控制器以实现模型的输出自适应地无偏跟踪真实发动机的输出,利用ALQR的鲁棒性,使模型具有良好的自适应性.ALQR和发动机模型一起构成航空发动机自适应模型.最后通过稳态仿真和动态仿真表明该方法不仅可以实现自适应模型全包线跟踪稳态真实发动机,同时能实现动态跟踪真实发动机.      

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。     

改进参考模型的涡扇发动机多变量模型参考自适应控制

针对涡扇发动机难以获得精确数学模型和普通模型参考自适应控制不保证动态性能的问题,提出了一种具有改进参考模型的涡扇发动机多变量模型参考自适应控制方法。采用状态反馈形式设计了状态跟踪的多变量自适应控制器,其中对参考模型作了引入跟踪误差反馈的改进,使得高自适应增益下跟踪曲线的超调得到明显的抑制,动态响应得到改善。应用该方法对涡扇发动机非线性部件级模型进行仿真分析,结果表明,控制系统调节时间小于2s,无稳态误差,具有良好的控制品质。     

航空发动机多变量模糊滑模变结构模型跟踪控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模变结构控制和模糊逻辑系统的优点,提出了一种模糊滑模变结构模型跟踪控制方法。采用比例积分型切换超平面设计滑模变结构控制系统,使用模糊逻辑系统自适应调节切换增益,得到某涡扇发动机的模糊滑模变结构模型跟踪控制器。数字仿真结果表明,所设计的控制器不但能使被控对象较好地跟踪参考模型,消除抖振现象,而且对系统的不确定性具有不变性,保证了被控系统在整个控制阶段都具有较强的鲁棒性。     

航空发动机分布式控制系统不确定性鲁棒H∞容错控制

为减小不确定性对航空发动机分布式控制系统性能的影响,针对具有参数摄动、不确定时延、执行机构动态故障、外部噪声干扰四种不确定性的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于鲁棒H∞理论的容错控制方法.首先对系统不确定性进行数学描述,将不确定时延视为服从齐次Markov链分布的随机变量,将执行机构故障等效为存在均值和方差约束的随机变量,并在此基础上建立整个闭环系统的增广模型;其次证明了该增广模型保持均方渐进稳定且具备H∞性能的充分条件;最后利用线性矩阵不等式(LMI)理论给出闭环系统鲁棒H∞容错控制器的设计方法.仿真结果表明该方法能够保证控制系统均方渐进稳定,并对以上四种不确定因素具有鲁棒性,同时对于飞行包线其他各点具有较好的动态响应.     

基于数据驱动的变循环发动机多变量自适应控制算法研究

本文针对变循环发动机包线范围大,自适应控制需求高的问题,在增广线性二次型调节器(ALQR)基础上,提出一种基于数据驱动的自适应ALQR(DA-ALQR)控制算法。构建了多变量系统自适应控制准则函数,以梯度下降法对控制器参数进行调整,借助基于数据驱动的动态线性化建模方法,递推进行输出对输入梯度的近似计算,实现了对ALQR控制参数的自适应调整。仿真结果表明,所设计的DA-ALQR控制器参数随发动机状态变化得到了有效调整,相较于ALQR控制算法,闭环系统动态性能得到了大幅度提升,推力在单外涵模式表现出较快的响应速度,在双外涵模式表现出更小的超调,转速同样表现出了超调减小和响应速度加快特性,验证了所提出方法的有效性。