基于模糊集值统计的输出跟踪控制器设计

提出基于模糊集值统计下修改模糊推理模型的控制规则库方法。对于具有不确定因素的非线性系统,当外界条件和系统内部结构参数变化时,根据系统的输入输出数据对,首先建立控制规则库的估计函数,引入相似度概念,在线修改隶属函数,使实际输出跟踪期望值的变化。通过仿真验证表明,该方法对于非线性、不确定性复杂系统可以获得满意的跟踪控制效果。     

发动机数控系统智能容错技术的半物理仿真研究

提出基于自联想神经网络的发动机数控系统的智能容错技术。该方法不依赖系统模型，只需要发动机的测量值来离线训练网络。若发生性能蜕化，该方法能自动切入故障诊断与最优估计的综合逻辑。文中开展了半物理仿真实验，实验结果充分证明了该技术能适应实验现场多变的环境，能正确诊断发动机传感器故障并提供解析余度，具有较好的鲁棒性。     

基于优化拟形的航空发动机控制器降阶方法

提出了一种基于优化输出拟形的航空发动机多变量控制器降阶方法,并以LQG/LTR控制器降阶为例,成功地将原控制器从8阶降为3阶.首先将控制器分为积分环节部分和稳定子系统部分,采用输出拟形的方法用低阶系统去逼近稳定子系统使二者具有相近的阶跃响应,利用遗传算法优化出低阶系统的参数,将低阶系统和分离出来的积分环节合并后即得到降阶后的控制器.与采用平衡截取Schur降阶方法比较,本方法可将系统阶次降得更低并取得更好的动态响应效果.     

航空发动机加力状态最小油耗优化控制

分析了发动机加力状态燃油消耗的特点，利用主燃烧室燃烧效率远大于加力燃烧室燃烧效率的特点，将性能寻优控制中的最小油耗模式扩展至加力状态。用线性规划（Linear Programming）算法进行发动机性能寻优。进行了加力状态最小油耗模式的数字仿真实验，仿真结果表明在加力状态应用最小油耗模式，可以使单位耗油率减少5％～7％，其效益远高于非加力状态的最小油耗模式，具有明显的实际应用价值。     

航空涡轮发动机建模技术研究

航空发动机模型对于发动机研究的许多领域有着极其重要的意义，其中非实时模型用于发动机性能分析和故障诊断，实时模型通常用于发动机控制规律研究和作为机载模型来提供传感器解析冗余等。对当前发动机非实时模型和实时模型的建立方法进行综述。     

航空发动机H∞/LTR控制试验验证

 用半物理模拟试验验证了多变量鲁棒控制在航空发动机中的应用,给出了航空发动机中H_∞/LTR控制模块的设计过程及注意事项。从半物理模拟试验结果可见:与LQG/LTR控制器不同,H_∞/LTR控制器能在半物理模拟试验环境下稳定控制航空发动机;H_∞/LTR控制器具有优良的噪声抑制功能;基于包线内一点设计的H_∞/LTR控制器可适用于包线内其他区域的加力与非加力状态下的爬升、加速等仿真试验,验证了H_∞/LTR方法的鲁棒性。推进了多变量鲁棒控制设计方法在航空发动机中的实际应用。     

双转子发动机含喘振的动态模型

为了满足现代飞机高性能的要求,应尽可能提高发动机的最大推力,从而使压气机喘振裕度下降。当发动机遇到恶劣的工作条件时,如飞机机动飞行引起进气道畸变,加力燃烧室点火,发动机吸进发射火炮或导弹产生的废气等,可能引起发动机气动力不稳定,即喘振或失速。喘振时,压气机出口总压和流量出现大幅度振荡,涡轮前总温急剧上升,发     

浅谈综合控制研究的管理

简述了综合控制研究的现状及其管理情况，并结合我国国际和美国在这方面的经验，提出我国在更高层次进行管理功能综合的具体建议。     

飞/推综合控制模式亚声速半物理仿真试验

飞/推综合控制考虑飞机和发动机之间的性能耦合，彼此进行信息的综合，从整体最优的设计出发，充分发挥飞机和发动机的性能潜力，提高飞机性能。为了验证飞/推综合控制模式的性能效益，提出并开展了该控制模式在亚音速下的半物理仿真试验的研究，结果表明：在平飞加速工况下，采用最大推力模式，可提高发动机推力约9％；在亚音速巡航时，采用最小油耗模式，可节省单位油耗约1．5％。     

粗糙集与神经网络在航空发动机气路故障诊断中的应用

提出了一种基于粗糙集理论和神经网络集成的发动机智能故障诊断方法,首先对测量数据进行离散处理,并运用粗糙集理论建立故障决策表,进而约简属性和提取规则,对航空发动机气路部件的几种典型故障进行隔离。然后建立神经网络故障诊断子系统,使用粗糙集处理后的数据计算出发动机气路相关部件的故障程度。最后,还验证了粗糙集神经网络故障诊断系统的抗噪性能。研究表明,该系统能够正确而且高效地诊断出发动机故障的严重程度,并具备良好的抑制噪声的能力。