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航空发动机闭环控制系统的设计过程复杂且环节繁多,如果通过某平台综合多个设计过程,必然可以简化流程,提高效率.在总结国内外相关文献的基础上,针对民用涡扇发动机,在Matlab/Simulink下,利用模块化方法构建包含稳态控制器、过渡态控制器以及极限保护器的涡扇发动机闭环控制系统仿真平台,并对其进行仿真测试和硬件在回路实验.结果表明,所构建的仿真平台满足控制系统的性能和实时性要求,具有良好的工程适用性. 相似文献
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针对传统航空发动机响应速度慢,难以在紧急事件中用于控制受损飞机完成起降过程的问题,采用高速慢车控制模式来提升发动机加速性能,通过增加发动机在慢车时高压压气机转速,为加速前期提供更大的燃油流量,从而缩短发动机从慢车至最大状态的加速时间。为保证慢车时高压转子转速提高的同时发动机推力和稳定裕度不变,通过修改高压压气机可调导叶控制计划来调整高压转子工作点。仿真结果显示,与原有控制相比,采用高速慢车快速响应控制模式的发动机加速上升时间从原来的2.00s缩短至1.86s,而高压压气机最小喘振裕度仅由16.01%下降至14.81%,同时慢车推力基本保持不变。 相似文献
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为分析比较2种总线触发机制(时间触发和事件触发)对航空发动机实时控制的影响,以某小型涡扇发动机为对象,采用智能节点型分布式结构,构建了其分布式控制系统数字仿真平台;利用True Time/Matlab工具箱展开网络实时仿真研究,系统各节点通过CAN总线进行数据通信。以此仿真平台为基础,对2种触发机制下发动机的转速响应以及对应的时延统计结果表明:在事件触发机制下发动机转速超调量比时间触发机制下的大2.32%;在不同网络负载下,在事件触发机制下的时延大小和尖峰数均大于在时间触发机制下的。最终认为时间触发机制更适合于航空发动机分布式控制系统。 相似文献
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航空发动机神经网络自适应控制研究 总被引:6,自引:6,他引:0
本文研究神经网络自适应控制方法及其在航空发动机控制中应用。结合某型航空涡喷发动机,首先研究采用神经网络进行非线性动态系统辨识,包括神经网络模型辨识的格式、输入信号形式等问题。然后,提出了一种神经网络自适应控制方法,阐明了该方法基本结构、原理。最后,在选定的设计点处进行发动机控制系统设计,当偏离设计点时,利用神经网络很强的学习、适应能力,通过在线修正神经网络参数,使控制系统仍保持良好性能。 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