航空推进系统性能寻优控制的系统模型

航空推进系统性能寻优控制是基于模型的控制技术,各部分采用的系统模型是其关键技术之一。根据性能寻优控制的原理,分析了系统模型选择的原则。详细描述了2部分核心模型：估计模型和性能优化模型。根据寻优控制实时计算的要求,给出了状态变量模型和稳态变量模型的线性化表达式,并介绍了工程实现时模型的使用方法。     

MAPS方法在航空发动机性能寻优控制中的应用

利用模型辅助模式搜索方法(MAPS方法),研究了某型涡扇发动机基于部件级非线性实时数学模型的性能寻优控制。该方法是一种直接搜索方法,不需要计算发动机非线性模型对控制量的偏导数,并通过运用kriging方法构造非线性代理模型来减少发动机模型的调用次数,进而减少了计算量,提高了优化速度。应用MAPS方法对航空发动机最低油耗、最大推力和加力最大推力3种控制模式进行了优化计算,论文给出了优化计算结果。      

航空发动机性能寻优控制混合优化算法

根据性能寻优控制(Perform ance Seek ing Con trol)优化模式的特点,针对某型涡扇发动机,研究了把发动机性能优化问题描述为线性规划问题。同时针对线性规划方法可能会收敛于局部极小值和非线性方法计算量大的问题,提出了基于LP(L inear P rogramm ing)和MAPS(M odel-A ssisted Pattern Search)混合优化方法,并研究了LP和MAPS混合优化方法在航空发动机性能寻优控制中的应用,同时在最大推力控制模式和最小油耗控制模式下进行了仿真。大量仿真结果表明,采用混合优化方法可进一步提高发动机的性能,并且大大减少了计算量。      

航空发动机超声速巡航性能寻优控制研究

为解决航空发动机在不加力超声速巡航状态的性能寻优问题,提出进气道放气、风扇与压气机导叶角与燃油流量、尾喷管喉道面积五变量的序列二次规划优化调节方案,验证了航空发动机在最大安装推力、最小油耗、最低涡轮前温度三种控制模式时,相比较于传统的不带进气道放气的四变量优化方案,五变量优化方案优势明显,可分别提升最大安装推力7.5%,降低燃油消耗率4.6%,降低低压涡轮前温度1.5%;同时,为满足机载发动机模型自适应要求,建立基于输入端带积分补偿的卡尔曼滤波器的发动机自适应模型,并验证了航空发动机在发生蜕化时,五变量优化方案同样具有全局寻优优势。     

涡扇发动机最小红外特征模式性能寻优控制研究

为抑制涡扇发动机排气系统的红外特征,提出一种基于红外预测模型的最小红外特征模式性能寻优控制。首先,建立一种排气系统正后向红外辐射强度简化预测模型,该预测方法考虑了排气系统内高温部件和尾喷流的红外辐射,以及尾喷流对高温部件红外辐射的吸收作用,具有可信的仿真精度;其次,基于涡扇发动机部件级实时仿真模型,增加了从外涵引气冷却中心锥和尾喷管扩张段内壁的冷却结构和红外预测模块;最后,基于该模型探索了最小红外特征模式的优化原理,并选用可行序列二次规划(FSQP)算法,通过控制高温壁面冷却气的流量,主燃烧室的燃油量以及尾喷管喉道面积,对两个亚声速巡航状态的工作点进行实时优化。仿真结果表明:在满足发动机推力恒定以及其他约束条件的前提下,发动机通过最小红外特征模式性能寻优控制,其排气系统后向红外辐射下降了30%以上,红外抑制效果显著。     

基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.      

基于dSPACE的性能寻优控制工程应用研究

发动机性能寻优是提高飞机效能的方法之一,其先进控制模态能够综合飞机和发动机的信息,在安全运行的前提下,实现发动机某项或综合性能指标的最优。为提高飞机效能,本文在对飞行/推进系统性能寻优控制理论及现有成果的学习基础上,通过最小二乘法求取线性模型,获得较为精确的全包线推进系统矩阵,从而确定线性小区间内性能指标和约束条件的线性表达式,进而将发动机性能寻优问题表述成线性规划问题,通过单纯形法获取寻优模式下的各项性能指标。从验证性能寻优控制算法工程可行性的角度出发,将性能寻优程序模块嵌入到数控系统中;在dSPACE设备上搭建快速控制原型仿真平台,进行了实时仿真验证,仿真结果能够获得预期的指标优化结果。研究表明:性能寻优算法在工程应用上具有可行性及有效性。     

航空发动机过渡态全局寻优控制方法研究

为了对发动机的动态过程进行控制, 提出了一种基于SQP的全局寻优控制方法.每一步寻优过程分为长程优化和短程优化两个阶段.根据长程优化结果, 重构了关联目标函数, 在此基础上, 进行了短程优化修正, 并利用修正结果进行控制.将这种方法应用于某型航空发动机的过渡态控制中, 得到了理想的控制结果.仿真结果表明该方法能较好地解决一般局部优化方法在有纯延迟、模型失配等情况下的优化控制效果下降的问题.      

基于序列二次规划算法的发动机性能寻优控制

提出用非线性序列二次规划(SQP,Sequen tial Q uadratic P rogramm ing)算法解决发动机性能寻优控制问题。分析了线性规划(LP,L inear P rogramm ing)算法用于发动机性能寻优的固有缺陷以及SQP算法的优点。给出了SQP算法与LP算法用于最大推力模式和最小油耗模式仿真结果对比曲线。数字仿真实验的结果表明,SQP算法具有比LP算法更好的优化效果,在工程实际中有很大的应用潜力。     

基于复合模型及FSQP算法的发动机性能寻优控制试验

提出了一种在保证优化效果前提下提高发动机在线性能寻优实时性的方法,即一方面基于相似理论建立了适用于非加力状态的发动机复合稳态模型,在优化过程中替代原部件级模型以缩短优化计算时间,另一方面采用先进的可行性序列二次规划算法寻求全局最优解,以提高优化精度。最终实现了上述方案在最小油耗模式及最大推力模式下的数字仿真及半物理模拟验证,相比于传统的基于发动机部件级模型进行性能寻优控制,其优化精度相当,但优化实时性得到大幅度提高,从仿真结果可以看出上述方案的有效性及可行性。     

基于广义既约梯度法的航空发动机性能寻优控制

提出了一种基于航空发动机约束物理意义的寻优方法，并将其应用于性能寻优控制之中。该方法根据航空发动机约束的物理特性完全已知的特点，利用起作用集法和既约梯度法将发动机非线性约束寻优问题转化为低维的无约束寻优问题，提高了计算速度。应用该方法对全包线内的工作点，对最大推力、最低油耗、最低涡轮进口温度和加力最大推力等模式进行了寻优，给出了寻优结果。     

涡轮基组合循环发动机性能数值模拟

分析了涡轮基组合循环发动机的布局方式,选择串联式涡扇-冲压组合发动机方案作为研究对象,给出了涡扇发动机和冲压发动机主要设计参数,阐述了涡轮冲压组合发动机模态转换点的选择方法,选择马赫数3作为工作模态转换点。基于模块化合成程序的研究思想,采用数值模拟方法研究了沿飞行轨迹的涡轮冲压组合发动机的气动热力学参数以及性能特性,研究表明,可在推力波动不大于10%的情况下完成工作模态转换。     

地基激光器发射微卫星的方案设计与弹道优化计算

1引言随着高功率激光技术的发展,用地基激光器发射近地轨道卫星将成为可能。上世纪90年代初Hum-bleW E和Pierson B L提出用一台地基300 MW的CO2激光器把初始质量为1 900 kg的飞行器发射到近地轨道[1]。飞行器的弹道在初始段有一向后运动的“后摆”段。这种弹道可以充分利用激光     

全包线飞行控制系统设计方法研究

介绍了当前全包线飞行控制系统设计的几种主要方法，分析了这些方法存在的问题，研究了线性变参数系统（LPV）的自增益调度控制器设计，说明了其中两种重要的设计方法LFT（线性分式变换）法和Lyapunov函数法，应用Lyapunov函数法设计了大包线范围飞机的集镇爷角速度自增益高度控制系统，进行了变参数仿真，仿真结果说明了方法的有效性。     

极值搜索算法的研究与进展

回顾了极值搜索算法的发展历程,分析了单变量和多变量极值搜索算法、滑模极值搜索算法、斜率搜索算法等算法的优缺点,着重描述了变参数滑模极值搜索算法和退火回归神经网络极值搜索算法等,并且通过重构系统的损失函数方法将极值搜索算法的应用推广至一般系统,拓展了其应用范围。通过其应用实例说明,极值搜索算法能够解决航空控制、工业生产中的一些关键技术问题,因而有必要深入研究极值搜索算法。     

综合飞行/推进控制系统的鲁棒设计方法

基于凸多面体线性系统族镇定方法和航迹准稳态运动概念，研究了现代攻击机的综合飞行／推进控制系统的鲁棒设计方法。该方法根据航迹准稳态运动的条件。生成航迹准稳态运动的期望控制量和状态量，以航迹准稳态运动为基准运动建立综合系统的线性系统族模型，采用凸多面体线性系统族鲁棒镇定方法设计了综合控制系统的反馈调节控制器。数学仿真表明，所设计的综合控制系统对攻击机推进系统输出推力的变化具有大范围的鲁棒性，在推力开环控制下能够获得良好的系统动态性能和战术性能。     

基于SVR-PSO改进算法的航空发动机稳定性控制

在多变量发动机寻优控制中,用支持向量回归算法(SVR)对粒子群优化算法(PSO)进行改进可以有效避免局部最优解的出现.将改进算法应用于航空发动机实时稳定性控制,根据发动机仿真计算程序计算出发动机在各工作点处的稳定裕度,根据控制参数的变化域进行全局寻优,寻找满足压缩系统稳定裕度最小的工作点.仿真和分析表明:该算法实时性高,收敛速度快,具有较强的全局寻优能力,能在保证发动机稳定裕度最小的同时有效降低涡轮前温度和耗油率.