基于广义既约梯度法的航空发动机性能寻优控制

提出了一种基于航空发动机约束物理意义的寻优方法，并将其应用于性能寻优控制之中。该方法根据航空发动机约束的物理特性完全已知的特点，利用起作用集法和既约梯度法将发动机非线性约束寻优问题转化为低维的无约束寻优问题，提高了计算速度。应用该方法对全包线内的工作点，对最大推力、最低油耗、最低涡轮进口温度和加力最大推力等模式进行了寻优，给出了寻优结果。     

增广预测模型的航空发动机多变量约束预测控制

针对模型不匹配导致的模型预测控制性能下降的问题,提出了一种基于增广预测模型的航空发动机多变量约束预测控制器设计方法。在现有发动机状态空间模型基础上,将指令跟踪误差与系统状态的变化量增广为状态向量,设计增广预测模型以消除稳态跟踪误差,以控制量所需能量与模型预测输出误差最小为目标,利用带约束的序列二次规划（SQP）算法在线滚动优化控制变量。通过某型涡扇发动机非线性部件级模型的包线内不同状态下仿真分析,结果表明,控制系统无稳态误差,调节时间<2s,有效提高了发动机控制品质,实现了对输出量的限制管理。     

某型涡扇发动机地面最优加速控制规律研究

针对某型涡扇发动机非线性数学模型 ,利用非线性规划理论中的序列二次规划方法 (SQP方法 ) ,对该型发动机进行了基于约束的最优加速程序设计。用此方法所优化出的控制序列 ,代入该型涡扇发动机模型进行动态仿真计算。结果表明 ,加速时间较为明显 ,加速性有较大提高。     

金属水反应水冲压发动机系统性能估算

使用金属／水反应燃料是推进水下超高速航行器的最佳途径，分析了单次注水和二次注水的铝／水反应燃料水冲压发动机系统，得出了燃料质量配比、燃烧室温度、燃烧室压强、系统有效推力、效率等关键技术性能指标。指出了二次注水系统的优越性并提出了一种二次注水系统的实施方案。分析结论与实际系统性能指标相吻合，证明了分析的正确性，可以为系统研究提供参考。     

构建航空发动机滑油系统稳态模型

研究模拟不同飞行条件下滑油系统稳态工作对滑油系统的设计和故障诊断具有重要的参考价值。基于部附件特性，提出了依据8个航空发动机性能参数，用向量计算和插值算法取代迭代算法来构建滑油系统稳态模型的方法，并对发动机在海平面、最大工作状态条件下的滑油系统性能参数进行了验证计算。计算结果与设计数据吻合较好，误差在5％以内，表明所建立的稳态模型是有效的。滑油在各轴承腔和齿轮箱中的流量分配随空气压力变化，计算误差主要来自轴承腔和齿轮箱压力分布假设，为进一步提高计算精度，必须建立航空发动机内部空气系统模型。     

金属/水反应冲压发动机理论性能计算与分析

基于水与金属燃料反应的水冲压发动机是一种新型的水下动力装置。为了研究水下冲压发动机的基本性能，在简述热力计算原理的基础上，以含铝贫氧推进剂为例对燃气发生器式水冲压发动机、以铝金属燃料为例对漩流式水冲压发动机进行了不同工作状态下的热力计算，得出了发动机比冲与水燃比、工作压强等之间的定性关系。     

退化发动机加速性能恢复控制方法

针对退化发动机加速性能下降的现象,提出一种变喘振裕度约束的模型预测控制方法。通过分析退化发动机在加速过程中的工作特点,将加速过程分为三个阶段,在不同阶段采取不同的喘振裕度约束。鉴于模型预测控制能够显式处理约束、采用在线滚动优化来获取最优控制输入,采取模型预测控制方法,并采用具有较高实时性的交替方向乘子法求解优化问题,实现了退化发动机加速性能的恢复。数字仿真结果表明,采用本文所提出的加速性能恢复控制方法后,相比退化发动机,加速过程中所耗费的时间缩短了35%以上。     

基于平行压气机模型的发动机整机性能计算方法

为了满足航空发动机型号设计、适航审定等阶段所采用的仿真模型能够快速有效计算进气畸变对发动机性能影响的需要,开展了基于平行压气机模型的发动机整机性能计算方法研究。在发动机整机性能通用仿真系统基础上,通过继承、关联等方法,构建平行压气机部件类;以发动机整机性能仿真模型迭代计算参数作为子压气机出口边界约束,进行子压气机工作点迭代计算,从而获得压气机、发动机工作点及发动机整机性能;以某型混合排气加力式双转子涡扇发动机为仿真对象,分别计算了设计点性能和进气畸变条件下的非设计点性能,验证了计算方法的有效性,并分析了进气畸变对压气机及发动机整机性能的影响。     

基于支持向量机方法的发动机性能趋势预测

为了提高对航空发动机性能趋势预测的精度，提出利用支持向量机方法来预测表征发动机整体性能的参数一性能综合指数。建立了基于支持向量回归的一步及多步预测模型，利用该模型对性能正常衰退及性能异常发动机的综合指数分别进行预测，并与自回归(AR)模型的预测值进行比较。结果表明，基于支持向量机的预测模型比AR模型的预测精度更高，其四步预测精度由80．56％提高到88．51％。因此该模型尤其适合中、长期预测。     

航空发动机鲁棒H_∞/PI状态反馈控制

针对航空发动机模型的不确定性问题，在二次稳定且由干扰到被控输出的闭环传递函数的H∞范数约束下，可获得等效的确定性系统，将参数化的H∞状态反馈控制器中的2个自由参数用PI结构进行约束，提出了一种鲁棒H∞／PI型控制器的设计方法，在建立的SIMULINK仿真结构平台上进行了鲁棒性能验证。     

模型不匹配时的航空发动机预测控制

1引言一般来说,预测控制适应范围宽,即使在模型不匹配的情况下,也可取得较好的控制性能。但对于航空发动机这样的复杂的被控对象,不采取一定的措施,很难保证所有飞行区域都可取得满意的预测控制效果。以某型航空发动机采用预测控制为例,预测模型不变,在阶跃输入作用下,进行全飞     

Takagi-Sugeno fuzzy model identification for turbofan aero-engines with guaranteed stability

This paper is concerned with identifying a Takagi-Sugeno (TS) fuzzy model for turbofan aero-engines working under the maximum power status (non-afterburning). To establish the fuzzy system, theoretical contributions are made as follows. First, by fixing antecedent parameters, the estimation of consequent parameters in state-space representations is formulated as minimizing a quadratic cost function. Second, to avoid obtaining unstable identified models, a new theorem is proposed to transform the prior-knowledge of stability into constraints. Then based on the aforementioned work, the identification problem is synthesized as a constrained quadratic optimization. By solving the constrained optimization, a TS fuzzy system is identified with guaranteed stability. Finally, the proposed method is applied to the turbofan aero-engine using simulation data generated from an aerothermodynamics component-level model. Results show the identified fuzzy model achieves a high fitting accuracy while stabilities of the overall fuzzy system and all its local models are also guaranteed.     

航空发动机三变量鲁棒控制器设计

对发动机三变量控制进行了研究.由于发动机可作为被控量的输出参数很多,用不同的被控量设计的控制器系统性能差别很大,所以选择合适的被控量就显得尤为重要.采用RSCN(鲁棒稳定性和条件数)方法从发动机的14个输出变量中选择三个变量作为发动机的被控量,然后用所选择的发动机输入/输出变量来设计增广LQR(1inenr quadratic requlator)控制器,数字仿真表明通过上述方法设计的发动机控制系统响应速度较快,无稳态误差,鲁棒性好.     

基于MTPA的内置式永磁同步电机转矩预测控制

针对采用矢量控制方法的内置式永磁同步电机(IPMSM)存在解耦复杂、附加优化目标难以融入系统控制等问题,提出了一种基于最大转矩电流比(MTPA)的IPMSM转矩预测控制方法。在推导MTPA控制原理的基础上,分析了转矩预测的控制机理及性能指标函数。22 kW试验样机的仿真与试验结果表明,系统稳态及全局加减负载条件下调速性能良好、转矩动态响应迅速。该方法在重载条件下定子电流利用率显著提高,满足电动车辆驱动控制系统的性能和效率指标要求。     

基于遗传算法与近似模型的全局气动优化方法

开发了基于精英保留策略与小生境技术的求解有约束优化问题的改进遗传算法,并用一多峰值有约束函数对其寻优能力进行了测试。为了降低气动优化设计时间,提出了集成实验设计、三维粘性流场求解程序、二次多项式近似模型、改进遗传算法的具有全局寻优能力的三维气动优化设计体系。采用该方法对NASA Rotor37动叶片叶型进行了以绝热效率最大为目标的优化设计,优化后叶片绝热效率提高1.1%。该结果表明了本优化设计体系省时、高效的特点。     

基于遗传算法的涡扇发动机多变量加速寻优控制

研究了变几何涡扇发动机不等式约束下的遗传算法最优加速控制规律，在全飞行包线内进行了仿真计算。通过分析多变量变几何涡扇发动机加速过程的特点和性能要求，用离散化加速模型结合遗传算法，使得加速过程最优。仿真计算表明该控制律可以保证变几何涡扇发动机在全飞行包线内稳定工作，且加速时间最短。     

A novel none once per revolution blade tip timing based blade vibration parameters identification method

The vibration caused blade High Cycle Fatigue (HCF) is seriously affects the safety operation of turbomachinery especially for aero-engine. Thus, it is crucial important to identify the blade vibration parameters and then evaluate the dynamic stress amplitude. Blade Tip Timing (BTT) method is one of the promising method to solve these problems. While, it need a high resolution Once Per Revolution (OPR) signal which is difficult to get for the aero-engine. Here, a Coupled Vibration Analysis (CVA) method for identifying blade vibration parameters by a none OPR BTT is proposed. The method assumes that every real blade has its own vibration performance at a given speed. Whereby, it can take any blade as the reference blade, and the other blades using the reference blade as the OPR for vibration displacement calculating and further parameter identifying. The proposed method is validated by numerical model. Also, experimental studies are carried out on a straight blade and a twisted three dimensional blade test rig as well as a large industrial axial compressor respectively. The results show that the proposed method can accurately identify the blade synchronous vibration parameters and quantitatively evaluate the mistuning in bladed disks, which lays a foundation for the reliability improvement of aero-engine.     

基于直接配点法的滑翔轨迹快速优化设计

介绍了基于五次Gauss-Lobatto多项式的直接配点法在再入飞行器三维轨迹最优化问题中的应用。首先给出了再入飞行器轨迹优化问题模型,其中运动方程为三自由度模型,性能指标选为到达指定地点飞行时间最短,控制变量则为无量纲升力系数和倾侧角。再入飞行过程中受到加热率、过载和动压约束,终端状态受到目标位置约束。然后,应用直接配点法将最优控制问题离散化为非线性规划问题,将动态优化问题转化为静态参数最优化问题。选取各节点和配点上的状态量和控制量作为优化参数。最后应用SNOPT软件包对参数最优化问题进行求解。仿真结果表明直接配点法对于再入飞行器轨迹初始参数取值不敏感,且求解过程具有一定的实时性。     

基于RVM回归误差补偿的航空发动机分布式控制系统多步预测控制

针对具有随机有界双侧时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于多步预测和关联向量机(RVM)回归误差补偿的控制方案.首先建立航空发动机分布式控制系统(DCS)的神经网络非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,利用当前的系统输出和控制量对N步之后的系统输出进行预测;其次用改进的RVM回归多步预测算法估计NARMA模型的的预测误差,并对预测结果进行误差补偿;最后利用补偿之后的预测值和设定值对控制参数进行滚动优化,设计系统的神经网络逆控制器实现系统的自适应控制.仿真结果证明该控制策略能够避免随机有界双侧时延对控制系统的影响,实现对设定值的稳定跟踪,且控制器具有较好的实时性和鲁棒性.低压转子转速阶跃响应的稳态绝对误差小于0.04%,响应时间小于0.3s.      

涡扇发动机加力过程非线性最优控制研究

1引言航空发动机加力过程控制通常分为接通加力和断开加力两个不同的过程,是目前的研究热点[1,2]。然而,航空发动机的加力过程参数变化剧烈,将对发动机控制系统产生很大的扰动,严重时会造成发动机喘振、超温以及超转。另一方面,发动机的加力过程是一个大偏离且具有较强非线性的