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.      

可压缩粘性流动笛卡尔网格虚拟单元方法研究

以二维高雷诺数可压缩粘性流动问题为背景,提出了一种全新的笛卡尔网格虚拟单元方法。基于壁面函数基本假设,构造了壁面函数-虚拟单元方法(WF-GCM),用于定义湍流壁面边界条件。引入参考点的概念计算虚拟单元上的基本变量与湍流变量值,定义了"非贴体"笛卡尔网格下的湍流壁面边界条件,并通过壁面函数模型修正近壁面单元与界面单元。基于自适应笛卡尔网格体系,采用发展的具有二阶精度的格心格式有限体积求解器,数值模拟了跨音速RAE2822翼型绕流问题与超音速圆柱绕流问题,计算结果与实验值吻合良好,显示了WF-GCM对高雷诺数可压缩粘性问题是有效的。     

A Backstepping Simple Adaptive Control Application to Flexible Space Structures

Although the simple adaptive control (SAC) is widely studied both in theory and application in flexible space structure control and other control problems, it is restricted by the almost strictly positive real (ASPR) conditions. In most practical control problems, the ASPR conditions are not satisfied. Therefore, based on the SAC theory, this paper proposes a backstepping simple adaptive control algorithm which suits the system with arbitrary relative degree with no need of parallel feedforward compensator. The proposed control algorithm consists of decomposition of the arbitrary relative degree system into a known subsystem and an unknown ASPR subsystem which are connected in cascade, design of constant output feedback controller for the known subsystem, and implementation of backstepping method and SAC of the unknown ASPR subsystem. Inheriting the characteristics of the SAC, this method can be adaptive online for the parameter uncertainties. Then, the application of the proposed controller to large flexible space structure with collocated sensors and actuators is studied, and the simulation results validate the proposed controller. It is a new strategy to apply the classical SAC to high relative degree plants.     

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。     

基于矩阵填充的二维自适应波束形成算法

针对基于矩阵填充的二维自适应波束形成问题,提出一种基于奇异值门限(SVT)的特征分解线性约束最小方差(SVT-ELCMV)算法。首先建立二维自适应波束形成矩阵填充模型,其次验证接收信号矩阵满足零空间性质(NSP),并分析最小可恢复阵元数,最后以SVT算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,并通过修正的特征分解线性约束最小方差(LCMV)形成有效波束。算法解决了稀疏阵列平均副瓣大幅度上升的缺陷,且在平面阵列部分阵元无法正常工作时依然有效。计算机仿真表明:SVT-ELCMV算法可使稀疏阵列具有与完整阵列相同的二维波束形成能力,并可有效抑制干扰信号,验证了算法的有效性和优越性。     

偏心撞击对撞击式喷嘴雾化特性的影响

为研究偏心撞击对撞击式喷嘴雾化特性的影响,建立了求解自燃推进剂冷态射流撞击雾化过程的数值模拟方案,计算了不同偏心度条件下的射流撞击雾化过程。采用树形自适应加密算法直接求解不可压Navier-Stokes方程组,由分段线性的流体体积(VOF)方法对流体界面进行捕捉。结果表明偏心撞击会导致雾场发生偏转,当无量纲偏心度E为1/8时,雾场偏转角度约为9.2°,应控制加工偏差小于该值。随着偏心度的增大,液膜的偏转角度增大,理论推导得到的液膜偏转角度要小于数值计算得到的液膜偏转角度。正心撞击时燃料与氧化剂流强峰值接近,雾场的流强分布呈单峰分布。当发生偏心撞击时,由于燃料与氧化剂部分射流未参与撞击导致流强峰值出现交错,雾场的流强分布呈双峰分布,混合比的空间分布发生较大改变。正心撞击时撞击点下游液滴的速度分布近似呈轴对称分布,而偏心撞击之后的速度分布则呈中心对称分布。偏心撞击导致的射流动量损失使得雾化性能变差,当无量纲偏心度E为1/8时,一甲基肼(MMH)的Sauter平均直径增大约4.8%,四氧化二氮(NTO)的Sauter平均直径增大约5.8%。      

共轴刚性双旋翼/机身干扰流场数值模拟

采用滑移网格技术求解Navier-Stokes (RANS)方程的方法,研究了共轴刚性双旋翼/机身的干扰问题。通过Caradonna-Tung旋翼、Robin直升机、Maryland直升机旋翼/机身干扰和Harrington 2共轴双旋翼等算例,验证了所提出的旋翼流场数值模拟方法的正确性。在此基础上,以Maryland机身为原型,分析了不同桨距的共轴刚性双旋翼与机身之间的干扰特性。结果表明:所提出的数值模拟方法能够很好地模拟共轴刚性双旋翼/机身的气动干扰特性;由于机身对于共轴刚性双旋翼下洗流场的阻滞作用,旋翼的悬停效率增加5%左右,并且随着拉力系数的增大使得悬停效率的增量更加明显;旋翼的悬停效率增加主要来源于下旋翼0°方位角附近的桨叶升力系数的增大,并且拉力系数的增量由桨根向桨尖方向逐渐减小。      

1 种自适应循环发动机亚声速巡航节流性能研究

推进系统亚声速巡航的燃油经济性是决定战斗机作战半径的主要指标。在巡航过程中会因减少发动机推力带来进气道溢流量增加,使推进系统燃油经济性降低。自适应循环发动机如何利用自身变循环特征减小进气道溢流进而提高推进系统燃油经济性是解决这一问题的关键。研究了1种在亚声速巡航状态带可变风扇系统的自适应循环发动机,利用自身变循环特征,实现等流量降低推力的方法。通过对可变几何机构组合调节的研究,获取了等流量节流方案,并分析了发动机在这一过程中的性能和匹配情况。结果表明:这种带可变风扇系统的自适应循环发动机能够在一定推力范围内实现等流量节流,减少进气道溢流量,提升推进系统在亚声速巡航状态的燃油经济性。     

高速开关阀控电液位置伺服系统自适应鲁棒控制

为研究高精度的液压缸位置跟踪控制问题,设计了高速开关阀和换向阀组合控制液压缸的结构方案,并通过实验分析了高速开关阀的静态流量特性。建立了液压缸的连续可微摩擦模型,利用粒子群优化算法对其参数进行辨识。建立了系统的非线性数学模型,基于非连续参数映射和反步法设计了直接自适应鲁棒控制器,通过参数在线自适应调节来更新估计值和鲁棒反馈项支配参数不确定性,实验结果表明:在跟踪幅值为5mm,频率为0.4Hz的正弦信号时,最后一个周期的最大跟踪误差、平均跟踪误差及其标准差分别为0.638、0.25mm和0.405mm,与传统PID控制器相比,控制精度显著提升,旨在为实现高精度的数字阀控位置伺服技术提供有价值的参考。      

优化抗差自适应滤波器在深组合导航中的应用

为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的 基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩 阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算 法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼 滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模 型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组 合导航系统的滤波精度。