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。     

一种基于增量式动态逆的涡轴发动机抗扰综合控制方法

针对全包线内涡轴发动机转速抗扰控制效果一致性与鲁棒性难以保证的问题，提出一种基于增量式动态逆的综合抗扰控制方法。结合涡轴发动机的转子动力学特性，提出一种基于增量式动态逆的主控回路设计方法。针对传统负载扭矩估计方法需要大量数据支撑的问题，提出一种基于非线性观测器的发动机端负载扭矩在线估计方法。基于主控回路动态逆算法和负载扭矩估计方法，创新性地将动态逆输入与输出的定量关系和转子加速度扰动变化量结合，提出了一种负载扭矩扰动全补偿前馈控制方法，并从理论上推导了该方法，能够使得由于负载扭矩导致的转子加速度扰动得到全补偿。基于倾转旋翼机/发动机综合非线性仿真模型，针对倾转旋翼机不同飞行的模式，进行抗扰控制效果仿真验证。结果表明：在频域上，基于增量式动态逆的综合抗扰控制方法能保证全包线的频域性能的一致性；在时域上，相比于具有相同带宽下的PID控制器，基于增量式动态逆的综合抗扰控制方法能够在全包线内使动力涡轮转速跟踪的调节时间降低1s，并可有效降低动力涡轮转速的下垂量至1%以内，具有优越的抗扰效果。     

共轴高速直升机/发动机交联控制方法研究

针对常规的旋翼总距前馈方法难以有效实现共轴高速直升机/发动机快速交联控制的问题,本文提出并设计了适用于共轴高速直升机/发动机的新型交联控制方法。首先,基于共轴高速直升机/发动机综合仿真平台,揭示不同运行工况下,共轴双旋翼、推力桨操纵输入、发动机燃油输入变化规律;其次,在此基础上,提出了综合考虑共轴双旋翼、推力桨桨距的增益自调节交联控制方法,并针对不同的运行工况,开展了数值仿真验证。结果表明,在中等、高速度飞行时,相比于常规的旋翼总距前馈,新型交联控制方法可使动力涡轮转速的超调与下垂量减小36%与70%,可使直升机/发动机快速交联控制品质更优,进一步提升直升机/发动机综合系统的控制品质。     

涡轴发动机组合模型非线性预测控制

针对涡轴发动机,为了更好的满足控制系统的实时性要求和提高控制性能,建立了数值稳态非线性模型和ARX动态线性模型相串联的组合模型,并将其作为预测模型,设计了非线性预测控制器。由于优化求解控制器时避免了非线性规划问题,控制系统的实时性得以保证。仿真结果表明,当旋翼负载变化时,功率涡轮转速收敛速度快,稳态精度高,超调量小。     

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.      

基于预测扭矩前馈的涡轴发动机内模控制方法

基于内模原理设计了涡轴发动机功率涡轮转速控制器.针对主旋翼扭矩变化对功率涡轮转速的干扰,提出了一种基于极端学习机的扭矩预测方法.极端学习机训练基于动态仿真数据,其输入通过相关分析获得.基于内模原理的功率涡轮转速控制器采用极点配置的设计方法,将输入信号的内模直接加入控制器,实现鲁棒跟踪.扭矩前馈采用比例微分(PD)控制策略,实现对发动机负载变化干扰的有效补偿.数字仿真结果表明:极端学习机扭矩预测精度高,扭矩相对误差小于1.5‰,与不加前馈控制相比,所提出的控制方法减小了机动飞行过程中功率涡轮转速的超调或下垂30%以上.      

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。     

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。     

三轴式无人旋翼飞行器及自适应飞行控制系统设计

设计了一种操控简便的三轴式无人旋翼飞行器,由三组共轴双旋翼组成,各旋翼由直流电机直接驱动,只需调节各电机转速就能控制旋翼飞行器运动姿态和轨迹。为使三轴式无人旋翼飞行器飞行控制系统设计得到有效验证,研究了旋翼飞行器的飞行动力学非线性建模,运用叶素动量理论建立了共轴双旋翼变转速旋翼载荷计算方法,分析了旋翼入流分布对共轴双旋翼气动载荷模型的影响,通过试验验证了共轴双旋翼气动载荷计算模型的正确性。由于旋翼飞行器飞行动力学模型的非线性及未建模动力学的影响,难于建立非常精确的数学模型,给飞行控制系统设计带来了挑战。本文根据旋翼飞行器飞行动力学非线性模型推导出了旋转动力学模型逆和平移动力学模型逆控制器,利用神经网络在线自适应修正模型逆误差,采用线性PD或PI控制器调节指令跟踪误差,应用由向心回转和垂直上升组合的机动科目进行了仿真验证,给出了具有外界阵风干扰模拟的仿真结果,表明所设计的飞行控制系统具有自适应性和鲁棒性,能实现精确的轨迹跟踪控制。     

基于直升机/发动机非线性综合仿真模型的ALQR控制器设计

构建了UH-60A直升机六自由度非定常、非线性气动力模型以及完整的直升机/涡轴发动机非线性综合仿真模型。使用增广LQR方法设计了直升机飞行控制器,包线内大量仿真结果及与 控制器效果的对比表明该控制器解耦性能、指令跟踪性能优越,鲁棒性强。此外,该控制器设计过程简单和调参方便。借助上述综合仿真模型研究了发动机闭环系统与直升机的功率匹配关系,数字仿真表明,发动机能够满足直升机机常规飞行任务下的功率需求,功率涡轮转速下垂量满足直升机飞行操纵品质规范（ADS-33E）的要求。     

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。     

A novel control method for turboshaft engine with variable rotor speed based on the Ngdot estimator through LQG/LTR and rotor predicted torque feedforward

In order to compensate for the disturbance of wide variation in rotor demanded torque on power turbine speed and realize the fast response control of turboshaft engine during variable rotor speed, a cascade PID control method based on the acceleration estimator of gas turbine speed (Ngdot) and rotor predicted torque feedforward is proposed. Firstly, a two-speed Dual Clutch Transmission (DCT) model is applied in the integrated rotor/turboshaft engine system to achieve variable rotor speed. Then, an online estimation method of Ngdot based on the Linear Quadratic Gaussian with Loop Transfer Recovery (LQG/LTR) is proposed for power turbine speed cascade control. Finally, according to the cascade PID controller based on Ngdot estimator, a rotor demanded torque predicted method based on the Min-batch Gradient Descent-Neural Network (MGD-NN) is put forward to compromise the influence of rotor torque interference. The simulation results show that compared with cascade PID controller based on Ngdot estimator and the one combined with collective pitch feedforward control, the novel control method proposed can reduce the overshoot of power turbine speed by more than 20%, which possesses faster response, superior dynamic effect and satisfactory robustness performance. The control method proposed can realize the fast response control of turboshaft engine with variable rotor speed better.     

基于数据驱动的变循环发动机多变量自适应控制算法研究

本文针对变循环发动机包线范围大,自适应控制需求高的问题,在增广线性二次型调节器(ALQR)基础上,提出一种基于数据驱动的自适应ALQR(DA-ALQR)控制算法。构建了多变量系统自适应控制准则函数,以梯度下降法对控制器参数进行调整,借助基于数据驱动的动态线性化建模方法,递推进行输出对输入梯度的近似计算,实现了对ALQR控制参数的自适应调整。仿真结果表明,所设计的DA-ALQR控制器参数随发动机状态变化得到了有效调整,相较于ALQR控制算法,闭环系统动态性能得到了大幅度提升,推力在单外涵模式表现出较快的响应速度,在双外涵模式表现出更小的超调,转速同样表现出了超调减小和响应速度加快特性,验证了所提出方法的有效性。     

飞行/推进系统自适应神经网络综合控制仿真研究

 提出一种基于发动机喘振裕度自适应的飞行 /推进系统综合控制。在发动机喘振裕度较大的某些飞行条件或飞行包线内,通过调整喷口面积,使发动机喘振裕度保持在一个较小值,既保证发动机稳定工作,又增加发动机推力,从而改善飞机的性能。采用分散控制方案,综合控制系统由 5个控制子系统组成。各控制子系统的设计采用自适应控制和神经网络相结合的方法,所提出的参数和权重的自适应调整律保证系统的稳定性。全包线范围内飞机平飞加速和爬升数字仿真结果表明,该综合控制方法可缩短飞机的平飞加速时间和爬升时间。     

航空发动机推力衰退缓解的神经网络控制

针对航空发动机气路部件性能退化导致的推力下降问题,提出一种基于变增量线性规划(LP)优化 神经网络控制方法用于航空发动机推力衰退缓解控制。该方法通过内环控制转速和发动机压比,外环修正发动机指令信号以缓解发动机推力衰退。其中内环非线性自回归滑动平均(NARMA-L2)转速控制器由神经网络训练得到;外环指令修正回路利用变增量LP优化方法调整发动机指令信号。以某型小涵道比涡扇发动机为对象进行仿真验证,结果表明,在4组仿真条件下,设计的控制方法在保证性能退化的发动机不超限的条件下使推力衰退至少缓解了46.5%,验证了该方法的有效性。