量子遗传算法在航空发动机PID控制中的应用

分析研究了量子遗传算法(Quantum Genetic A lgorithm-QGA)的原理及其优势,将有指导的群体灾变及多宇宙并行演化策略引入量子遗传算法,改善其收敛性。以理想二阶系统为参考模型,实际系统响应曲线与参考模型响应曲线误差积分为目标函数,使用量子遗传算法进行发动机PID控制器参数优化并进行了数字仿真。仿真结果表明,量子遗传算法具有较好的全局收敛能力,应用于PID控制器控制参数优化后,控制器的控制效果良好,其在发动机控制系统中有较高的应用价值。     

Lovász条件下LLL算法最简复Givens矩阵形式的研究

为了解决复数域下基于QR分解的LLL（A．K．Lenstra,H．W．Lenstraand L．Lovasz）算法中复Gives旋转矩形式不统一的问题,文章从复数域下原始LLL算法中Gram—Schmidt系数与QR分解的上三角矩阵胄中元素之间的关系出发,证明了上三角矩阵R的元素与Gram—Schmidt系数以及Lovasz条件之间的等价的关系;从复数的指数形式出发,推导出2种适合LLL算法的复Givens旋转矩阵形式,并证明只有其中一种符合Lovasz条件下复Givens旋转矩阵形式。仿真结果表明,采用基于QR分解的复数域LLL算法的MIMO系统相比采用基于Gram—Schmidt正交化LLL算法的MIMO系统具有更好的误比特率性能。     

一种航空发动机多变量自抗扰解耦控制律设计

研究了航空发动机多变量解耦控制律设计问题。提出了一种用于航空发动机多回路控制的多变量自抗扰解耦控制算法:首先通过静态解耦算法实现多变量耦合系统的静态解耦,而后通过ADRC非线性扩张观测器的补偿控制实现各回路的动态解耦,最终实现复杂多变量耦合系统的解耦控制。以某涡扇发动机非线性部件级实时数学模型为被控对象,基于上述多变量自抗扰解耦控制算法设计了发动机中间状态以上多变量控制律。在全包线内,与基于增广LQR控制方法设计发动机闭环系统,进行了对比研究。数字仿真结果表明,前者使得发动机闭环系统具有更好的指令跟踪和多回路解耦能力。     

直升机/发动机系统综合控制半物理仿真

基于直升机/发动机系统综合控制半物理仿真试验平台,针对直升机/发动机系统综合模型和综合控制算法进行数字与半物理仿真试验研究.提出了一种串级PID(proportional integration differential)+扭矩前馈+总距补偿的系统抗扰控制算法,并提出了基于机载简化发动机模型的多模式综合实时优化控制算法.试验结果表明:所建立的 直升机/发动机系统综合开闭环模型能够模拟发动机从起动到慢车再到直升机飞行的整个过程,自由涡轮转速超调量和下垂量均在4%以内,在不同飞行条件下,动静态品质均满足设计要求.本文还进行了综合系统多模式优化技术的半物理仿真,结果表明所设计综合控制律的良好工程应用前景.      

基于NN-PSM的航空发动机机载自适应稳态模型

为建立一种适用于大包线、变状态的高精度、高实时性航空发动机机载自适应稳态模型,提出一种基于神经网络和推进系统矩阵相融合（NN-PSM）的机载自适应稳态模型建模方法。该方法基于小偏差线性化方法对发动机进行线性化来提取推进系统矩阵,用于表征机载模型与发动机之间的输出偏差量。基于神经网络建立发动机基线模型,用于映射飞行条件与发动机输出量之间的关系,利用神经网络的强拟合能力提高机载模型的稳态精度;设计卡尔曼滤波器实时估计发动机健康参数,提高模型的自适应能力。在大包线、变状态的飞行条件下进行仿真验证,并与传统的复合推进系统模型（CPSM）进行对比,结果表明:NN-PSM模型的平均精度在0.66%以内,而CPSM的平均精度为2.07%以内,运行时间仅为CPSM的1/10,且具有数据存储量少的特点。      

军用小涵道比涡扇发动机最大状态控制计划鲁棒性分析

军用小涵道比涡扇发动机在部件性能退化情况下推力保持稳定可有效保证战斗机的作战性能,合理的控制计划有助于实现这一目标.本文进行推力计算公式推导,从理论上分析对比了在部件性能退化情况下,几种经典最大状态控制计划发动机推力性能的变化.理论分析表明,相较于被控量为高压转子转速和涡轮落压比(或低压转子转速)的最大状态控制计划,控...     

Trust Region Filter算法在发动机在线优化中的应用

主要研究了航空发动机在线优化问题。以非线性发动机部件级模型为优化对象,将信赖域滤子优化法应用于航空发动机在线优化问题,相比基本的信赖域方法,该算法由于采用非单调的滤子算法和松弛重置,兼顾了算法在目标函数值下降与可行性保持两方面的良好算法品质,通过必要的松弛重置避免了子问题的不可行性,滤子算法则保证了算法收敛到全局最小解。最后,基于Trust Region Filter算法,以某型涡扇发动机最小油耗寻优控制为应用仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比基本的信赖域方法在提高优化效果方面的优越性。     

一种新的涡轴发动机转速抗扰控制器设计及应用

主要研究了涡轴发动机控制问题。涡轴发动机由于直接与旋翼相连,因此直升机与涡轴发动机的动力学耦合十分明显,从涡轴发动机子系统角度讲,直升机传递来的扭矩可认为是对该系统强的扰动,如何提高涡轴发动机闭环系统的抗扰性能,提高涡轴发动机对直升机操纵的跟随品质就显得非常重要。自抗扰控制(Active Disturbance Rejection Control)是近年来新兴的一种的控制方法,它具有模型依赖程度低,抗扰能力强,设计简单且易于实现的特点.在不改变原有发动机串级PID控制结构的基础上,提出并构建了一种串级PID+扭矩ADRC补偿的控制结构, 该结构充分利用了ADRC控制强的干扰补偿能力。最后,在直升机/发动机综合模型仿真环境下,通Ｄ庵鄙蠓彼偕挡僮?验证了该算法具有比较理想的抗扰控制效果,能够较好地抑制直升机操控过程中大的扭矩扰动对涡轴发动机造成的不利影响.     

带升力风扇的垂直起降推进系统建模研究

为了填补国内对转升力风扇研究与垂直起降系统建模研究相结合的空缺,分别针对常规与对转升力风扇,建立了垂直起降推进系统的部件级实时数学模型,并进行了性能对比。针对减阻的要求,通过插值将升力风扇进气道的阻力系数选为0.0470;针对升力风扇非设计点特性准确性的要求,采用基元级理论对风扇进行半设计半计算;特别引入中介推力修正系数(κ)用于对转风扇的参数设计,该方法下两升力风扇推力相等,轴功率偏差为0.0265。进一步的动态仿真表明,由于风扇特性的影响,同样工况下非设计点处对转风扇的升力和轴功率更大;并且由于升力风扇与发动机的耦合性,针对不同升力风扇的差异性,发动机会通过调整转速而产生"趋同"的作用效果。     

STOVL飞机发动机多变量控制方法

短距起飞/垂直降落（STOVL）飞机发动机已采用多变量控制方法。基于鲁棒稳定性和条件数分析、块相对增益矩阵分析,对STOVL飞机发动机不同工作模式下的三变量控制系统输出选择和控制结构设计进行了研究。对常规工作模式,提出了基于多目标优化的三变量分块解耦控制方法,通过定义最优指标实现动态跟踪和分块间的耦合抑制。对常规工作模式和垂直起降工作模式间的切换,提出基于升力风扇功率前馈的复合控制方法,以消除负载变化对系统性能的影响。仿真结果表明:提出的控制方法能够保证常规工作模式下良好的解耦控制效果,能够实现不同工作模式间的平稳过渡,验证了控制方法的可行性。