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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. 相似文献
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涡轴发动机非线性模型预测控制 总被引:7,自引:1,他引:6
对涡轴发动机进行了非线性模型预测控制(NMPC)研究,设计了非线性模型预测,该控制器主要包括3个方面:预测模型、滚动优化和反馈校正。利用神经元网络模型预测涡轴发动机动态响应过程,得到预测模型;运用序列二次规划(SQP)优化算法进行发动机的在线滚动优化,得到发动机的燃油控制量;根据神经元网络模型与实际发动机对象的输出误差,对控制器的指令信号进行了反馈校正。最后进行了仿真实验,与常规串级PID控制相比较,非线性模型预测控制器的超调量从2.2%降低到0.8%,响应时间从6 s降低到2 s,具有很好的控制品质。 相似文献
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针对民用涡扇发动机设计多变量控制器,提出将多变量增广LQR控制算法引入到民用涡扇发动机的方法。将发动机控制量作为增广的状态向量引入LQR算法设计,并根据控制系统回路的性能需求,设计期望动态响应曲线;期望动态响应与实际动态响应的差值范数作为优化目标用来调整、确定LQR控制算法的权阵取值;设计的控制器与民用涡扇发动机非线性模型仿真验证。结果表明,多变量增广LQR控制器满足民用涡扇发动机的控制需求。 相似文献
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模型预测控制因其能够较好地处理涡扇发动机约束问题且实现多变量控制而具有较大的应用潜力。为了解决传统模型预测控制算法在实际应用中存在运算量大、实时性较差的问题,基于显式模型预测设计了航空发动机多变量控制器。在控制结构上采用多速率双闭环系统,保证了控制精度;在计算上通过多参数规划将在线优化问题转化为线性函数计算问题,大幅度减少了计算量;在发动机从开环切闭环的过程提出一种增量式切换方法,实现无扰切换。数值仿真和硬件在环仿真结果表明,转速和压比稳态误差分别不超过±0.25%和±1%,控制器在25ms控制周期内能完成计算,满足嵌入式系统实时性要求。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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涡轴发动机组合模型非线性预测控制 总被引:1,自引:1,他引:0
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。 相似文献
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运用广义预测控制(GPC)方法,设计了低空地形跟踪的飞行控制器;利用系统的动态模型预测系统未来的输出提出了预测跟踪误差和未来控制性组合的性能指标,通过使性能指标最小,产生最优控制输入。为了增强控制系统的稳定性,根据线性反馈原理对被控对象进行了增广。结果表明,该控制器具有精确的跟踪性能。 相似文献
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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。 相似文献
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基于自适应模糊系统的空天飞行器非线性预测控制 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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建立了巡航导弹的非线性动力学模型,针对该模型的非线性连续预测控制方法,提出了预测跟踪误差和跟踪误差线性组合的性能指标,通过使性能指标最小,产生了巡航导弹地形跟踪的最优非线性反馈控制器,通过对虚拟地形的跟踪验证了控制器的性能,结果表明,该控制器不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。 相似文献
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基于攻角预测模型的航空发动机高稳定性控制 总被引:1,自引:3,他引:1
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. 相似文献