基于广义既约梯度法的航空发动机性能寻优控制

提出了一种基于航空发动机约束物理意义的寻优方法，并将其应用于性能寻优控制之中。该方法根据航空发动机约束的物理特性完全已知的特点，利用起作用集法和既约梯度法将发动机非线性约束寻优问题转化为低维的无约束寻优问题，提高了计算速度。应用该方法对全包线内的工作点，对最大推力、最低油耗、最低涡轮进口温度和加力最大推力等模式进行了寻优，给出了寻优结果。     

基于Homotopy算法发动机固定阶鲁棒控制

针对某型涡扇发动机，分析了H∞，H∞／H2和u控制存在的不足，提出了一种基于Homotopy算法发动机固定阶控制设计方法。采用规范形式控制器结构进行固定阶H∞／H2控制器设计，推导出了固定阶H∞／H2控制器存在的必要条件，使用Homotopy算法获得最优固定阶H∞／H2控制器的解。提出了将固定阶H∞／H2控制器与混合u综合相结合获得固定阶混合u控制器的策略。与全阶混合u控制器不同，固定阶混合u控制器具有结构简单，易于实现，而其鲁棒性能和鲁棒稳定性与全阶u控制器相近。使用该方法对某型涡扇发动机控制系统进行固定阶混合u控制器设计，仿真验证表明，该控制系统其性能鲁棒性满足要求。     

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.     

利用飞行试验数据对发动机参数估计的研究

本文研究利用不同飞行状态下测量的发动机变量估计涡轮进口温度和压气机出口压力。参数估计法采用多元线性回归分析法。根据变量选择的综合最优原则 ,从 6个测量变量中选择了回归方程的自变量 ,建立仅包含 3个发动机测量变量的回归模型 ,参数估计结果证明模型的估计精度是满意的。本文还介绍了利用专用设备在线录取发动机变量的数据处理方法。     

航空发动机多变量自学习模糊解耦控制

提出了一种自学习模糊解耦控制器，将多变量模糊解耦控制和模型参考自学习控制结合起来，利用模糊逆模型在线产生和修正模糊解耦控制系统的规则库。并研究了它在航空发动机上的应用，取得了较好的控制效果。     

航空发动机性能寻优控制混合优化算法

根据性能寻优控制(Perform ance Seek ing Con trol)优化模式的特点,针对某型涡扇发动机,研究了把发动机性能优化问题描述为线性规划问题。同时针对线性规划方法可能会收敛于局部极小值和非线性方法计算量大的问题,提出了基于LP(L inear P rogramm ing)和MAPS(M odel-A ssisted Pattern Search)混合优化方法,并研究了LP和MAPS混合优化方法在航空发动机性能寻优控制中的应用,同时在最大推力控制模式和最小油耗控制模式下进行了仿真。大量仿真结果表明,采用混合优化方法可进一步提高发动机的性能,并且大大减少了计算量。      

带推力矢量的涡扇发动机实时数学模型研究

利用流场计算结果建立了轴对称矢量喷管的实是数学模型。将发动机部件热力参数间的关系用显式的解析式关系表示，从而去掉部件计算机的迭代过程，以此方法建立了涡扇发动机实时数学模型。在以上两个模型的基础上建立了带轴对称矢量喷管的涡扇发动机数学模型。利用此模型研究了矢量喷管对涡扇发动机工作参数的影响。结果表明，该模型可完成带推力矢量的涡扇发动机静态及动态计算，并可用于推力矢量控制研究。矢量喷管的偏转对涡扇发动机工作具有一定影响。     

推进系统综合性能寻优控制研究

研究了包括进气道和发动机在内的推进系统综合控制。采用了序列线性规划方法进行系统寻优,利用推进系统矩阵进行多次线性规划来求解非线性优化问题。利用当前的实际机载计算机完成了硬件在回路仿真试验,仿真表明研究的性能寻优控制方法能够较大幅度的提高推进系统整体性能,控制软件完全满足实时计算要求。     

发动机转速控制系统参数优化

介绍了实际应用的某型发动机控制系统仿真方法和参数优化方法。发动机控制系统仿真采用ZFX软件包,参数优化采用USMT。这~研究可作为发动机试验时参考。     

双转子涡轮喷气发动机转速控制系统数字仿真

一、发动机转速控制系统结构图 在对实际控制系统深入分析的基础上,根据发动机基本方程和部件特性以及控制器的结构参数,建立了该系统的静态数学模型和小偏差线性化的动态数学模型。经变换后,该模型的结构图如图1所示。图中ā—控制作用的相对变化量;—分别为发动机低、高压转子转速的相对变化量。