基于NSGA-Ⅱ算法的ATR发动机PI控制器多目标优化方法研究

为了使空气涡轮火箭发动机（ATR）从慢车快速、稳定和准确地加速到最大状态，以ATR发动机燃气发生器流量和尾喷管喉部面积为控制变量，采用快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ算法）建立了发动机控制器参数多目标优化方法。将超调量、稳态误差、上升时间及误差积分值四个指标以加权的形式作为目标函数，引入执行机构超调惩罚机制，建立了PI控制器参数Pareto最优解集，完成了ATR发动机从慢车加速到最大状态的动态过程仿真。结果表明，将双回路多个控制性能指标以加权的形式组合作为目标函数，可以获得均匀分布的Pareto前沿；联合应用多目标优化方法和基于熵权法的优劣解距离法（TOPSIS），能够在双回路耦合下获得满足设计要求的ATR发动机动态特性，极大地缩短了人工整定控制器参数的时间；在加速过程中，多目标优化方法将涡轮膨胀比上升时间作为目标函数之一，与尾喷管面积开环控制动态过程相比，可以使涡轮膨胀比更早到达目标值，共同工作线远离喘振边界。