自组织模糊解耦控制在飞机着陆中的应用

为了更好地控制飞机的着陆飞行，采用模糊推理的方法，实现飞行高度和飞行速度的解耦控制。所设计的自组织模糊控制器，其模糊控制规则用解析形式进行描述，并通过修正因子的在线调整而改变，适应了系统响应的过程。同时，通过削弱量化误差以及在点附近引入PI补偿控制器，提高了系统的动态、静态性能指标。     

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。     

考虑起飞工况的航空发动机性能退化预测研究

针对现阶段航空发动机性能退化建模研究没有考虑起飞工况的影响问题，提出了基于修正的非线性维纳过程发动机性能退化建模方法。该方法结合了同类型号发动机的历史性能退化数据与个体发动机的实时退化和工况数据。首先，考虑发动机每次起飞的工况不同，把工况修正引入非线性维纳过程建立发动机的性能退化模型。然后利用极大似然估计方法求得退化模型离线估计值，基于贝叶斯理论对退化参数进行在线更新，最后基于局部线性嵌入算法，对工况参数进行融合构建工况因子，修正退化参数，实现了基于起飞工况的单台发动机性能退化预测。结果表明，采用融合工况因子修正模型，与未修正和压比修正模型相比，平均绝对百分比误差分别降低1.50%和1.01%。证明融合工况因子修正模型能降低发动机起飞工况差异和仅用单工况参数修正所造成的预测误差，可以用来辅助指导下发决策。     

基于部件特性的航空发动机性能模型修正

研究了基于部件特性修正的航空发动机稳态性能模型修正方法,并通过对部件特性的研究总结了部件特性修正因子选择原则。以此为基础,提出了基于多状态试验数据的发动机性能模型修正方法,并采用双轴涡扇发动机地面试验节流特性数据对稳态性能模型进行修正。结果表明,采用单个试验状态数据修正后的稳态性能模型不能完全满足工程使用要求,使用基于多状态试验数据修正后的节流特性转速范围内模型计算精度与修正前相比有很大提高,验证了该方法的有效性和实用性。     

反舰导弹纵向弹道模糊控制系统

建立起反舰导弹弹道纵向模糊控制系统,确定了模糊语言变量,制定了模糊控制规则表,并对控制器的量化因子与比例因子进行了参数寻优。最后,对设计的系统进行了数字仿真。仿真结果表明,在存在较大不确定性因素的情况下,该控制系统具有较常规 PID 控制更好的动态性能和稳态性能。     

机载实时模型稳态基准值的修正方法研究

发动机机载实时模型稳态基准值反映了当前发动机的工况,决定着实时模型的稳态精度。提出一种利用传感器测量数据修正机载实时模型稳态基准值的方法,具体采用多项式线性拟合技术、利用传感器近期测量数据修正机载实时模型的基准值,以适应发动机稳态特性的改变、提高模型稳态精度。针对某民用大涵道比涡扇发动机构建的在线故障诊断仿真系统研究表明,在发动机发生性能退化的情况下,修正后的机载实时模型的稳态误差降低近1.8%。     

基于特性数据的燃气涡轮发动机修正方法

针对燃气涡轮发动机部件特性不匹配造成的模型计算参数与实际试车参数之间的误差问题,提出一种基于特性数据的 燃气涡轮发动机部件特性修正方法。通过变缩放参考中心依次对设计点、慢车点进行整体修正,实现特性图在整个工况范围内的 大致覆盖。通过局部修正非设计点所在的由相邻等转速线和β线所确定矩形域的特性数据,并采用插值法和拟合椭圆曲线法对 等转速线的其他数据点进行补充修正,得到与试车数据匹配的特性图。以涡扇发动机为研究对象进行仿真验证,结果表明：所提 出的特性修正方法能准确、快速地对发动机部件特性进行修正,与试车数据相比,修正后的模型各稳态点误差精度均在1.5%以 内,满足工程精度需求,可用于发动机控制系统研究。     

基于整机试验数据辨识的雷诺数对涡扇发动机的性能影响

为了研究雷诺数对涡扇发动机性能的影响并提升稳态性能模型在工作包线内的计算精度,提出了一种基于整机试验数据辨识的计算分析方法。选取用于气路分析的测量参数,提升辨识算法的收敛性和计算结果的有效性;结合非线性气路分析算法辨识计算出各试验点的部件性能修正因子,统计分析雷诺数和各部件性能修正因子的变化关系,定量得到雷诺数对发动机各部件性能的影响程度;修正基线稳态性能模型,并对计算精度进行验证对比。结果表明:对比试验结果,修正后的稳态性能模型各参数计算偏差不大于2.5%。对比基线稳态性能模型各参数计算结果,计算精度平均提升2.3%,最大提升9.2%。      

基于遗传算法的发动机气路性能模型修正研究

确定部件修正参数和目标性能参数作为模型修正基础,结合稳态模型的平衡方程,构造修正发动机非线性模型的代价函数,修正发动机稳态模型。计算了在不同工况修正后的特性参数,并与用影响系数矩阵方法所得结果进行对比,经遗传算法修正后参数精度有了较大提高。利用部件修正参数组合对发动机稳态模型进行修正,其结果表明敏感性参数在模型修正中起关键作用。所用修正方法对发动机性能模型修正、提高模型精度有一定指导意义。     

带加速度修正的极坐标系α-β滤波器

有时使用极坐标系对跟踪计算很有利。但因匀速目标的位置量不再象直角坐标系中一样是时间的线性函数而带来了复杂。然而这可以通过使用在预报方程中加伪加速度修正因子来近似修正系统动态的方法而解决,代价是增加了系统的噪声。对于α-β滤波器,加入这些修正因子,滤波器的稳态误差性能降低极小,同时又可大大减小偏倚误差。     

MIMO系统模糊控制及其在飞行控制中的应用

提出了ＭＩＭＯ系统最优模糊控制规则自学习方法,并采用传统动态规划法确定出全局最优模糊控制规则,这些规则满足使模糊性能性能最小的要求,同时还讨论了规则的复杂性和工程实用性等基本问题。研究结果证明了该方法的正确性与实用性。     

基于遗传算法优化的涡扇发动机三维模糊控制

为进一步解决传统二维模糊控制器存在的快速响应与稳定性之间的矛盾,以及提高控制器的响应速度,减小超调,改善稳态性能,设计了一个基本的三维模糊控制系统,在基本控制系统的基础上引入了模糊积分混合控制器,利用改进的遗传算法对模糊规则进行了优化设计,引入了Smith预估补偿器。仿真实验结果表明,所设计的三维模糊控制系统响应速度快、无超调、控制精度高;有效克服了时间延迟的影响;鲁棒性较好,适用于小型涡扇发动机"小偏离"动态模型的控制研究。     

一种用于空间交会绕飞与逼近段的模糊控制律

研究了空间交会绕飞与最后逼近段的控制问题,设计出一种用于实现绕飞与逼近控制的模糊控制方案。在考虑测量误差的情况下,分别利用最小二乘与卡尔曼滤波方法对测量数据进行优化处理,并采用模糊控制方案实现绕飞与逼近段的仿真,仿真结果证实了模糊控制算法控制精度可以满足交会任务的需要,也验证了在具有测量误差条件下不同仿真方案所采用的模糊控制策略的有效性。     

基于自适应模糊系统的空天飞行器非线性预测控制

 针对一类多输入多输出非线性不确定系统,提出了基于自适应模糊系统的非线性预测控制方法。控制器由基于模糊系统的非线性预测控制器和鲁棒自适应控制器两个部分组成。根据系统的跟踪误差在线调整模糊系统的权值,使得模糊系统一致逼近被控对象中的非线性函数,通过泰勒展开设计出基于模糊系统的非线性预测控制律,避免了预测控制在线优化带来的繁重的计算负担。鲁棒自适应控制器则用于减少不确定和模糊逼近误差对系统的影响。所设计的控制器保证了闭环系统的最终一致有界稳定。基于Lyapunov稳定原理,给出了理论证明和分析。最后利用提出的控制方案设计了空天飞行器高超声速飞行姿态的控制系统,仿真结果表明了控制方案的有效性。     

模糊复合控制在飞机除冰车加热系统中的应用研究

针对新型飞机除冰车加热系统的大惯性、纯滞后、非线性和模型不确定性等特点，提出了一种新的模糊复合控制方法。该方法将基于模糊规则切换的Fuzzy—PID双模控制与参数自整定模糊控制相结合，一方面利用基于模糊规则切换的Fuzzy—PID双模控制器增强系统的鲁棒性和抗干扰性，另一方面利用参数自整定模糊控制器加快系统的响应速度。理论分析和仿真结果表明，所设计的模糊复合控制方法能很好地适应飞机除冰车加热系统数学模型的大幅度变化，具有很大的实用价值。     

飞控系统故障检测的参数模糊自适应调节

提出通过模型参数的模糊比例积分自适应调节，以校正基于模型的飞控系统故障检测中的系统数学模型偏差。针对模型中误差差较大的迎角导数值，将俯仰角加速度的测量值与教学模型估计值之差作为比例积分调节的反馈量，动态实时校正数学模型参数。     

航空发动机多变量自学习模糊解耦控制

提出了一种自学习模糊解耦控制器，将多变量模糊解耦控制和模型参考自学习控制结合起来，利用模糊逆模型在线产生和修正模糊解耦控制系统的规则库。并研究了它在航空发动机上的应用，取得了较好的控制效果。     

基于改进CHC算法的模糊诊断规则优化方法研究

在故障诊断专家系统的自学习中,同时需要学习大量的模糊规则,造成规则优化算法的运行时间过长,难以满足实际的需要。为了解决这个问题,将特征片断优势重组算子引入CHC算法中,并将之应用到规则优化领域。仿真证明,改进的CHC算法在模糊诊断规则优化方面能以比较短的计算时间达到预期的优化效果,明显优于国内其它改进的遗传算法和CHC算法,具有比较大的实用价值。