高推重比发动机全权限数字电子控制系统研究和半物理仿真试验验证

以第4代战斗机的动力装置--高推重比发动机为控制对象,攻克了多项全权限数控系统的术,完成了高推重比发动机数控系统总体方案设计和多变量控制技术的工程化研究,适合多变量控制、轻质量、小体积的电子控制器和轻质量、小体积的机械液压装置的研制,以及高推重比发动机全权限数控系统的半物理仿真试验.     

航空发动机神经网络自学习PID控制

将神经网络与传统的PID控制相结合,构成神经网络自学习PID控制,用神经网络在线整定PID控制器的比例、积分及微分三个参数,使被控对象跟踪理想参考模型的输出。该系统具有自学习能力,能适用于非线性、时变的被控对象。将神经网络自学习PID控制方法用于航空发动机全包线控制以及蜕化发动机的控制,进行了数字仿真,验证了该方法的有效性。     

航空发动机数控系统执行机构回路故障诊断和容错控制方法

提出了航空发动机数控系统执行机构控制回路基于数学模型的故障诊断方法,以及针对执行机构位置传感器故障的控制算法容错控制方法。工程应用结果表明能显著提高故障诊断准确性和快速性,有效地实现容错控制,且实施方便、实时性好,对提高航空发动机数控系统工作可靠性具有重要作用。      

某型发动机数控系统的相似参数自适应控制

针对航空发动机在全飞行包线非线性和时变的特点,提出了参数自适应PID控制器设计方法,研究了用最小二乘法和相似参数法两种参数估计器进行在线参数辨识和参数整定的问题。通过与发动机线性模型和部件级非线性模型的仿真,对两种控制算法进行了比较,确定了相似参数法自适应PID控制器具有稳定性好,计算简单,适用于全包线等优点。将相似参数法自适应PID控制器用于某型航空发动机全权限数控系统,通过试车和试飞,验证了该方法的优点。      

某型涡轴发动机起动控制规律优化设计及验证

某型涡轴发动机在低温环境下由于供油流量偏低多次起动失败,为此提出了1种优化的转速速率闭环起动控制规律,并根据发动机实际使用情况设计了供油限制线。经高空台验证,结果表明:采用优化的起动控制规律提高了发动机对低温环境下流量偏差的容忍能力,可解决该型发动机低温环境下起动失败问题。     

基于神经网络的航空发动机全包线PID控制

提出一种基于神经网络的航空发动机全包线PID控制器参数整定方法,在全包线内选定若干离线整定点,在这些点离线整定PID控制器参数kp,ki,kd.以离线整定点参数为训练样本,离线训练BP神经网络,该网络可映射高度H,马赫数Ma与kp,ki,kd的非线性关系,便可用该网络在线整定包线内任意点的kp,ki,kd.用发动机非线性部件级模型为被控对象的数字仿真表明,用上述方法设计的发动机PID控制器在全包线内,都能获得理想的动静态品质.该方法简单易行,效果好,具有实用价值.     

传感器故障下的航空发动机机载自适应模型重构

利用航空发动机测量参数偏离正常工作情况下的变化量,可以估计发动机的非额定工作状况,并以此对机载模型进行校正,使其与真实发动机工作状况保持一致。建立了包含发动机性能蜕化因素的状态变量模型并对其进行了增广,设计了卡尔曼滤波器,根据可测输出偏离量对发动机性能蜕化值进行了估计,并将性能蜕化值用于修正发动机不可测输出参数。考虑了当某一传感器发生故障后,利用一簇卡尔曼滤波器对发生故障的传感器进行诊断并隔离,并依据剩余非故障传感器的信息对自适应模型进行重构。仿真结果表明,重构的自适应模型能够满足精度及实时性要求。      

一种航空发动机相似多变量控制方法

推导了航空发动机线性二次型调节器(LQR)方法相似化公式,分析并指出了存在的问题:(1)在高空低马赫数时,系统响应速度太慢,无法满足快速性要求;(2)在低空高马赫数时,控制增益太高,这一方面可能导致执行机构饱和,另一方面会使控制器在噪声、滞后等干扰情况下性能变坏。本文对相似LQR控制进行了改进,在一定程度上解决了上述问题。本文还证明了改进的相似LQR控制的稳定性,并将其推广至增广LQR方法。      

基于卡尔曼滤波-遗传算法的航空发动机性能诊断

以某型涡扇发动机为研究对象,提出了基于卡尔曼滤波器和遗传算法的航空发动机性能诊断方法.根据发动机可测参数偏离额定特性时的变化量,利用卡尔曼滤波器对发动机性能参数进行了估计.当传感器存在测量偏差时,会使滤波器估计结果偏离真实情况.遗传算法以机载模型输出与发动机测量参数之间的误差最小为目标,通过优化计算,找出了存在测量偏差的传感器,确定其偏差,并最终消除了测量偏差对性能诊断的影响.