基于改进无模型自适应算法的涡扇发动机限制保护控制方法

针对发动机限制保护控制问题,提出了一种基于数据驱动的改进无模型自适应限制保护控制方法。以主回路闭环系统为设计对象,通过在常规无模型自适应控制律的准则函数中增加误差变化率,使超限保护系统具有更快的响应速度,给出了改进后系统的稳定性条件,并采用临界比例度法进行了控制器参数整定。仿真结果表明:在不同工作点,所设计的改进无模型自适应限制保护控制器相比常规无模型自适应限制保护控制器,最大超限平均减小2.97%,响应时间平均缩短2.30s,实现了发动机超限后的迅速回调,保证了发动机系统的安全运行。     

基于ADMM算法的航空发动机模型预测控制

为了提升航空发动机非线性模型预测控制（MPC）的实时性,将交替方向乘子法（ADMM）应用于模型预测控制的滚动优化中。基于状态空间模型构造预测方程,通过引入辅助变量和对偶变量,将二次型性能指标和发动机约束改写为适合ADMM算法求解的形式。在航空发动机部件级模型上开展的仿真结果表明,基于ADMM算法的单变量模型预测能够实现对指令信号的高性能跟踪和约束的有效管理。相比于内点法（IPM）,ADMM算法在滚动优化过程中,在不同控制指令下,均具有更高的实时性,且在预测时域增加的情况下,计算耗时增加更少,验证了其在模型预测控制中应用的有效性。