状态变量模型建立方法

为了克服小扰动方法精度不高、稳态终值响应法动态过程不一致以及传统拟合法的随着维数增加精度下降和拟合时间长等缺点,综合了3种算法（小扰动法、稳态终值响应法和传统拟合法）的优点,设计了基于变尺度法的混合求解方法建立了航空发动机状态变量线性模型。仿真结果表明：建立的航空发动机状态变量线性模型与非线性部件级模型在动态过程响应中吻合良好,而且具有较高的稳态精度,能够保证航空发动机最终稳定值的一致性。     

航空发动机状态变量模型的QPSO寻优混合求解法

针对航空发动机控制和故障诊断中的状态变量模型求解存在的系数矩阵精度不高的问题,结合阶跃响应法和拟合法的基础上,提出了一种基于量子粒子群寻优（QPSO）求取发动机状态变量模型的混合求解法。QPSO优化算法求解A,C矩阵使得状态变量模型和非线性模型在动态过程具有较好的吻合,阶跃响应法求取B,D矩阵保证了模型稳态响应一致。利用混合求解法建立了某型涡轴发动机在某一稳态工作点下的小偏离状态变量模型。仿真结果表明,这种方法不仅增强了状态变量模型的求解精度,相对于单纯的拟合法缩短了求解时间,精确的状态变量模型为进一步的故障诊断和控制系统设计提供了条件。     

一种建立航空发动机状态变量模型的新方法

本文提出了一种用于建立航空发动机状态变量模型的新方法—拟合法：即用发动机部件级模型在稳态工作点处的非线性动态响应数据拟合该点处的小偏离状态变量模型。并应用这种方法建立了某型涡扇发动机在高空稳态工作点处的小偏离状态变量模型,以及地面加速过程的大偏离状态变量模型。通过动态仿真研究,可以看出：与偏导数法比较,拟合法明显提高了建摸精度。     

线性拟合法建立航空发动机状态变量模型

针对非线性拟合法建立航空发动机状态变量模型过程中的初值问题,提出了一种能够避免该问题的线性拟合法,即在离散域情况下,利用已知的状态序列来构建系统矩阵与模型响应之间呈线性关系的目标函数,从而使非线性最小二乘问题转化为线性最小二乘问题.应用该方法建立某型涡扇发动机的小偏差状态变量模型,并与非线性拟合法进行了对比研究,结果表...     

基于改进粒子群算法的航空发动机状态变量建模

为了克服现有航空发动机状态变量建模过程中的不足,采用了一种改进粒子群算法建立航空发动机状态变量模型。首先改进了粒子群算法,提出一种每个粒子根据自身适应值动态调整其惯性系数方法来平衡搜索性能;对群体最优位置进行实时的代内更新以提高搜索速度;为避免陷入局部最优,在最优个体附近进行随机搜索。其次利用该算法建立航空发动机状态变量模型,根据航空发动机在稳态点处的线性化模型应与在该同一稳态工作点处的非线性模型响应一致的原则构造适应值函数,仿真结果表明所建立的状态变量模型不论是稳态过程还是动态过程都与非线性模型响应基本一致,建模精度较高,建立过程简便。     

基于遗传算法的航空发动机状态变量模型建立方法

提出了一种采用遗传算法建立用于航空发动机控制系统设计的小偏差状态变量模型的方法,即根据发动机稳态工作点处的线性化数学模型的动态响应应该与该稳态工作点处的非线性数学模型动态响应一致的原则来构造遗传算法的适应度函数,通过优化算法,得出系统的状态变量模型。该方法不受系统模态及模型阶次的限制。应用该方法建立某型涡扇发动机的小偏差状态变量模型,具有较高的建模精度,根据该状态变量模型设计鲁棒控制器取得了良好的控制效果,从而验证了该方法的有效性。      

1 种航空发动机增广模型的建立方法

精确完整的发动机线性模型对于现代航空发动机控制系统的设计与故障诊断至关重要。提出了1种用差分进化算法提取包含发动机主要特征量及其执行机构状态变量的增广发动机状态变量模型的方法,其状态变量包括发动机转速、执行机构位移、速度、控制压力等特征,并包含了执行机构的输入饱和限制,与实际系统相一致。仿真结果表明:利用该方法建立的增广发动机状态变量模型与非线性模型动态响应过程吻合良好且稳定终值一致,可用于具有工程应用价值的控制器设计及包含执行机构的发动机故障诊断。     

航空发动机小偏差状态变量模型的建立方法

采用最小二乘拟合法建立用于航空发动机鲁棒控制系统设计的小偏差状态变量模型，即根据发动机非线性模型的小偏差动态响应数据直接拟合出其小偏差状态变量模型。由于建模误差在最小二乘意义下最小，因而应用该方法可以保证所建模型具有较高精度。此外该方法亦不受模型阶次的限制。应用该方法建立某型涡记扇发动机的小偏差状态变量模型，具有较高的精度，从而验证了该方法的有效性。     

自寻优求解法建立涡轴发动机状态变量模型

采用自寻优求解法建立小偏差状态变量模型(SVM),即先任意给定A,B,C,D矩阵,然后根据发动机非线性模型与状态变量模型的小偏差动态响应对比直接寻优A,B,C,D矩阵.求解目的为使状态变量模型与非线性模型的小偏差动态响应吻合,因而应用该方法可以保证所建模型具有较高的精度.此外该方法不受模型阶次的限制.应用该方法建立了某型涡轴发动机的小偏差状态变量模型,通过与非线性模型仿真结果比较,验证了该方法的有效性和准确性,所建立的状态变量模型可用于航空发动机控制系统设计与故障诊断.      

基于改进拟合法的涡扇发动机状态变量模型建立方法

为解决拟合法建立涡扇发动机状态变量模型时初值难以选取的问题和有效提高模型的精度,研究了一种改进的优化拟合方法.针对拟合法初值难以选取的问题,采用改进偏导数法获得的优化迭代初值;根据发动机稳态工作点线性化模型的动态响应与该点处的非线性模型动态响应一致的原则,采用线性最小二乘优化拟合法建立某型涡扇发动机状态变量模型.通过在不同状态工作点、采用不同模型结构,与改进偏导数法和非线性部件级模型仿真结果相比较表明:该方法能有效保证模型收敛性,具有较高的建模精度,并适用于高阶系统建模.     

航空发动机滑动局部线性模型及控制

为了提高航空发动机的控制性能和控制系统的可靠性,提出一种基于粒子群算法的航空发动机局部小区域自适应滑动的线性模型建立方法和双闭环自适应PI控制方法。在辨识区间内,以发动机转子转速为状态变量,采用在线实测数据和粒子群算法的参数估计方法,使模型辨识参数按照设定区间大小自适应跟踪滑动,从而保证线性模型能够精确逼近发动机的非线性动态。通过分析发动机燃油调节器的工作特性,建立了燃油调节器计量活门和电液伺服阀的传递函数,并根据所构建的模型,设计了航空发动机转子转速和燃油流量双闭环自适应PI控制系统以实现对航空发动机的精确控制。结果表明：利用局部滑动自适应辨识计算机得到的数据与发动机稳态、动态试验数据相吻合,且双闭环仿真控制性能满足航空发动机工作性能要求,表明所提出的航空发动机局部线性建模方法和自适应PI控制器参数算法对提高发动机的控制性能是有效的。     

基于复合推进系统动态模型-状态变量模型的航空发动机直接推力预测控制

直接推力控制可以有效改善推力控制的品质,针对航空发动机直接推力控制问题,进行了模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)研究。为了提升航空发动机推力控制的精度,提出了基于复合推进系统动态模型-状态变量模型(Compact Propulsion System Dynamic Model-State Variable Model-State Variable Model, CPSDM-SVM)的航空发动机直接推力预测控制方法。CPSDM实时估计出不可测参数（推力、喘振裕度等）的基准值,SVM则根据未来输入实时预测发动机未来响应。由于CPSDM将发动机分为进气道、核心机、喷管、喘振裕度、推力等进行建模,在兼顾精度的同时,提高机载模型的实时性。CPSDM-SVM作为MPC算法中的预测模型,具有较高的精度和实时性。仿真结果表明,在与基于分段线化模型的传统模型预测控制方法实时性基本相同的情况下,所提出方法控制效果有明显的提升,调节时间减小了1.17s。所提出方法稳态控制精度为0.08%,传统方法稳态精度为2.58%。因此,所提出方法在保证实时性的条件下,提升了控制精度和控制效果。     

用于飞行模拟器的发动机闭环实时模型的研究

 介绍一种用于飞行模拟器的双轴涡喷发动机实时模型。该模型采用状态变量法建立 ,简介了建模原理、软件结构及仿真结果 ,表明该模型在全飞行包线内具有较高的精度和实时性 ,无论其稳态性能还是动态响应都能较好的地反映真实发动机在飞行状态中的物理特性     

一种求取发动机状态变量模型的改进拟合法

采用的拟合辨识方法是直接对根据状态变量模型中各变量间的线性关系对系数矩阵进行拟合,并且实现对稳态过程和瞬态过程进行分步拟合,从而消除瞬态误差对稳态精度的影响.本方法有接近传统最小二乘法的精度,并且无需求解状态变量模型微分方程或使用迭代算法,只需要进行简单的矩阵运算即可得到各系数矩阵,因此计算效率远高于传统最小二乘法.同时,该方法也可与其他拟合方法结合使用从而进一步提高拟合精度.最后,应用该方法建立了某涡轴发动机的小偏差状态变量模型,通过与非线性模型仿真结果比较,验证了该方法的有效性,即使对象非线性较强,该方法也能得到精度较高的拟合效果.      

基于Matlab／Simulink的航空发动机部件级建模与分析

借助Matlab搭建完整的双轴涡轮风扇发动机模型,对各部件进行封装,利用Simulink显示模块观察仿真结果。在动态仿真时,引入容积动力效应,避免反复迭代过程,提高模型实时性。与GSP仿真软件结果进行对比,结果表明：所建立的模型具有较高精度,可以准确捕捉航空发动机的动态响应和稳态响应。     

基于误差反馈控制的建立航空发动机自适应模型方法

提出了基于误差反馈控制的建立航空发动机自适应模型方法.即以实际发动机的输出为参考指令,以航空发动机性能蜕化值为航空发动机模型的控制量,通过设计鲁棒性好且能消除稳态误差的增广线性二次型最优调节(ALQR)控制器以实现模型的输出自适应地无偏跟踪真实发动机的输出,利用ALQR的鲁棒性,使模型具有良好的自适应性.ALQR和发动机模型一起构成航空发动机自适应模型.最后通过稳态仿真和动态仿真表明该方法不仅可以实现自适应模型全包线跟踪稳态真实发动机,同时能实现动态跟踪真实发动机.      

基于平衡流形的航空发动机LPV建模方法

针对航空发动机线性变参数模型,基于平衡流形原理,研究了一种改进LPV建模方法.首先,根据平衡流形原理,构造涡扇发动机平衡流形参数化形式.其次,根据某型涡扇发动机非线性模型,建立基于局部线性模型的涡扇发动机准LPV模型.然后,建立基于平衡流形的航空发动机改进准LPV模型,即:利用平衡流形参数化形式,根据调度变量实时估算发动机平衡态,以更新发动机准LPV模型的参考平衡态.最后,通过对发动机从慢车状态到最大状态的阶梯加速过程进行仿真,表明改进UP模型的稳态和动态响应特性与发动机非线性模型保持很好地一致.     

建立航空发动机状态空间模型的修正方法

以阶跃输入响应进行模型的检验，提出了状态空间模型的修正方法：基于动态响应较好的状态空间模型，进行其矩阵B，D，F，G的修正，获得基于稳态修正的模型，解决了航空发动机状态空间模型检验与修正的问题。仿真表明，使用该方法修正的状态空间模型具有与原非线性数学模型完全一致的稳态响应和基本一致的动态过程响应。这种方法为航空发动机多变量数字电子控制器的设计奠定了强有力的基础。     

航空发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断

提出了基于执行机构模型和航空发动机逆模型的执行机构及其传感器单一故障诊断和定位方法.基于执行机构小闭环结构建立了3阶执行机构传递函数模型.基于两个并联的BP(back propagation)神经网络,建立了航空发动机稳态逆模块和动态补偿模块,形成航空发动机逆模型,以实现基于航空发动机输出的燃油流量估计.以执行机构模型输出和传感器输出之间的偏差为依据进行故障判别,以航空发动机逆模型输出和传感器输出偏差为依据对故障进行定位.以某型航空发动机及其燃油系统执行机构模型为对象进行的仿真,结果表明,该诊断系统可在航空发动机稳态、动态情况下准确地诊断出幅值在1.6%以上的执行机构及其传感器故障并进行定位,验证了所提出故障诊断方法的有效性.      

基于平衡流形模型的航空发动机线性建模方法

研究了利用平衡流形模型建立航空发动机线性模型的方法。详细讨论了平衡流形模型的构造过程,给出从对象的平衡流形模型获取线性模型的理论依据。比较了线性化模型和平衡流形模型的有效范围,分析了两步法建立平衡流形模型允许采用更大的扰动量的原因。通过仿真验证了利用较大的扰动信号辨识平衡流形模型,进而获取线性模型的有效性。