基于SVM辨识的涡扇发动机全包线稳态控制方法

针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求.      

航空涡扇发动机全包线平衡流形建模

根据航空发动机相似工作状态原理和非线性系统平衡流形建模原理,提出一种适用于全飞行包线发动机性能仿真的换算平衡流形模型.首先,根据发动机各状态量的换算参数,对航空发动机平衡流形的概念进一步推广,提出换算平衡流形概念.然后,选取高压转子换算转速和飞行马赫数定义二维调度变量,对全包线发动机参量换算平衡流形进行拟合;并在换算参...     

基于切换多胞LPV的涡扇发动机全包线中间状态控制

针对航空发动机全包线内参数变化范围较大,单一控制器很难保证全包线内的控制效果的问题,提出了基于切换多胞线性变参数（LPV）的发动机全包线中间状态控制方法.根据发动机的进口条件将飞行包线分为相互重叠的子区域,将多胞理论及状态重置切换方法引入控制器求解,给出了能够保证切换多胞LPV系统鲁棒稳定的线性矩阵不等式（LMI）条件;利用求解出的Lyapunov矩阵设计各子区域的LPV控制器,并结合几何位置调度策略实现子区域LPV控制;利用局部重叠的滞后切换策略和状态重置切换律实现全包线内各控制器的切换,并证明了该闭环切换系统的稳定性.最终以某型涡扇发动机为研究对象进行仿真验证,结果表明:采用该控制方法稳态误差能够控制在0.1%以内,超调量不大于0.5%.      

某型涡扇发动机全包线实时仿真模型

介绍了实时仿真模型在数字电调半物理模拟试验中的作用和国内外目前的发展现状,并且给出了某型军用涡扇发动机的全包线实时仿真模型的仿真计算曲线。简单地叙述了发动机实时仿真模型的基本方程和建模方法,并且强调了进行部件特性试验和发动机高空台试验以及建立发动机部件特性和试车数据数据库的重要性。     

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。     

基于模糊神经网络的涡扇发动机加速控制

采用模糊神经网络对某型涡扇发动机加速过程进行自适应控制,为了进一步提高系统性能,采用遗传算法和BP算法相结合的方式,对系统分别进行了离线和在线优化。仿真结果表明,设计的模糊神经网络控制器具有良好的性能。     

变几何涡扇发动机加速控制规律优化设计

首先建立了一种变几何通道涡扇发动机数学模型,该模型中,风扇及压气机在不同进口导流叶片角度下的特性是通过对基准特性的修正而获得的。然后根据变几何涡扇发动机的特点,利用非线性规划中的约束变尺度法（ＣＶＭ）设计了最优加速规律。研究结果表明：用约束变尺度法优化设计出的发动机加速控制规律,可以保证发动机在全飞行包线范围内稳定工作,且加速时间最短。     

某型涡扇发动机地面最优加速控制规律研究

针对某型涡扇发动机非线性数学模型 ,利用非线性规划理论中的序列二次规划方法 (SQP方法 ) ,对该型发动机进行了基于约束的最优加速程序设计。用此方法所优化出的控制序列 ,代入该型涡扇发动机模型进行动态仿真计算。结果表明 ,加速时间较为明显 ,加速性有较大提高。     

某航空发动机全包线气动稳定性设计方法

根据稳定性基础理论及工程经验,以某型航空发动机为例,按GJB/Z 224-2005进行了全包线气动稳定性设计,并进行了试验验证.研究结果表明:发动机在高空小表速节流状态下风扇和高压压气机的需用稳定裕度均较大;在发动机包线右边界,风扇需用稳定裕度较大,且基本一致;着陆过程受喷管亚临界影响,风扇需用稳定裕度较大.因此,这些工况在发动机设计和使用中应重点关注.在发动机气动稳定性设计时应保证风扇和高压压气机可用稳定裕度大于需用稳定裕度,并留有一定余量.采用的设计方法可以有效地满足复杂工程研制需求.      

航空发动机两种加速控制计划的融合控制方法研究

转速导数(N-dot)和换算燃油流量加速控制计划是航空发动机加速过程安全、快速的重要保障,但各自分别易受到功率提取、性能衰退和传感器、燃油计量装置误差的影响导致失速喘振或加速性的下降。为了提高所控制加速过程的鲁棒性,使用这两种控制计划所获燃油流量的偏差大小对N-dot控制计划的控制目标进行调节修正的融合控制方法获得实际的加速燃油流量。以双转子加力涡扇发动机为对象的仿真验证表明,该控制方法可以适应全包线加速控制的需要;相比其余两种控制计划在受功率提取、误差影响下保持正常工作的范围更广;相同工作条件下,该方法比N-dot控制计划更不易发生喘振,比换算燃油流量控制计划的加速时间更小。     

某涡扇发动机加速过程仿真研究

对航空发动机控制系统进行仿真是航空发动机可靠性工程的研究方向之一.本研究针对发动机在加速过程中必须保证发动机不会发生喘振、不出现超温的情况,对加速过程进行了分析.采用部件法建立了分开排气的涡轮风扇发动机加速过程的稳态模型和动态模型.利用Matlab语言及其函数库编写了基于Newton-Raphson的稳态算法,并进行了稳态仿真,得出了高压转速、低压转速、推力等性能参数与供油量之间的关系.研究了迭代法,利用Matlab (Simulink)实现了涡扇发动机的动态仿真,给出了不同加速供油情况下的性能变化情况.最后对3种不同加速时间下的喘振裕度进行了分析,得出了不同加速时间对喘振的影响.     

基于CMVO的涡扇发动机加速过程优化控制

针对涡扇发动机加速过程控制寻优难的问题,提出了一种混沌多元宇宙优化算法。在多元宇宙优化算法的基础上加入混沌初始化和混沌搜索,增强了全局搜索能力。采用算法进行涡扇发动机加速过程优化控制仿真,并与可行序列二次规划算法、粒子群算法和多元宇宙优化算法进行对比验证。结果表明：算法能够实现加速过程的优化控制,发动机紧贴喘振边界加速,且满足各个约束条件。对燃油流量、喷口面积、风扇和压气机导叶角度四控制量同时进行优化时,其加速时间为3.8 s,优于其他三种算法。验证了算法具有较强的全局搜索能力,在涡扇发动机加速过程优化控制问题中具有一定的优势。     

民用涡扇发动机起动过程改进的分段组合控制计划研究与试验

针对某型民用涡扇发动机,将n-dot闭环控制算法应用于涡扇发动机起动过程,设计了涡扇发动机起动过程开环与闭环分段组合的控制计划,仿真表明:涡扇发动机起动过程采用n-dot闭环控制算法在初始阶段会出现参数摆动的情况.为此,基于油气比作控制变量进行消喘的原理,对n-dot闭环控制算法进行了改进,以消除起动初始阶段的参数摆动.试验结果表明:改进后的分段组合的控制计划能够有效抑制参数摆动现象;并且,对于不同大气条件的起动测试,起动过渡态过程高压转子转速的数值差距不大于1.0%,延时不超过0.9s;而对于不同飞行状态的起动测试,起动过渡态过程高压转子转速的数值差距不大于1.0%,延时不超过1.2s,具有良好的稳定性和重复性.      

低红外特征涡扇发动机加速控制及影响规律研究

为探究红外抑制措施对发动机加速性能的影响,提出并制定了针对发动机排气系统外涵引气冷却的普适性加速控制计划,开展了低红外特征涡扇发动机加速控制及其影响规律研究。首先,建立了带外涵道引气冷却中心锥、全遮挡导流支板和尾喷管扩张壁面的发动机部件级模型,并在此基础上发展了排气系统正后向红外辐射特征计算模型;其次采用可行序列二次规划算法,针对采用了不同排气系统红外抑制措施的涡扇发动机分别制定加速控制计划;最后通过硬件在回路仿真验证上述加速控制计划对带红外抑制措施的发动机从慢车到中间状态加速过程的有效性。结果表明,与常规涡扇发动机相比,采用了高温壁面冷却虽然能降低发动机近50%的红外辐射特征,提高战机的隐身性能,但会导致发动机推力降低近6%,油耗上升4%以上,加速时间延长20%左右。     

涡扇发动机加速过程转速预测模型

以某型涡扇发动机为研究对象,深入研究了不同条件下加速瞬态过程的飞行试验数据,通过分析转速的变化特性,建立了该型发动机加速瞬态过程的转速预测模型,同时结合飞行试验数据对发动机预测模型进行了验证,结果表明预测模型计算与飞行试验数据吻合度较高,可用于该型发动机加速瞬态过程的转速预测。     

涡扇发动机加速过程的模糊控制

采用一种连续型比例积分公式的模糊控制器控制涡扇发动机加速过程,为了使控制满足加速过程最大转速,高压涡轮进口最大温度,压气机最低允许喘振裕度等约束条件并改善加速性能,利用遗传算法对模糊控制器中的3个量化因子进行了优化,优化后的模糊控制器完全可以加速过程要求,具有较好的动态性能,适当划分飞行包线后还可扩展到整个飞行包线。     

基于改进AFSA的桨扇发动机加速控制计划优化

为了提升桨扇发动机的过渡态性能,提出了一种可以满足发动机性能参数约束和寻优结果正确性要求的桨扇发动机加减速控制计划优化方法。引入自适应调整策略和半可行域对人工鱼群算法（AFSA）进行改进,经过数值验证,改进后的算法较原始算法具有更快的收敛速度和更高的寻优精度。将推力与目标推力间的差值作为寻优目标,采用改进后的人工鱼群算法和序列二次规划算法（SQP）对桨扇发动机的加速过程进行优化,得到了满足约束前提下的桨扇发动机时间最短的加速控制计划,结果表明：与采用传统的基于梯度的序列二次规划算法相比,采用改进的人工鱼群算法进行离线分段寻优所得到的控制计划总加速时间缩短了21.8%(0.58 s),证明了改进人工鱼群算法具有更强的全局寻优能力,更适用于桨扇发动机加速控制计划的优化。     

利用SQP控制涡扇发动机加速过程的多目标最优化研究

在涡扇发动机加速过程控制中引入多目标评价函数法中的线性加权和法,实现发动机加速过程的双变量控制。研究过程中,充分考虑了涡扇发动机加速过程中的各项约束条件。仿真结果表明,应用多目标最优化方法来进行发动机加速最优控制是可行的,能充分发挥发动机的潜力。      

涡扇发动机故障诊断中粒子滤波改进方法

针对标准粒子滤波算法诊断步数多且诊断结果噪声水平高的问题,提出伪协方差和自适应似然分布结合的改进粒子滤波算法。该算法通过使用伪协方差代替了粒子集协方差,保证采样得到的粒子能够更真实地反映突变情况,减少诊断步数;通过对似然分布自适应调整,增加其与先验分布的重叠区域,提高抽样率,增加有效粒子数,降低诊断结果噪声水平。发动机健康参数估计仿真结果表明:与标准粒子滤波算法相比,改进的粒子滤波算法能使诊断速度提高约27%,诊断精度提高约38%,有效地减少了突变故障的诊断步数,并显著降低了诊断结果的噪声水平。     

变几何涡扇发动机数学模型及加速控制规律优化设计

首先建立了一种变几何通道涡扇发动机数学模型,该模型中,风扇及压气机在不同进口导流叶片角度下的特性是通过基准特性的修正获得的,然后根据几何涡扇的特点,利用非线性归划中的约束尺度法（ＣＶＭ）设计出了最优加速规律,研究结果表明,用这种方法建立的变几何涡扇数学模型是可行的,用约束变尺度法对发动机加速控制规律进行优化可以明显地改善发动机的加速性。