飞行环境模拟腔积分型μ综合控制

针对高空台飞行环境模拟腔飞行环境温度、压力的双变量控制问题,采用系统不确定性建模的方法,建立了高空模拟腔、调节阀执行机构的增广被控对象模型,提出了一种高空模拟腔积分型μ综合控制的设计方法,为了确保控制器伺服性能,对温度、压力回路采用不同的性能加权函数,同时对控制器输出幅值进行分频成型加权函数设计,采用D-K迭代算法设计了μ综合控制器,以涡扇发动机的仿真试验为例对算法进行仿真验证。仿真结果表明,高空模拟腔温度仿真的最大偏差为1K,压力的相对误差在3%以内。     

高空台飞行环境模拟系统温度延时不确定性μ综合设计

针对高空台飞行环境模拟系统温度大延时特性的控制问题,提出了一种考虑温度延时不确定性的两自由度μ综合控制设计方法以提升其温度的控制精度。在考虑变比热容腔微分方程、管壁传热、调节阀流量特性、液压伺服动态、传感器增益以及温度延迟对飞行环境模拟系统造成的建模不确定性的基础上,建立了完整、准确的非线性延时模型。在考虑执行机构参数、温度延时不确定性的基础上,提出了两自由度的μ综合控制设计方法。为了确保设计的控制器具有良好鲁棒伺服跟踪性能,基于分频设计的思想设计性能加权函数和控制量加权函数,并运用D-K迭代算法设计控制器。假定了包含"等马赫数爬升"和"平飞加速"的试验过程来验证μ综合控制器的伺服跟踪性能,仿真结果表明,飞行环境模拟系统温度和压力的稳态和动态误差分别均不大于1.5%和3%。     

基于LMI极点配置的高空台飞行环境模拟系统PI增益调度控制研究

针对高空台飞行环境模拟系统的温度和压力在整个工作包线内的鲁棒性能控制问题,提出了一种基于LMI极点配置的PI增益调度控制设计方法。在考虑变比热容腔微分方程、管道热传导、调节阀流量特性、液压伺服动态、传感器增益对飞行环境模拟系统造成的建模不确定性的基础上,建立了完整、准确的飞行环境模拟系统非线性模型;对非线性模型进行了线性化,并根据线性模型推导了基于LMI极点配置的PI控制器设计算法;在飞行环境模拟系统的工作包线内选取了36个稳态点设计了基于LMI极点配置的PI增益调度控制器;设计了两种飞行环境模拟试验来验证设计的PI增益调度控制器的鲁棒性能。仿真结果表明,飞行环境模拟系统温度的稳态误差和动态误差均小于0.1%,压力的稳态误差小于0.5%,动态误差小于0.7%。     

高空台飞行环境模拟系统数字建模与仿真研究

为了分析新建高空台飞行环境模拟系统试验设备动态控制特性,研究各子系统关联耦合性,开展了系统建模和仿真研究。采用相似理论和部件级建模方法针对进排气关键调节阀、液压伺服系统和管道容腔等进行了数学建模研究,建立了相应设备特性模型,设计了双闭环进排气压力自动控制结构。在对实际控制系统功能性分解基础上,构建了飞行环境模拟系统数字仿真平台,并在数字仿真平台上进行了压力动态控制仿真。仿真结果表明各子系统压力动态建立过程与真实高空模拟试验过程趋势一致,能够反映真实系统的压力动态过程,证明了系统数学模型的合理性。利用仿真方法模拟了发动机流量变化对各控制子系统的影响,稳压腔压力最大偏差为4.5kPa,发动机进气压力最大偏差为3.4kPa,排气压力最大偏差为1.5kPa,验证了飞行环境模拟系统控制性能。     

高空台进气控制系统压力PI增益调度控制研究

针对高空台进气控制系统压力在整个工作范围内的精确控制问题,提出了一种基于高空台进气系统压力的PI增益调度控制设计方法,基于管道热流动力学理论提出了一种变比热的管道容腔建模方法,相对于定比热建模方法能够减少建模存在的不确定性问题。在考虑变比热的管道容腔、调节阀流量特性、液压伺服动态、传感器增益等对进气系统造成的建模不确定性的基础上,建立了完整、准确的高空台进气系统模型;在进气系统工作范围内采用24个稳态点小偏差范围内设计的最优PI控制器作为大范围过渡态工作的基底进行控制增益调度。数字仿真表明,采用这一方法一致性好,性能明显地优于传统PI控制方法;半物理仿真进一步验证了本文提出设计方法的有效性,稳态误差不大于0.1%。     

微小型直升机非线性鲁棒控制器设计

针对含有未建模动态的微小型直升机非线性模型,设计了基于反步法和自适应模糊系统的自主飞行控制器.该控制器包含两个回路:航迹控制外回路和姿态控制内回路.外回路通过旋转矩阵实现对内回路姿态的控制,而非传统的欧拉角或姿态四元数.控制器采用自适应Takagi-Sugeno(TS)模糊系统在线补偿系统未建模动态的影响,并利用反步法完成控制器综合.所设计的算法在确保整个控制系统稳定性的同时又可保证系统能够有效应对未建模动态的影响.系统仿真结果表明,在盘旋上升飞行模态下控制系统能够快速准确地跟踪预设轨迹,并且具有良好的鲁棒性能.     

基于前馈反馈复合控制策略的高空舱高精度电液伺服控制技术

为满足高空舱飞行环境模拟控制系统电液伺服位置控制回路高精度、高响应的需求,采用系统仿真和工程实用控制系统设计与调试相结合手段,依次分析并建立了高空舱电液伺服位置控制回路的数学模型;在MatlabSimulink平台上进行了控制仿真调试与分析,表明所得到的电液伺服位置控制回路可满足高精度控制要求;在控制系统仿真分析的基础上,对实际的控制系统进行了前馈+反馈校正、串级控制等工程改进工作。经实际飞行环境模拟试验验证,工程实现后的电液伺服位置控制回路取得了理想的动态响应和位置跟踪能力,保证了高空台飞行环境模拟控制系统的过渡态调节品质和稳态调节精度。     

带执行机构的航空发动机喷口控制器设计方法

依据发动机非线性模型求取喷口的动态模型时,存在未建模动态对线性动态模型的建模误差,由此设计的喷口控制器较难达到设计要求,尤其在大范围飞行包线内喷口控制的动态性能将会变坏;同时由于传感器噪声问题、喷口执行机构的位置饱和限制、速率饱和限制的问题,以及PI控制中的积分饱和问题的存在,这些饱和限制等干扰将会影响PI控制器的设计性能。针对上述问题提出了一种带执行机构的喷口控制器的设计方法和抑制饱和限制干扰的喷口控制逻辑设计方法。首先获取了带执行机构的线性动态增广模型,然后针对该增广模型利用迭代线性不等式方法计算了喷口的鲁棒PI控制器,并对控制器输出进行抗饱和修正,从而提高了喷口控制器的鲁棒性。引入所述方法在发动机半物理仿真中进行了验证,在全飞行包线内获得了满意的喷口控制鲁棒性能。     

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。     

基于扩张状态观测器的高空台进气环境模拟控制技术研究

针对航空发动机高空台推力瞬变等过渡态试验对进气环境模拟控制系统所提出的强抗扰性、强鲁棒性的迫切需求,设计了一种基于扩张状态观测器（ESO）的高空台进气环境模拟主动抗扰控制技术方法。首先分析了现有高空台过渡态环境模拟的技术特点和高品质控制指标难于实现的原因;其次设计线性自抗扰控制器（LADRC）和一体化并行控制器（IPC）;最后通过仿真对高空台进气环境模拟主动抗扰控制方法进行了验证。结果表明,应用基于扩张状态观测器的主动抗扰控制技术能够大幅提高发动机过渡态试验中进气环境模拟的动态响应速度、控制精度和抗扰动能力。     

飞行环境模拟系统多容腔流-固传热建模

为了提升高空台飞行环境模拟系统(FESS)数值仿真平台的置信度,提出了一种多容腔流-固传热的建模方法,该方法考虑了混合器气流掺混、流-固传热、管道压力损失等因素的影响;建立了包括调节阀流量特性、液压伺服系统、混合器、混合器出口导流栅流量特性、整流子系统、管道容腔模型在内的部件模型库,并基于该模型库构建了仿真平台。为了验证本文建模方法的有效性,采用两次掺混试验数据对仿真模型进行对比验证表明,仿真结果与试验测量结果动态变化趋势基本一致,且温度、压力的最大误差分别不大于2.5K、2kPa;为了分析FESS控制系统的能力,假定了一次典型的发动机试验条件来进行仿真分析,仿真结果表明,FESS控制系统具备进行发动机平飞加速和等马赫数爬升试验的能力。     

基于控制分配的恒压腔压力精准控制

针对采用双阀调节的恒压腔系统压力在空气流量大范围变化时的精确控制问题,提出了一种基于控制分配的恒压腔压力精准控制方法。首先,建立了虚拟放气流量的双阀控制分配算法,包括：建立满足虚拟放气流量要求且调节阀能耗最小的优化问题;通过线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality, LMI)求解该优化问题得到双阀实际流通面积值;考虑调节阀动态并计算调节阀控制信号指令值。其次,建立以虚拟放气流量为恒压腔控制输入的闭环负反馈回路,基于此,设计满足伺服性能和抗干扰性能要求的PI控制器,引入上述双阀控制分配算法,进而构建完整的基于控制分配的恒压腔压力控制系统。仿真结果表明,采用该方法的控制系统性能明显优于传统单阀PI控制系统性能,恒压腔压力动态相对误差小于0.07%;干扰流量最大变化率为77kg/s2时,压力最大偏差低于500Pa;此外,调节阀动态时间常数和流量系数的拉偏仿真结果进一步验证了该控制器的鲁棒性。     

H∞控制在飞行/推进综合控制系统中的应用

研究了多变量控制技术应用于飞行/推进一体化控制器的设计问题。对于耦合的飞行子系统和推进子系统,建立了飞行/推进综合模型,分析了对模型输出端乘性不确定性和对跟踪误差性能不确定性的飞行/推进综合多变量反馈控制系统转化为混合灵敏度函数整形问题设计的途径,提出了一种按时间加权的误差平方积分(ITAE)准则选择加权灵敏度函数的方法,应用混合加权灵敏度H∞控制器的设计方法对飞行/推进一体化模型进行了设计,并对所求的最优控制器进行了控制系统性能仿真验证。     

战斗机超机动飞行自抗扰控制器设计

提出了一种利用自抗扰控制器算法在大包线范围内设计超机动飞行控制系统的新方法。根据奇异摄动理论和自抗扰控制器能够动态补偿系统模型扰动和外扰的特性,在超机动飞行的快慢子回路中分别引入自抗扰控制器,实现了快变量和慢变量的动态解耦控制。控制律设计直接依据超机动飞行的强耦合、强非线性模型,在很大的包线范围内不需要改变控制器的结构和参数,大大简化了设计过程。大包线范围内的大迎角机动仿真结果表明,系统具有良好的动态和稳态性能,控制器具有很强的鲁棒性,为解决大包线范围内的超机动飞行控制问题提供了一种新的途径。     

基于非线性PID控制的无人机飞控系统优化设计

针对固定翼无人机的飞行控制律设计问题,提出了一种基于非线性PID控制原理的控制器。该控制器的比例、积分、微分增益是控制误差的非线性函数。确定该组函数的参数主要根据最优控制理论选择性能指标,采用遗传算法寻优。在此基础上,实现对无人机飞行控制律的优化设计。仿真结果表明,使用该控制器设计的无人机飞行控制回路比用常规PID控制器表现出很大的优越性。     

基于干扰观测器的新一代歼击机鲁棒飞行逆控制器设计

基于干扰观测器设计了新一代歼击机的鲁棒飞行逆控制器。根据时标分离的原则，将机动飞机分为快慢不同的回路。采用动态逆方法设计了快回路和慢回路控制器，并在慢回路用干扰观测器估计飞机所受的扰动，同时，用于在线补偿动态逆误差。仿真结果表明，该设计合理。     

双回路鲁棒控制方法在弹性飞行器中的应用

针对弹性飞行器综合鲁棒控制性能受模型降阶误差影响的问题,提出了一种双回路鲁棒控制设计方法.首先利用次优控制方法设计内反馈回路,有效降低了降阶后模型的误差界;然后采用混合灵敏度H∞鲁棒控制方法设计外回路,保证了系统的鲁棒稳定性和性能.仿真结果表明,双回路方法并没有增加控制器阶次,但在满足系统鲁棒稳定性要求的前提下较大地提升了控制器性能,其控制性能明显优于单回路鲁棒控制器.同时这种控制器能够有效降低控制系统与动力学系统间的不利耦合,延缓伺服颤振的发生,是一种非常适用于弹性飞行器的控制方法.     

变负载流量调节阀电液伺服作动系统研究

针对高空台上流量调节阀在全包线飞行环境模拟过程中,因气动负载变化大而存在难以快速调节以伺服跟踪位置指令这一问题,提出一种考虑负载变化作用下电液作动机构的建模方法。对使用该方法建立的模型从两个方面进行仿真验证:首先将建立的变负载电液作动机构AMESim开环模型仿真结果与真实试验数据对比,两者相对误差不大于1.78%,验证了模型的准确性;其次在阀前、阀后气动压力干扰变化情况下进行闭环仿真,斜坡响应相对误差不大于1.26%,正弦响应相对误差不大于1.40%,验证了系统的伺服跟踪性能和抗干扰性能。     

基于射影算子的变循环发动机鲁棒自适应控制器设计

针对变循环航空发动机大范围工作包线下的复杂外部扰动现象引起的多变量鲁棒自适应控制器设计问题,给出基于射影算子的自适应律设计方法并将其应用至模型参考自适应控制器设计中。通过理论分析与变循环航空发动机某一状态点的仿真分析,阐明系统存在外部干扰时传统自适应律的设计方法对于指令跟踪不足等问题,进而在射影算子的理论框架基础上设计自适应律,将存在干扰时的状态误差动态方程的解限制在设定的凸集范围内,从而实现系统状态误差动态方程不大于零的稳定性要求,最终在LQR基准控制器框架上,实现基于射影算子的多变量鲁棒自适应控制器设计,以改善自适应控制系统的鲁棒性。基于该方法对变循环航空发动机进行控制器设计和仿真。结果表明:基于射影算子的自适应律设计方法改善了传统自适应律设计方法的鲁棒性问题,实现了控制系统对外部干扰的有效抑制,当系统各控制回路加入不同外部随机噪声信号时,均达到了期望的控制效果;变循环航空发动机各个状态点均能够跟踪期望的闭环参考指令,各状态点稳态控制误差均小于0.5%,系统超调量小于1%,调节时间小于1.2s,动态跟踪误差不大于0.5%,符合发动机控制系统技术要求。     

无人机综合飞行/推力矢量控制

以某无人机为背景,主要研究大机动时带推力矢量的综合飞行/推进控制系统的设计方法。应用非线性动态逆方法,根据无人机本身具有明显不同时间尺度差异的动力学特性,结合奇异摄动理论将控制变量按照响应快慢分为4个回路进行了控制器的设计与仿真;设计推力矢量控制和气动控制相结合的控制器,实现飞行和推力矢量的控制综合;将无人机的任务转化为对飞行控制的限制条件,对所设计的控制系统进行了数字仿真,结果表明所设计的控制器能够满足飞机做大机动时的控制要求。