基于喘振裕度估计模型的发动机高稳定性控制

为解决超机动飞行中发动机喘振裕度不可测量的难题,提出一种发动机喘振裕度的建模方法.喘振裕度的模型分为常规飞行时的无畸变模型与超机动飞行时的损失量模型两部分.无畸变模型是基于喘振裕度特征选择算法筛选最优模型输入,以非线性拟合方法建模实现;损失量模型则基于在线攻角预测模型实时评估发动机进口畸变度,进而计算获得.而后利用上述估计模型对发动机的稳定性进行实时预测,在不改变发动机原控制回路的基础上,对涡轮落压比控制指令进行喘振损失补偿,实现高稳定性控制.最后,通过大攻角机动飞行的数字仿真,验证了上述方案可以准确控制发动机喘振裕度在11%~13%,保证了发动机工作的稳定性和高效性.      

高机动飞行下进气道/发动机相容性试验

为了评估飞行攻角和侧滑角快速变化对进气道出口畸变、发动机稳定性的影响,进行了某型飞机高机动下进气道/发动机相容性飞行试验,获得了快速飞行姿态改变时进气道与发动机相关参数的试验数据.通过对飞行数据的整理、计算和分析,研究了高机动状态下进气道出口的畸变特性、发动机稳定性以及进气道出口畸变和发动机稳定性的相关性.研究结果表明:高机动飞行状态下进气道出口流场品质变差,发动机稳定性变差.      

进气道/发动机一体化多变量控制方法研究

针对亚声速情况下飞机机动飞行过程中大攻角状态下进气道和发动机之间流量难以匹配而导致推进系统推力损失较大的问题，提出了一种进气道/发动机一体化多变量控制方法。基于进气道/发动机一体化模型推导出了带有辅助进气门的进气道/发动机共同工作方程，并分析了共同工作原理，选用进气道和发动机的共同工作点位置作为进气道反馈量，增广到状态量中以保证进气道和发动机流量匹配。为了抑制攻角等因素引起的推力瞬间损失，在控制回路中加入了进气道限制保护环节修正控制指令，基于H₂/H_∞算法设计了进气道/发动机多变量控制器。在发动机非线性部件级模型上开展了全数字仿真验证，仿真结果表明，与常规的进气道开环控制结构相比，所提出的进气道/发动机一体化多变量控制具有良好的动态性能，并且在攻角变化情况下推力损失更小。     

基于神经网络的航空发动机进口总压畸变重构研究

为建立适用于畸变容限控制技术的航空发动机进气总压畸变估算方法,采用基于神经网络方法,以飞机试飞测量数据为基础,分别开展了发动机进口总压流场和稳态周向畸变指数重构方法研究。以壁面静压、发动机进口面中心点总压以及攻角、侧滑角数据分别构建了三种不同输入参数组合的神经网络模型,并对比分析了各模型的重构精度和适用性。结果表明:采用神经网络方法可以较好地建立壁面静压、飞行参数与发动机进口总压分布和稳态周向畸变指数的映射模型;以壁面静压、发动机进口面中心总压、攻角和侧滑角为输入的神经网络模型,对于总压流场重构和稳态周向畸变指数重构都具有最佳的重构精度;采用先重构流场总压分布再计算稳态周向畸变指数的间接方法相对于直接重构稳态周向畸变指数的方法具有更高的重构准确性;对于与建模飞机具有相同进气道结构和布局的飞机,训练完成的神经网络模型对总压流场重构具有一定的适应性,对稳态周向畸变指数重构适用性差。     

推力矢量飞机控制系统设计与仿真研究

针对某型推力矢量飞机提出了一套控制方案,较好地将理论与工程实践结合起来,解决了飞机在全包线范围内的飞行控制问题。该控制方案包括常规机动控制器、大迎角超机动控制器、控制分配器及轨迹跟踪控制器等几个主要环节的设计,完成的控制系统满足全包线飞行品质的要求,可实现对大机动轨迹的精确跟踪。最后,对此综合控制系统进行数字仿真并给出部分仿真结果,结果表明所提出的飞行控制系统设计方案是成功的。     

超机动飞行推进系统稳定性控制研究

研究了超机动飞行推进系统稳定性控制。为增强过失速机动飞行条件下发动机稳定性,提出了通过增加风扇压比控制回路的发动机稳定性控制方案,并给稳定控制压比指令算法,在已建立的飞机和发动机非线性模型的基础上,进行了系统仿真。结果检验了稳定性控制概念的合理性。     

某型航空发动机进气压力畸变试验研究

针对飞机在大攻角飞行时易引起进气道和发动机进口流场畸变的情况,对某型发动机的综合抗进气压力畸变能力进行了整机试验研究。试验采用插板式畸变模拟器研究发动机综合抗总压畸变能力,获得了各规定风扇换算转速下发动机临界畸变指数,完成了畸变条件下遭遇加速试验,发动机过渡态工作正常。结果表明:该试验方案可行、数据可靠、结果有效,该型发动机满足飞机/发动机相容性试验要求。     

超机动飞机边界保护控制器设计

针对超机动飞机过失速机动的飞行安全问题,提出了一种飞行边界保护控制方法。首先采用动态逆控制方法解决了超机动飞机模型中的非线性和耦合性问题,然后通过求解超机动飞机的动态配平点的可达集,来确定飞机在任意飞行状态下的安全飞行边界,最后将所获得的动态边界集成到动态逆控制器中来约束飞机的机动范围,以降低超机动飞机完成过失速机动时的失控风险。仿真结果表明,所设计的飞行边界保护控制器能够改善超机动飞机过失速机动飞行时的指令跟踪效果,更好地完成Cobra等过失速机动动作,提高了飞行的安全性。     

超机动飞机动态逆-PID控制器设计

对超机动飞机在大迎角机动下的控制律进行设计,并完成相关仿真验证.通过引入推力矢量技术,建立带推力矢量的飞机非线性数学模型;采用奇异摄动理论,将飞机状态划分为快慢变换不同的同路,分别应用动态逆设计飞行控制律;并采用PID控制补偿由于未精确建模带来的系统逆误差;最后对所设计的控制律进行了机动指令飞行仿真.仿真结果表明,设计的控制律能在大迎角机动条件下控制飞机跟踪指令飞行,并保证闭环系统的稳定性.     

超机动飞行的非线性反推自适应控制

为解决对象参数未知时的超机动飞行控制问题,设计了一种非线性反推自适应控制器。针对超机动飞行的非线性模型,适当选取Lyapunov函数和中间虚拟控制信号,同时通过自适应控制律的设计来调节未知参数并得到了最终的控制信号。仿真结果表明,即使模型参数未知,所设计的控制律也能在过失速机动条件下控制飞机跟踪指令飞行,同时保证了闭环系统的稳定性。     

基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器设计

利用新一代歼击机不同平衡点的多个非线性子模型对其机动飞行的全包络模型进行逼近。对于每一个子模型,设计相应的动态逆控制器,应用模糊神经网络产生控制器切换决策,实现不同飞行状态下不同模型控制器之间的相互切换。同时为了提高多模型飞行控制效果,对各模型控制器的输入及输出采样并作为神经网络的学习样本,形成一个全包络内的多模型统一神经网络控制器。最后通过歼击机的大迎角机动仿真来验证所设计的基于多模型的统一神经网络控制器的有效性,仿真结果表明所设计的统一神经网络控制器是有效的。     

过失速大机动飞机的飞行控制律设计

对新一代带推力矢量的战斗机在大迎角过失速机动下的飞行控制律进行设计,并进行了机动指令飞行仿真。引进推力矢量技术,建立带推力矢量的飞机模型方程;采用奇异摄动理论,将控制回路分为两个快慢(内外)回路,对每个回路分别用动态逆方法进行飞行控制律设计;并采用结构奇异值μ综合和分析的方法对快(内)回路设计了鲁棒控制器;最后所设计的控制律进行了机动指令飞行仿真,仿真结果表明设计的过失速机动控制律良好。     

模糊逻辑控制在过失速机动飞行中的应用

首先建立了进行过失速机动时飞机的动力学数学模型,并在分析了模糊数学和模糊逻辑控制特点的基础上,设计了模糊逻辑控制器 ( FLC)应用于 2种典型的过失速机动 ( 70°迎角定常飞行和眼镜蛇机动 )的数字仿真。结果表明,采用模糊逻辑控制器,调整模糊控制器中有关参数或采用带修正因子的模糊控制器,能够使得飞机在更短的时间内完成过失速机动,同时改善了飞机的动态品质。     

单机多目标攻击模态综合飞/火控制系统设计及仿真

多目标攻击是现代空战中的主要形式和发展趋势。本文主要介绍了多目标攻击火控系统的总体方案、基本组成及工作过程，将空战能力、空战态势指数法及动态的层次分析法应用于火控系统攻击逻辑决策中，给出了一种多目标超视距攻击火控系统的设计方案，其中在空战态势指数法中还考虑了高度因素。同时，对飞行／火力协调控制器进行了设计，并在六自由度飞机模型上进行了多目标攻击过程的数字仿真，仿真结果表明本文的设计方案是可行的。     

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。     

民用涡扇发动机预测控制器设计

对一定包线范围内的稳态预测控制器和加速减速过渡态控制器设计展开研究.针对某大涵道比民用涡扇发动机,根据发动机进口参数的相对变化指标对控制区域进行划分,以标称点处发动机线性模型为对象设计了相应的预测控制器,利用提出的多层参数调度方案实现了不同飞行条件及不同发动机状态下预测控制器参数的自适应调整.仿真结果表明:所设计的发动机预测控制系统在控制区域内的设计点和非设计点均具有良好的性能,为全包线设计提供了有效方法.     

基于在线滚动LS-SVR的涡轴发动机混合预测控制

提出了一种串级PID+非线性模型预测控制(NMPC)的混合控制方案,用于涡轴发动机控制系统中。其中:主控制回路采用串级PID控制器以消除静差保证系统稳定;带约束优化的预测控制器则用于实时燃油补偿,以增强发动机系统对直升机功率需求的快速跟随能力。该预测控制器是基于在线预测模型实现,首先在VC环境下设计在线滚动最小二乘支持向量回归机(OSLS-SVR),在线训练高精度、实时性好的内嵌式预测模型,其测试精度可达3‰;而后利用该模型与序列二次规划(SQP)算法完成滚动优化,建立预测控制器;最后,在UH-60A直升机/T700涡轴发动机综合模型仿真环境下,通过模拟直升机大幅急速升降操作,验证了该混合预测控制方案对大扰动具有较强的抑制能力及鲁棒性,从而使直升机获得更好的机动性能。     

推力协同的大柔性飞行器纵向姿态控制

为了研究大柔性飞行器飞行/结构耦合动力学特性,提出了改进的面向控制的大柔性飞行器多体模型,开展了大柔性飞行器纵向动力学耦合特性分析与推力协同下纵向姿态控制律设计。采用二面角动态近似描述大柔性飞行器结构动力学特征,并推导了纵向耦合动力学模型。根据改进模型在配平点处的线性化模型,分析了飞行/结构耦合系统的纵向稳定性与结构变形量之间的关系。针对大柔性飞行器姿态稳定与跟踪,设计了纵向姿态控制器。与常规飞行器相比,大柔性飞行器飞行过程中会发生大变形,当载荷较大时,配平构型近似“U”形,此时纵向动力学具有长周期不稳定的特征。分析结果表明:大柔性飞行器各模态之间的耦合程度随着变形的增大而增大。此外,纵向姿态控制需要升降舵与推力协同控制速度和俯仰角并且考虑结构动力学的影响,否则飞行/结构的耦合作用会导致姿态跟踪误差衰减缓慢甚至发散。