基于改进无模型自适应算法的涡扇发动机限制保护控制方法

针对发动机限制保护控制问题,提出了一种基于数据驱动的改进无模型自适应限制保护控制方法。以主回路闭环系统为设计对象,通过在常规无模型自适应控制律的准则函数中增加误差变化率,使超限保护系统具有更快的响应速度,给出了改进后系统的稳定性条件,并采用临界比例度法进行了控制器参数整定。仿真结果表明:在不同工作点,所设计的改进无模型自适应限制保护控制器相比常规无模型自适应限制保护控制器,最大超限平均减小2.97%,响应时间平均缩短2.30s,实现了发动机超限后的迅速回调,保证了发动机系统的安全运行。     

基于误差反馈控制的建立航空发动机自适应模型方法

提出了基于误差反馈控制的建立航空发动机自适应模型方法.即以实际发动机的输出为参考指令,以航空发动机性能蜕化值为航空发动机模型的控制量,通过设计鲁棒性好且能消除稳态误差的增广线性二次型最优调节(ALQR)控制器以实现模型的输出自适应地无偏跟踪真实发动机的输出,利用ALQR的鲁棒性,使模型具有良好的自适应性.ALQR和发动机模型一起构成航空发动机自适应模型.最后通过稳态仿真和动态仿真表明该方法不仅可以实现自适应模型全包线跟踪稳态真实发动机,同时能实现动态跟踪真实发动机.      

基于PI与无模型自适应控制结合的燃气轮机转速控制方法

针对燃气轮机转速控制问题,提出一种基于PI控制与数据驱动的无模型自适应控制结合的控制器设计。以建立的燃气轮机慢车速度以上模型为研究对象,在通过遗传算法整定出最优PI控制器参数的基础上,通过对传统PI控制器的积分环节与紧格式无模型自适应控制器的相似替换,使得控制器具有在线整定内部参数的优势,表现出更优的动态控制性能。仿真结果表明：所设计的基于PI与无模型自适应控制结合的控制器,较之基于遗传算法离线整定的最优PI控制器,在转速调整时具有更快的上升时间和调节时间,且对性能退化模型也能自适应地改善控制效果。该控制器设计基于PI控制实现了控制品质的进一步提高,其自适应过程改善了系统的鲁棒性,基于PI结构的改进也具有工业应用前景。     

航空发动机滑动局部线性模型及控制

为了提高航空发动机的控制性能和控制系统的可靠性,提出一种基于粒子群算法的航空发动机局部小区域自适应滑动的线性模型建立方法和双闭环自适应PI控制方法。在辨识区间内,以发动机转子转速为状态变量,采用在线实测数据和粒子群算法的参数估计方法,使模型辨识参数按照设定区间大小自适应跟踪滑动,从而保证线性模型能够精确逼近发动机的非线性动态。通过分析发动机燃油调节器的工作特性,建立了燃油调节器计量活门和电液伺服阀的传递函数,并根据所构建的模型,设计了航空发动机转子转速和燃油流量双闭环自适应PI控制系统以实现对航空发动机的精确控制。结果表明：利用局部滑动自适应辨识计算机得到的数据与发动机稳态、动态试验数据相吻合,且双闭环仿真控制性能满足航空发动机工作性能要求,表明所提出的航空发动机局部线性建模方法和自适应PI控制器参数算法对提高发动机的控制性能是有效的。     

角伺服系统模糊自适应PID控制研究

将模糊控制和PID控制相结合,提出了一种智能复合控制策略,并将其应用于某型导弹系统角伺服系统的控制。利用模糊控制在线自适应调整PID控制器的参数,从而使系统的静态和动态性能指标较为理想。在Simulink中的仿真结果表明,这种模糊PID控制器的控制效果优于单纯的PID控制,超调量小,抗干扰性能强,对变参数系统的鲁棒性强,满足在线实时自适应控制的要求。     

基于人工蜂群算法优化的燃气发生器压强自适应模糊免疫PID控制

固冲发动机燃气流量控制系统因具有较强的非线性和时变性,导致其控制问题较难解决。为了实现对燃气压强的精确闭环控制,设计了基于人工蜂群算法优化的自适应模糊免疫PID (ABC-AFI-PID)控制器。控制器的比例系数由模糊免疫控制器在线修正,积分和微分系数由自适应模糊控制器实时调整,并应用人工蜂群算法对控制器的设计参数进行鲁棒优化。采用ABC-AFI-PID控制器、自适应模糊PID (AF-PID)控制器和传统PID控制器分别对某滑盘阀式流量控制系统的线性和非线性模型进行仿真,来验证控制器在设计工作点(7.24MPa)附近以及全压强调节范围内的动态性能和稳态性能。结果表明:在不同的工况下,ABC-AFI-PID控制器体现出良好的品质。相比于AF-PID控制器可将压强响应速度提高约1.8～2.5倍,相比于传统的PID控制器可将压强响应速度提高约4.6～5.1倍,并且其超调量也被控制在7.14%以内。该控制器在快速性、稳定性和鲁棒性上均展现出了巨大优势,显著地提高了燃气流量控制系统的性能。     

建模不确定性下变循环发动机自适应控制器设计

针对变循环航空发动机存在建模不确定情况下的多变量控制器设计问题,给出了一种最优律下的增广模型参考自适应跟踪补偿设计方法,阐明变循环发动机建模不确定性并引出LQR(Linear Quadratic Regulator)基准控制器动态跟踪不足的问题,进而在基准控制器反馈控制结构框架下,分别实现以下技术突破:确定期望闭环动态的参考模型、基于李亚普诺夫函数严格稳定证明下建立存在建模不确定性的自适应律等,最终以达到系统跟踪误差渐进为零的目标,改善系统不确定性的动态跟踪问题。对变循环航空发动机的控制器仿真结果表明:增广模型参考自适应控制方法改善了原LQR基准控制器对存在建模不确定性时的控制问题,有效地实现了控制指令跟踪,达到了所期望的动态响应,且自适应参数一致渐进稳定。同时,各标称点的稳态控制误差均小于0.3%,系统超调量小于0.8%,调节时间小于1s,符合航空发动机控制系统技术要求。     

基于RBF神经网络补偿的航空发动机H_∞自适应控制研究

航空发动机控制系统是飞行器的重要机构,航空发动机存在的控制增益衰减和未建模动态等不确定性问题影响了其控制性能,为此设计将H∞自适应控制和补偿控制相结合的控制器。首先,基于混合灵敏度理论设计H∞自适应控制器;然后,基于Lyapunov 严格稳定理论设计RBF 神经网络补偿控制器对不确定性进行拟合补偿,并通过与误差相关的线性函数调整拟合速度;最后,以归一化后的航空发动机模型为被控对象进行多变量仿真试验。结果表明：本文设计的自适应控制器能够有效补偿不确定性,相比H∞控制器,超调量和调节时间都有所降低。     

冲压发动机连续可调喷管模糊控制研究

为了提高几何可调冲压发动机尾喷管控制性能,针对具有静差与动态不对称特性的连续可调喷管作动系统,采用模糊控制算法进行控制器设计,并利用自适应遗传算法进行控制器参数优化,最后将模糊控制系统与PID控制系统进行性能对比。结果表明,相较于常规模糊控制系统,优化后的模糊控制系统消除了稳态误差,减小了大小喉径在调节时间上的差异,鲁棒性较强。相较于优化后的PID控制系统,优化后的模糊控制系统在保证无稳态误差的基础上,具有更短的调节时间与更小的超调量,跟踪信号时具有更小的误差包络,优化后的模糊比PID控制系统性能提高2.6倍。总之,基于自适应遗传算法优化的连续可调喷管模糊控制系统比PID控制系统性能更高,能够满足高动态几何可调冲压发动机提出的响应快、调节精准、超调小的要求。     

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。     

改进参考模型的涡扇发动机多变量模型参考自适应控制

针对涡扇发动机难以获得精确数学模型和普通模型参考自适应控制不保证动态性能的问题,提出了一种具有改进参考模型的涡扇发动机多变量模型参考自适应控制方法。采用状态反馈形式设计了状态跟踪的多变量自适应控制器,其中对参考模型作了引入跟踪误差反馈的改进,使得高自适应增益下跟踪曲线的超调得到明显的抑制,动态响应得到改善。应用该方法对涡扇发动机非线性部件级模型进行仿真分析,结果表明,控制系统调节时间小于2s,无稳态误差,具有良好的控制品质。     

航空发动机自适应神经网络PID控制

本文提出了一种航空发动机多变量自适应神经网络 PID控制方法, 采用基于共轭梯度的神经网络学习算法在线整定控制器参数。该控制器的设计无需知道发动机精确模型, 具有响应速度快、抗干扰能力强和鲁棒性好等优点。控制器不仅算法简单, 实现容易, 而且适用范围广。      

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.      

基于二阶滑模的永磁同步电机SVMDTC

针对永磁同步电机空间矢量直接转矩控制中存在的磁链脉动大、转速超调大和转速动态响应速度慢等问题,提出基于Supertwisting二阶滑模控制理论将转速环、磁链环和转矩上的控制器全部换成Supertwisting滑模控制器。对所提出的控制理论利用MATLAB/Simulink仿真软件进行仿真验证。仿真结果表明所提出的控制理论能够成功抑制转速超调,实现提高转速、磁链和转矩的动态响应速度、抑制转矩和磁链脉动。     

基于动态优化数据的航空发动机过渡态控制方法

针对一般稳态燃油前馈PID算法在发动机过渡态过程中控制效果差的问题,提出了一种基于动态优化数据的涡轴发动机瞬态控制方法。采用带约束限制的序列二次规划（SQP）优化算法采集包线范围内各点的过渡态参数变化数据作为样本数据,利用稀疏化的最小二乘支持向量机（LSSVM）对样本数据进行训练、测试,将训练得到的LSSVM模型作为前馈与PI构成闭环控制器共同对涡轴发动机进行过渡态控制。通过对民用涡轴发动机部件级模型的包线内某两点不同功率水平进行仿真,结果表明,过渡态过程中动力涡轮转速超调量与下垂量均小于0.4%,稳态误差为0,动力涡轮转速稳定时间小于2s,各参数均未超限,因此,该控制器能有效提高涡轴发动机过渡态控制效果,实现对参数的限制管理。     

航空发动机自适应全局快速非奇异Terminal滑模控制

针对航空发动机控制系统须具有强鲁棒性和快速响应等特点及Terminal滑模控制存在奇异性等缺点,提出了一种航空发动机自适应全局快速非奇异Terminal滑模控制器设计方法.设计了一种快速非奇异Terminal滑模面,同时解决了传统Terminal滑模控制的奇异性和远离平衡点收敛速度慢两个缺点.采用自适应方法估计等效干扰,无需已知航空发动机的干扰上界,利用Lyapunov理论分析了其稳定性.仿真结果表明:设计的Terminal滑模控制器具有良好的动态性能,状态输出响应快速,调节时间在2s左右,无稳态误差,无超调,未发生奇异现象.      

基于攻角预测模型的航空发动机高稳定性控制

研究了发动机稳定性控制问题.作战飞机在超机动飞行时,发动机进口流场畸变严重,采用常规控制并不能保证其稳定工作.针对上述问题,提出了基于攻角预测的发动机超机动飞行高稳定性控制器:首先建立了进气道攻角预测模型,以实时估计发动机进口流场畸变,并在此基础上用增广线性二次型调节器(augmented linear quadratic regulator,简称ALQR)方法设计了高稳定性控制器,最后在发动机/三自由度飞机综合模型平台上模拟大攻角飞行任务进行了数字仿真验证.数字仿真结果验证了提出的控制思想的合理性和可行性.