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涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。 相似文献
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针对航空发动机全包线大范围非线性变化动态特性下的跟踪控制问题，设计分散鲁棒跟踪控制器。引入动态响应指数收敛参数，使得控制器在保证系统稳定的同时跟踪误差收敛速率可调。在飞行包线内选择一系列设计点，以油门杆角度（PLA）表征发动机功率水平，每隔5°选取一个PLA 作为一个设计功率水平，针对从一个设计功率水平过渡到另一个设计功率水平的设计阶跃过程，采用递进法设计分散鲁棒跟踪控制器。采用线性插值的方法调度非设计阶跃过程分散鲁棒跟踪控制器参数。针对某型涡扇发动机部件级模型进行仿真，仿真结果验证了控制方法的有效性。 相似文献
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基于非线性补偿的涡扇发动机MRAC控制(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
以工程应用为目的,采用输入输出模型参考自适应控制方法设计了航空发动机转速模型参考自适应控制器(Model reference adaptive control,MRAC)。针对发动机的非线性特性,设计了函数连接型神经网络补偿器。开展了控制器实物在回路仿真试验,结果表明基于非线性补偿的MRAC在包线内具有良好的动静态性能,对于发动机及其工作环境的非线性具有良好的补偿能力和适应性,验证了自适应控制方法在航空发动机工程应用中的有效性。 相似文献
5.
航空发动机飞行包线和参数变化范围大,要想保证整个参数区间存在一个单一的LPV控制器,往往需要牺牲一些区域的性能。针对上述问题,提出一种基于双层LPV模型的切换控制方法。首先通过发动机进口条件将飞行包线划分为几个局部重叠的子区域,分别建立各个子区域的双层LPV模型并求取对应的Lyapunov函数,进而根据所得的Lyapunov函数设计各子区域的控制器,并采用滞后切换策略和共同二次Lyapunov函数相结合的方式实现各子区域间的切换,解决控制器在切换时抖振问题的同时保证切换的稳定性,最后以某型涡扇发动机为对象进行仿真,结果表明所设计的控制器在全包线内有良好的控制效果。 相似文献
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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。 相似文献
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针对航空发动机这一具有耦合和强非线性被控对象,采用基于带遗忘因子的最小二乘参数估计算法的最小方差多变量自校正控制,通过分析保证了闭环系统的可辨识性。仿真结果表明,控制器响应速度快,跟踪精度高,抗干扰和耦合能力强,估计参数能以较快的速度收敛。 相似文献
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考虑涡扇发动机转子部件的惯性、容腔中质量与能量的堆积效应和高低温部件间的热交换，依据转子动力学、容积动力学及热力学建立涡扇发动机部件级非线性动态数学模型。通过求解质量、动量和能量的一阶微分方程，获得发动机典型截面处的性能参数。该模型能够反映涡扇发动机温度、压力、转速等12个关键参数的动态特性，避免传统转子动力学迭代模型的迭代求解，提高了模型实时性。模型输出与试验数据对比结果表明，其稳态误差小于1.6%，最大动态误差小于5%，单次流路计算平均耗时为0.009 ms。 相似文献
9.
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。 相似文献
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