涡轴发动机双回路PI控制器多发功率匹配

为了应对多个发动机共同驱动同一直升机时,单个发动机性能衰退所引发的输出功率不平衡问题,以控制2个转子转速的双回路结构PI控制器为基础,将外回路改为直接功率控制回路,搭配能够计算旋翼在一定转速下需求功率的机载模型,构建了1种涡轴发动机多发功率平衡匹配控制系统.内回路分别采用燃气发生器转子转速控制回路和动力涡轮转子转速控制回路,得到参数不同的控制器并进行了仿真验证和对比.结果表明:所设计的双回路PI控制器能够在保证涡轴发动机动力涡轮转速恒定的同时,使性能衰退程度不同的2台发动机输出相同的功率.     

基于直升机/ 发动机综合模型的变旋翼转速控制研究

为了实现直升机旋翼转速在宽广范围内连续变化且涡轴发动机连续提供输出轴功率,采用1种扭矩序列转移控制方案来实现该传动链。通过2台涡轴发动机和2台多级变速器与旋翼协调工作,发动机依次连接或脱开旋翼,提供旋翼转速大范围内变化,并提供旋翼连续变化的功率。在扭矩转移过程中,针对发动机扭矩强扰动问题设计了鲁棒LMI控制器+ADRC扭矩前馈补偿控制器,最后基于直升机／发动机综合模型进行数值仿真,验证了扭矩转移方案的可行性。仿真结果表明：在转移过程中的扭矩强扰动对发动机动力涡轮转速的影响较小,旋翼转速可以实现较大范围内的快速平滑变化。     

基于变旋翼转速的涡轴发动机优化控制

研究了涡轴发动机/旋翼一体化优化控制问题, 分析了直升机旋翼需用功率与涡轴发动机工况的关系, 旋翼转速、旋翼总距、纵向周期变距及横向周期变距对旋翼需用功率的影响.以最小旋翼需用功率为目标函数, 用线性规划算法进行发动机/旋翼性能寻优.进行了巡航状态下变旋翼转速的涡轴发动机优化的数字仿真实验, 仿真结果表明在巡航状态应用变旋翼转速的涡轴发动机优化, 可以降低油耗1.5%～5.5%, 同时降低涡轮温度4.4～16℃, 具有实际应用价值.      

一种变旋翼转速直升机/涡轴发动机非线性模型预测控制方法研究

为了实现变旋翼转速直升机/涡轴发动机快速响应控制,提出了一种基于神经网络的直升机旋翼预测模型与基于状态变量模型的涡轴发动机预测模型的新型非线性模型预测控制方法。所建目标函数除了包含转速控制指标外,还考虑了经两级变速双离合器传动机构传扭后发动机输出轴的转子动力学特性。不同飞行任务下的数值仿真结果表明:相对于PID控制器而言,非线性模型预测控制器可在满足压气机转速、发动机静强度等限制条件下使动力涡轮转速在变旋翼转速过程中的超调量减小50%,下垂量降至0.2%以内,实现了涡轴发动机的快速响应控制的同时,有利于改善发动机使用寿命。     

基于无级变速的直升机变旋翼转速控制模拟方法研究

为了扩大直升机变旋翼转速变化范围,开展了基于无级变速机构的直升机/传动系统/发动机连续变旋翼转速控制模拟方法研究。基于叶素法和容积动力学方法,建立了主旋翼/发动机综合数学模型用于直升机推进系统仿真,该模型由主旋翼简化模型和涡轴发动机部件级模型组成。在主旋翼/发动机综合模型的基础上,加入了基于能量法建立的无级变速传动装置动力学模型,通过变传动比实现变旋翼转速控制模拟,通过定常来流状态下的数字仿真,分析变旋翼转速控制过程对主旋翼和发动机状态的影响。结果表明,提出的变旋翼转速控制模拟方法在保证涡轴发动机动力涡轮转速变化小于1.5%的前提下使旋翼转速连续变化25%,建立的直升机/传动系统/发动机综合模型为变旋翼转速技术的设计与验证提供了较可靠的数字仿真平台。     

涡轴发动机自适应非线性预测控制

为了实现当直升机旋翼负载变化时,尽量保持功率涡轮转速恒定,并提高系统动态品质,研究了一种针对涡轴发动机的自适应非线性预测控制(ANMPC)算法.基于涡轴发动机稳态数据和动态特性,采用递归最小二乘法(RLS)进行模型参数辨识,建立了具有在线自适应能力的涡轴发动机数值-ARX(auto regressive with external input)并联预测模型.在此基础上,通过多步输出预测和反馈校正,利用序列二次型优化(SQP)算法,进行在线滚动优化,从而获得了涡轴发动机ANMPC控制器.仿真结果表明:当旋翼负载变化时,相比于传统的串联PID(比例-积分-控制)控制器,ANMPC控制器能够使得功率涡轮转速收敛更快,超调量/下垂量更小.      

无人驾驶直升机发动机模糊自适应PID控制

针对某型无人驾驶直升机发动机控制的特点,提出恒量供油、恒速控制和总距前馈补偿控制的复合控制策略,在飞行控制计算机内建立发动机模糊自适应PID控制器,利用模糊规则和推理来在线调整PID参数,使发动机安全平滑启动,并在各种功率状态下保持输出轴转速恒定。经含实物仿真试验、地面试车、系留试验以及无人机整机试飞测试,所设计的发动机控制方案动态响应速度快,对总距变化等干扰的抑制作用强,能保证主旋翼在各种飞行状态下获得最佳的气动效率,改进无人直升机的飞行性能。      

基于支持向量回归机的发动机/直升机扭矩超前控制

主要研究涡轴发动机转速按扰动补偿控制问题,提出了一种基于迭代约简最小二乘支持向量回归机算法和模型预测机制的直升机扭矩动态超前预测模型设计方法.首先用迭代约简最小二乘支持向量回归机设计了旋翼扭矩按飞行状态和操纵量估计的非参数动态反馈模型,然后设置了扭矩模型预测机制,以获得扭矩的超前动态信息.接着利用扭矩超前预测信息设计了...     

变旋翼转速飞行控制对涡轴发动机输出响应的影响

为探明变旋翼转速条件下飞行控制对涡轴发动机输出响应的影响,在变旋翼转速直升机/传动机构/发动机综合仿真平台的基础上,考虑系统不确定因素的存在,提出并设计了增量式非线性动态逆飞行控制器,提高对系统的控制效果,控制器主要包括角速率控制器、姿态角控制器和航迹控制器;由于执行机构的物理限制,引入伪控制模块,以提高系统的稳定性。典型的飞行任务下的仿真结果表明：相对于增量式非线性动态逆飞行控制器而言,伪控制模块不仅可显著提升飞行控制效果,使爬升速度的超调量减小50%以上,还可有效减小动力涡轮转速的超调量9.0%左右,有助于增强发动机的动态控制品质。     

某型无人直升机活塞式电喷发动机转速控制设计及试验

针对某型无人直升机活塞式电喷发动机的特性,结合无人直升机不同阶段对旋翼转速的要求,采用转速前馈与反馈比例控制模式对地面暖车转速进行控制.采用了转速前馈、负载前馈、转速变参与反馈PID(比例、积分、微分)控制结合的控制模式实现慢车转速到额定转速的有效过渡.额定工作转速的控制采用了转速前馈、负载前馈、自动配平、转速差前馈与反馈PID控制相结合的复合型控制策略,以保证发动机在额定工作状态下转速波动误差尽量减小,实现无人直升机动力关键部分的控制.通过地面试车台发动机开车试验表明,所采用的复合型控制策略能有效实现发动机恒转速控制.      

基于不确定性的旋翼转速优化直升机参数设计

为了提高旋翼转速优化直升机总体参数设计质量,基于不确定性多学科设计优化方法,对旋翼转速优化直升机的参数设计进行了研究。首先对最优旋翼转速的不确定性进行分析与建模,同时也考虑了直升机加工制造、材料老化引起的不确定性因素,对比发现最优旋翼转速是旋翼转速优化直升机设计中的主要不确定性因素;然后在协同优化框架下,分别建立了直升机飞行性能、直升机重量、飞行稳定性与变转速涡轴发动机性能计算模型;最后以续航性能为系统学科,悬停性能、飞行稳定性分别作为子学科,进行多学科的不确定性优化设计,得到了3种不确定性优化设计方案。通过对比分析可以发现：第2种方案为旋翼转速优化直升机的最佳参数设计方案,该方案满足悬停需用功率低于350 kW,飞行稳定性指数小于0.8等约束条件的概率不低于95.46%,并且直升机的最大航时期望值也较大。     

变转速旋翼直升机单发失效低速回避区分析

利用最优控制方法研究变转速旋翼直升机在遭遇单发失效时,旋翼转速对自转着陆低速回避区的影响。首先,以UH-60A直升机为样机,建立三维刚体飞行动力学模型,并分析低速范围内旋翼转速对直升机需用功率的影响。然后,在模型中加入单发失效后自转着陆阶段发动机输出功率以及旋翼转速变化方程,并利用直接多重打靶法将直升机单发失效后的自转着陆过程转换为非线性最优控制问题进行数值求解。最后,基于最小化回避区面积的思想,得到并分析直升机在不同旋翼转速下单发失效后的自转着陆低速回避区,以及回避区高悬停点、拐点和低悬停点对应的最优着陆轨迹和操纵过程。结果表明：随着旋翼转速的降低,直升机单发失效后的低速回避区首先会逐渐缩小,然后迅速增大。最小回避区对应的旋翼转速略高于最小需用功率对应的旋翼转速。适当降低旋翼转速不仅能有效降低直升机的需用功率,还有利于提高直升机单发失效后的自转着陆性能。     

基于直升机/涡轴发动机综合仿真平台的发动机非线性模型预测控制

 基于具有可靠置信度的直升机/涡轴发动机综合仿真平台,研究了涡轴发动机带约束优化的非线性模型预测控制(NMPC)技术。首先通过设计多输出迭代约简最小二乘支持向量回归机(RRLSSVR),训练具有较好实时性、精度及泛化能力的内嵌式预测模型,在高度0~5 km、前飞速度0~75 m/s范围内模型精度达5‰。其次,考虑了扭矩、燃油流量、动力涡轮转速、燃气涡轮转速等综合信息及相关约束对控制效果的影响,利用在线序列二次规划(SQP)算法实现滚动优化控制,而后加入目标转速偏差的积分项以消除静差,保证输出恒定。最后,通过对直升机进行机动飞行大扰动仿真验证了该预测控制器对扰动的抑制能力,相比传统串级PID控制,能够显著降低动力涡轮转速下垂/超调量,达到更好的控制品质。     

基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制

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。