免疫反馈算法及其在航空发动机控制中的应用

基于生物免疫系统的反馈机理,针对现有免疫反馈算法在系统超调后性能恶化的不足,提出了一种新型的免疫反馈算法。该算法考虑了系统超调后的免疫响应过程,补充给出了系统超调初期、中期及后期的免疫规则。仿真结果表明,基于新型免疫规则的PID控制器超调更小、响应更快,抗干扰能力强,十分适用于大惯性对象和超调量大的系统。     

基于非线性补偿的涡扇发动机MRAC控制(英文)

以工程应用为目的,采用输入输出模型参考自适应控制方法设计了航空发动机转速模型参考自适应控制器(Model reference adaptive control,MRAC)。针对发动机的非线性特性,设计了函数连接型神经网络补偿器。开展了控制器实物在回路仿真试验,结果表明基于非线性补偿的MRAC在包线内具有良好的动静态性能,对于发动机及其工作环境的非线性具有良好的补偿能力和适应性,验证了自适应控制方法在航空发动机工程应用中的有效性。     

某型涡轴发动机数控系统的机械液压备份控制方案研究

综合国内外涡轴发动机控制系统的发展趋势及成熟度的基础上,提出了一种带机械液压备份功能的控制系统方案,该方案的机械液压备份功能模块能跟随数字控制功能模块,并能够在数字控制失效后平稳切换到机械液压备份控制,具有在包线范围内实现发动机的燃油和导叶机械液压备份控制功能,保证涡轴发动机安全工作和直升机的安全返航.该方案通过工程设计、试制,开展了半物理试验和台架试验验证,验证结果表明:该备份控制方案的动力涡轮转速控制精度优于±0.5%,导叶控制精度优于4°,具有良好的工程应用性.      

涡轴发动机LQ/H∞抗扰控制方法

提出了抑制涡轴发动机负载干扰的线性二次型（LQ）/H∞控制算法,以总距为干扰建模,利用线性矩阵不等式求得既满足LQ指标又对干扰具有H∞性能约束的状态反馈控制律.提出修正指令抑制干扰策略.采用比例微分控制将总距变化转换为动力涡轮转速指令的修正,实现增大或减小机动飞行中动力涡轮转速指令,抑制实际转速的下垂或超调.仿真结果表明：该控制方法能有效抑制干扰并具有良好的实时性.     

基于遗传算法的航空发动机机载模型支持向量机修正方法

航空发动机的实时模型与发动机的匹配精度直接影响着航空发动机故障诊断的精度.提出了基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量回归机(AGA-LSSVR)方法对航空发动机机载实时模型进行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量机中的参数的选取对模型修正的影响,在参数的选取空间里采用自适应遗传算法搜索最优参数.最后,比较了Back propagation(BP)神经网络、支持向量回归机、AGA-LSSVR等方法在机载模型中的修正效果.结果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,验证了修正模型的有效性.      

基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视

设计了基于神经网络和模糊逻辑的航空发动机状态监视系统,它包含数据有效性检查和发动机健康评估.系统利用BP(back propagation)神经网络对发动机进行数据有效性检查,根据发动机的状态确定测量参数的有效边界以检测发动机的测量参数是否超限;利用模糊逻辑对发动机健康状况进行实时的评估,监控发动机因性能蜕化引起的异常.通过对某型涡扇发动机仿真,验证了基于神经网络和模糊逻辑的状态监视系统的有效性.      

航空发动机多路模糊切换控制系统设计

针对航空发动机在不同控制通路切换过程中出现的转速等参数发生大幅度跳变以及系统不稳定的问题,提出了一种模糊切换控制方法,设计了基于不同结构控制通路的模糊切换控制器,基于无源性概念对航空发动机多路模糊切换控制系统进行了稳定性分析,得到了多路模糊切换控制系统稳定的充分条件。航空发动机模糊切换系统与直接切换系统仿真结果表明了航空发动机多路模糊切换控制方法的有效性。     

基于奇异摄动与神经网络的柔性臂控制

运用拉格朗日法建立了臂杆柔性的机械臂的动力学方程。为解决柔性臂末端位置的跟踪及克服柔性臂在运动中的振动问题。运用奇异摄动法将系统分解成快、慢两个子系统，设计混合控制器。通过设计神经网络控制器线性化慢系统。使其轨迹跟踪期望值。用线性状态反馈配置极点稳定快系统，抑制振动。一个单杆柔性机械臂的仿真算例表明，本文的控制方法保证了柔性臂刚性运动的精确跟踪，同时消除了弹性振动，避免了零动力学不稳定问题。     

基于自适应粒子滤波的涡扇发动机故障诊断

针对涡扇发动机非线性、非高斯的特点,提出了一种自适应的粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件突变故障的诊断.为了减小算法的计算量并且保证滤波精度,分析了滤波精度和样本数目的关系,提出根据滤波过程中状态的方差自适应地调整粒子数,在保证一定的滤波精度下可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,提高了算法的实时性.同时,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)用于更新粒子,产生重要概率密度函数,在一定程度上避免了粒子的退化.通过某型涡扇发动机的仿真分析表明:改进的算法相比标准粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件故障诊断时,参数估计的方均根误差减小了50%左右,且算法的计算量减小了30%.     

基于双层LPV模型的涡扇发动机切换控制

航空发动机飞行包线和参数变化范围大,要想保证整个参数区间存在一个单一的LPV控制器,往往需要牺牲一些区域的性能。针对上述问题,提出一种基于双层LPV模型的切换控制方法。首先通过发动机进口条件将飞行包线划分为几个局部重叠的子区域,分别建立各个子区域的双层LPV模型并求取对应的Lyapunov函数,进而根据所得的Lyapunov函数设计各子区域的控制器,并采用滞后切换策略和共同二次Lyapunov函数相结合的方式实现各子区域间的切换,解决控制器在切换时抖振问题的同时保证切换的稳定性,最后以某型涡扇发动机为对象进行仿真,结果表明所设计的控制器在全包线内有良好的控制效果。