航空发动机多变量模糊滑模变结构模型跟踪控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模变结构控制和模糊逻辑系统的优点,提出了一种模糊滑模变结构模型跟踪控制方法。采用比例积分型切换超平面设计滑模变结构控制系统,使用模糊逻辑系统自适应调节切换增益,得到某涡扇发动机的模糊滑模变结构模型跟踪控制器。数字仿真结果表明,所设计的控制器不但能使被控对象较好地跟踪参考模型,消除抖振现象,而且对系统的不确定性具有不变性,保证了被控系统在整个控制阶段都具有较强的鲁棒性。     

增广预测模型的航空发动机多变量约束预测控制

针对模型不匹配导致的模型预测控制性能下降的问题,提出了一种基于增广预测模型的航空发动机多变量约束预测控制器设计方法。在现有发动机状态空间模型基础上,将指令跟踪误差与系统状态的变化量增广为状态向量,设计增广预测模型以消除稳态跟踪误差,以控制量所需能量与模型预测输出误差最小为目标,利用带约束的序列二次规划（SQP）算法在线滚动优化控制变量。通过某型涡扇发动机非线性部件级模型的包线内不同状态下仿真分析,结果表明,控制系统无稳态误差,调节时间<2s,有效提高了发动机控制品质,实现了对输出量的限制管理。     

基于DRNN网络的航空发动机多变量解耦控制

通过分析对角递归神经网络（DRNN）及带动量项的梯度学习方法（GDM）,针对某型涡扇发动机的性能控制,研究了基于对角递归神经网络的多变量自学习解耦控制算法及其在航空发动机控制中的应用.阐明了该方法的结构和原理.并在设计点处进行了发动机多变量解耦控制系统设计.在偏离设计点时,大量的仿真结果表明,系统具有较好解耦和自适应能力.     

航空发动机多变量模糊PID控制

普通PID控制器以其简单、实用、易于实现,在经典控制中倍受青睐。但是,对于像航空发动机这样复杂的非线性系统,这种控制器的控制效果就不够理想了。模糊控制理论的建立为这种问题的解决奠定了基础。本文针对航空发动机难于建立精确数学模型的特点,提出了发动机模糊PID参数自适应控制方案,并且对某型航空发动机进行了全包线内的数字仿真。仿真结果表明发动机模糊PID控制不仅不依赖于精确的对象模型,而且具有满意的动、静态性能。      

航空发动机状态空间模型约束预测控制

为了解决航空发动机约束预测控制器的设计问题，针对状态空间模型，经推导将无约束的二次型性能指标式转换成有约束的二次型性能指标式，采用二次规划方法计算出有约束预测控制量。按无约束和有约束，模型匹配和不匹配分别对某型发动机进行仿真计算，取得了不同约束条件对发动机动态性能和静态性能的影响情况，并举例将仿真数据转换成物理数据。仿真结果符合物理规律，计算方法得到验证。     

涡扇发动机分路式多变量PI解耦控制

根据基于模型的智能数字发动机控制的特点,针对某型涡扇发动机,以直接推力控制模式为例,研究了涡扇发动机分路式多变量PI解耦控制.并采用了零点配置技术保证解耦控制器的稳定性,通过稳态解耦矩阵对涡扇发动机进行解耦达到分路控制的目的.利用SISO系统PI控制器设计方法确定每个环路的最优PI控制器.仿真结果表明,该算法具有较好的动态和静态解耦性能.      

民用涡扇发动机多变量增广LQR控制器设计

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。     

改进参考模型的涡扇发动机多变量模型参考自适应控制

针对涡扇发动机难以获得精确数学模型和普通模型参考自适应控制不保证动态性能的问题,提出了一种具有改进参考模型的涡扇发动机多变量模型参考自适应控制方法。采用状态反馈形式设计了状态跟踪的多变量自适应控制器,其中对参考模型作了引入跟踪误差反馈的改进,使得高自适应增益下跟踪曲线的超调得到明显的抑制,动态响应得到改善。应用该方法对涡扇发动机非线性部件级模型进行仿真分析,结果表明,控制系统调节时间小于2s,无稳态误差,具有良好的控制品质。     

某型涡扇发动机的模型跟踪滑模控制

研究了模型跟踪滑模控制在涡扇发动机控制中的应用。首先提出了一种参考模型的状态反馈设计方法,该方法可保证所设计的参考模型在满足匹配条件的同时满足系统性能指标要求;而且若被控对象可解耦,还可保证参考模型动态解耦。其次提出了一种比例积分型切换超平面的极点配置设计方法。最后应用上述两种方法设计了某型涡扇发动机的模型跟踪滑模控制器,并进行了数字仿真,仿真结果表明,所设计的模型跟踪滑模控制系统无抖振现象,且具有很强的鲁棒性。     

航空发动机多变量自学习模糊解耦控制

提出了一种自学习模糊解耦控制器，将多变量模糊解耦控制和模型参考自学习控制结合起来，利用模糊逆模型在线产生和修正模糊解耦控制系统的规则库。并研究了它在航空发动机上的应用，取得了较好的控制效果。     

基于SMOD的滑模控制器设计

针对高性能飞航导弹过载控制系统,从便于工程实现的角度出发,应用滑模观测/区分器(SMOD),通过角速度对角加速度进行估计,然后利用角速度和角加速度与过载的一阶、二阶导数间的近似关系,设计了一种滑模变结构控制律,滑模面由过载误差及误差的一阶、二阶导数组成。仿真结果验证了方法的正确性和有效性。     

A novel model-based multivariable framework for aircraft gas turbine engine limit protection control

Control technologies are innovated to satisfy increasingly complicated control demands of gas turbine engines. In terms of limit protection control, a novel model-based multivariable limit protection control method, which is achieved by adaptive command reconstruction and multiple-control loop selection and switch logic, is proposed in this paper to address the problem of balancing smaller thrust loss and safe operations by comparing with widely-used Min-Max logic. Five different combination modes of control loops, which represent the online control loop of last time instant and that of current time instant, is analyzed. Different command reconstructions are designed for these modes, which is based on static gain conversion of amplitude beyond limits by using an onboard model. The double-prediction based control loop selection and switch logic is developed to choose a control loop appropriately by comparing converted amplitude beyond limits regardless of one or more parameters tending to exceed limits. The proposed method is implemented in a twin-spool turbofan engine to achieve limit protection with direct thrust control, and the loss of thrust is improved by about 30% in comparison with the loss of thrust caused by Min-Max logic when limit protection control is activated, which demonstrates the effectiveness of the proposed method.     

Adaptive sliding mode control for limit protection of aircraft engines

In practice, some sensors of aircraft engines naturally fail to obtain an acceptable measurement for control propose, which will severely degrade the system performance and even deactivate the limit protection function. This paper proposes an adaptive strategy for the limit protection task under unreliable measurement. With the help of a nominal system, an online estimator with gradient adaption law and low-pass filter is devised to evaluate output uncertainty. Based on the estimation result, a sliding mode controller is designed by defining a sliding surface and deriving a control law. Using Lyapunov theorem, the stability of the online estimator and the closed-loop system is detailedly proven. Simulations based on a reliable turbofan model are presented, which verify the stability and effectiveness of the proposed method. Simulation results show that the online estimator can operate against the measurement noise, and the sliding controller can keep relevant outputs within their limits despite slow-response sensors.     

基于非线性模型预测控制方法的航空发动机约束管理

针对目前航空发动机控制系统普遍采用Min-Max选择逻辑处理输出量约束的方法具有一定保守性的问题,设计了非线性模型预测控制器,提出在非线性序列二次规划(SQP)算法中加入罚函数实现航空发动机输出量约束管理.仿真结果表明:无论是否触及输出量约束限,非线性模型预测控制器都比Min-Max控制逻辑动态响应更快,在达到限制线时更加明显,此时调节时间从1.16s下降到0.82s,且几乎没有超调量.      

涡扇发动机滑模参数限制调节器设计与仿真

以涡扇发动机参数限制保护为目标设计了一种滑模(SM)调节器.采用区域极点配置的混合范数综合法设计了滑模调节器的反馈增益系数;根据全局渐近稳定性判据验证了本滑模控制仿真的稳定性;基于滑模调节器在仿真环境中进行了控制系统的建模,对不同的滑模可调参数切换增益进行了比对分析,并选取了某一组切换增益值作为后续仿真的基准参数;仿真对比分析了滑模调节器和线性调节器的调节效果.结果表明:基于滑模控制方法所设计滑模参数限制调节器在发动机过渡态过程中对发动机进行主控,克服了线性参数限制调节器在过渡态过程几乎无法实施控制的缺点; 该设计的滑模参数限制调节器能在7s内实现发动机过渡态的参数限制保护功能.      

基于LMI的高超声速飞行器滑模预测控制

针对高超声速飞行器非线性、多约束、快时变等特点,提出了一种基于线性矩阵不等式的滑模预测控制方法.首先设计系统的滑模面,然后对滑模面进行预测并将其作为优化性能指标,通过Schur补引理将控制律的设计转化为一个优化问题.该方法避免了常规滑模控制的高频切换,有效地克服了抖振现象.此外,相对于传统的滑模预测控制方法,该方法不需要额外计算终端约束条件和终端代价函数,只需要通过选取合适的李雅普诺夫函数即可保证系统的稳定性,且其加权矩阵和控制律是同时进行优化设计的,简化了设计过程.仿真试验表明,相比于单纯的预测控制和滑模控制,所提出的方法具有更好的跟踪性能.     

近空间可变翼飞行器小翼切换滑模反步控制

针对近空间可变翼飞行器在小翼切换过程中存在参数不确定性的问题,设计了滑模控制和反步法相结合的控制方法以保证飞行器的跟踪性能。首先研究了近空间可变翼飞行器的纵向运动模型,在此基础上设计了速度和高度的反步控制器,同时采用动态面控制方法消除微分膨胀问题,然后结合滑模控制以增强控制器的跟踪性能,最后基于Lyapunov稳定性理论证明了系统的稳定性。仿真结果表明,在参数不确定性时滑模反步控制器能保证系统的稳定性和跟踪性能。     

Sliding mode control design for oblique wing aircraft in wing skewing process

When the wing of Oblique Wing Aircraft (OWA) is skewed, the center of gravity, inertia and aerodynamic characteristics of the aircraft all significantly change, causing an undesirable flight dynamic response, affecting the flying qualities, and even endangering the flight safety. In this study, the dynamic response of an OWA in the wing skewing process is simulated, showing that the three-axis movements of the OWA are highly coupled and present nonlinear characteristics during the wing skewing. As the roll control efficiency of the aileron decreases due to the shortened control arm in an oblique configuration, the all-moving horizontal tail is used for additional roll and the control allocation is performed based on minimum control energy. Given the properties of pitch-roll-yaw coupling and control input and state coupling, and the difficulty of establishing an accurate aerodynamic model in the wing skewing process due to unsteady aerodynamic force, a multi-loop sliding mode controller is formulated by the time-scale separation method. The closed-loop simulation results show that the asymmetric aerodynamics can be balanced and that the velocity and altitude of the aircraft maintain stable, which means that a smooth transition is obtained during the OWA’s wing skewing.     

基于滑模干扰观测器的高超声速飞行器滑模控制

首先,针对存在外部干扰和输入饱和的通用式高超声速飞行器的纵向动态模型,提出一种基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器。该滑模控制器采用非线性趋近律,在保证系统快速、稳定跟踪指令的同时,能够消除传统滑模控制中的抖振现象,并针对执行器饱和问题,加入抗饱和补偿器,以提高系统的稳定性。其次,对于系统中存在的干扰和不确定性,提出一种滑模干扰观测器,用以准确估计系统中存在的等效干扰,并将该观测器对干扰的估计值应用于滑模控制器中进行补偿,以消除干扰。再次,利用Lyapunov理论对所提出的基于滑模干扰观测器的抗饱和滑模控制器进行稳定性分析。最后,对高超声速飞行器的巡航状态进行仿真。仿真结果表明,所提方法能够有效提高系统的稳定性和抗干扰性,具有一定的实际应用价值。