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航空发动机机载自适应模型及优化控制研究

航空发动机机载自适应模型及优化控制研究

作者：代安宁大连理工大学

学位级别：硕士

航空发动机控制系统是发动机系统的重要组成部分,对保证发动机安全性、可靠性、经济性等起到举足轻重的作用。本文依托沈阳飞机设计研究所“发动机实时仿真与滤波器模型”项目,围绕着基于发动机机载自适应模型及优化控制研究这一主题,... 详细信息

航空发动机控制系统是发动机系统的重要组成部分,对保证发动机安全性、可靠性、经济性等起到举足轻重的作用。本文依托沈阳飞机设计研究所“发动机实时仿真与滤波器模型”项目,围绕着基于发动机机载自适应模型及优化控制研究这一主题,开展了发动机机载自适应模型构建、过渡态控制规律优化以及直接推力控制技术研究。主要内容包括:首先,基于发动机气动热力学原理建立了发动机非线性部件级模型,为后续工作的开展提供了平台。其次,提出了一种卡尔曼滤波器与发动机非线性模型相混合的机载模型建模方法。首先,通过偏导数法求得系统矩阵作为优化初值,并利用最小二乘拟合法进一步优化,从而构建发动机稳态点处的线性化模型。进一步,建立发动机飞行包线内线性变参数模型,并设计相应的线性变参数卡尔曼滤波器,从而构建机载自适应模型,以实现发动机飞行包线内的性能退化估计。仿真结果表明在不同稳态工作点、一定工作范围、不同退化程度下,均能实现对退化因子的良好估计,保证发动机机载模型与真实发动机性能匹配。然后,采用序列二次规划算法对航空发动机过渡态控制计划进行优化。首先,在给定约束条件下进行优化,得到最短时间下的过渡态控制规律。其次,对燃油流量速率值向下调整而其他约束条件不变,通过优化得到不同限制条件下的过渡态控制规律。进一步,构建过渡态时间评估函数,计算各个过渡态控制规律下的过渡态时间。最终,利用计算出的过渡态时间和与之对应的控制规律建立插值表,实现不同的过渡态时间下的控制规律调度。仿真结果表明,所提优化算法使发动机在安全前提下能够沿约束边界运行,保证了过渡态的快速性。最后,采用H混合灵敏度方法实现发动机直接推力控制器的设计。首先,通过优化获得发动机闭环控制的推力期望值,然后基于所提机载自适应模型的推力估计值开展发动机全寿命状态下直接推力控制研究,并设计了H推力控制器。仿真结果表明,所提控制器能够准确跟踪参考指令,验证了所设计的控制器的有效性。

关键词：航空发动机机载自适应模型过渡态优化直接推力控制

基于自适应Kalman滤波算法的航空发动机可测参数及其偏离量估计

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国防科技大学学报 2012年第4期34卷 1-6页

作者：廖瑛尹大伟郑宇昕门路国防科技大学航天与材料工程学院海军装备研究院 91467部队

针对采用估计可测参数偏离量建立航空发动机机载自适应模型的方案中,可测参数偏离量估计的问题,引入了CA(Constant Acceleration)模型,建立了简化的可测参数状态方程和测量方程,采用自适应Kalman滤波算法直接估计可测参数,由估计出的可... 详细信息

针对采用估计可测参数偏离量建立航空发动机机载自适应模型的方案中,可测参数偏离量估计的问题,引入了CA(Constant Acceleration)模型,建立了简化的可测参数状态方程和测量方程,采用自适应Kalman滤波算法直接估计可测参数,由估计出的可测参数与发动机非线性模型计算的额定值之差,获得可测参数偏离量。为解决因简化的状态模型系统误差较大,采用标准Kalman滤波会出现估计严重偏离真值的问题,分析了标准Kalman滤波准则和状态模型误差对滤波结果的影响,采用动态调整状态预报在滤波估计结果中权重的策略,给出了单因子自适应Kalman滤波算法准则及递推公式,使滤波估计准确。对不同的可测参数分别采取序列滤波的方法,减少了运算量。以仿真产生的发动机测量数据为例,对系统模型和所设计的算法进行验证,计算结果表明,所设计的滤波算法具有很快的收敛速度和计算速度,结果优于标准Kalman滤波算法,具有更好的估计精度和一定的工程应用价值。

关键词：航空发动机机载自适应模型自适应Kalman滤波参数估计自适应因子

基于自适应模型的变循环发动机故障诊断及容错控制

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基于自适应模型的变循环发动机故障诊断及容错控制

作者：王圣超南京航空航天大学

学位级别：硕士

变循环发动机将涡喷高单位推力、涡扇低耗油率的特性集于一身,是新一代航空发动机的发展方向。现代航空发动机工作在高温、高压、强振动的恶劣环境中,其本身部件和控制系统部件很容易发生故障。因此,研究变循环发动机多工况下的故障诊... 详细信息

变循环发动机将涡喷高单位推力、涡扇低耗油率的特性集于一身,是新一代航空发动机的发展方向。现代航空发动机工作在高温、高压、强振动的恶劣环境中,其本身部件和控制系统部件很容易发生故障。因此,研究变循环发动机多工况下的故障诊断及容错控制具有显著的理论意义和工程应用价值。为了满足变循环发动机故障诊断及容错控制仿真研究需要,首先搭建闭环仿真平台。采用部件级建模法,利用Gas Turb中的特性数据建立了变循环发动机部件级模型,在此基础上设计加入调节规律和模态切换率的控制器,进而添加气路部件性能退化和传感器故障注入接口,完成变循环发动机闭环仿真平台的建立。对扩展卡尔曼滤波器进行改进,将其与非线性模型相结合构成自适应模型,避免了多点求取状态空间模型的繁琐。在此基础上,以涡扇模型为研究对象提出了两种自适应模型设计方案,一种是估计健康参数,另一种是估计压力、转速等状态量,仿真结果表明都能实现全包线内的自适应。结合容错需要,最终选择方案一作为变循环发动机自适应模型的设计方案,并在闭环仿真平台中验证了该自适应模型全包线内的自适应效果。以变循环发动机闭环仿真平台和自适应模型为基础,进行故障诊断和容错控制的研究。仿真结果表明,依靠自适应模型的滤波器能对部件健康状态进行准确诊断,并提出部件性能退化后的应对策略。研究了基于解析余度的传感器故障容错控制,提出自适应模型获取解析余度的新逻辑,结果表明其能在不影响性能的前提下实现容错。研究了基于控制率切换的传感器故障容错控制,结果表明其能实现容错,但切换过程中可能会引起发动机状态和性能突变,因此是种次优容错策略。对基于自适应模型的变循环发动机故障诊断和容错控制进行硬件在环仿真,以MC203硬件平台为基础,选择Vx Works为嵌入式系统,植入控制器和自适应模型,仿真结果表明,自适应模型的解析余度准确度高,对传感器故障的容错控制效果较好。

关键词：变循环发动机卡尔曼滤波器改进状态跟踪滤波器机载自适应模型性能退化估计容错控制硬件在环仿真

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涡扇发动机性能监视与性能退化缓解控制研究

涡扇发动机性能监视与性能退化缓解控制研究

作者：刘伯璋大连理工大学

学位级别：硕士

航空发动机性能退化缓解控制,是针对发动机在运行过程中,由于磨损、腐蚀等原因导致气路核心部件的性能退化,通过实时估计关键气路健康参数以及控制器设计,充分挖掘发动机性能,满足飞机对发动机推力的需求。本文依托于某部委重点项目“X... 详细信息

航空发动机性能退化缓解控制,是针对发动机在运行过程中,由于磨损、腐蚀等原因导致气路核心部件的性能退化,通过实时估计关键气路健康参数以及控制器设计,充分挖掘发动机性能,满足飞机对发动机推力的需求。本文依托于某部委重点项目“XX发动机基础问题研究”,围绕着某型涡扇发动机性能监视以及性能退化缓解控制进行研究。本文主要内容包括:首先,基于涡扇发动机气动热力学原理,构建发动机部件级模型。在此基础上,采用偏导数法和最小二乘拟合法,建立了发动机稳态点处的状态变量模型。通过与发动机非线性模型对比,所建状态变量模型具有较高的精度,为后续航空发动机机载自适应模型建立奠定了基础。其次,针对涡扇发动机性能监视中,基于卡尔曼滤波器的机载自适应模型在传感器数量少于待测状态量时产生的精度下降问题,提出了一种基于随机配置网络的改进卡尔曼滤波算法。首先,设计了基于随机配置网络的发动机气路健康参数估计器。进一步,将随机配置网络对健康参数的估计结果作为惩罚项,加入到改进卡尔曼滤波算法后验估计的目标函数中,实现了改进卡尔曼滤波器估计结果与随机配置网络估计结果的融合。最后,为了解决个别健康参数估计精度不足的问题,提高普适性,使用萤火虫算法对结构参数进行寻优计算。仿真结果表明,基于随机配置网络的改进卡尔曼滤波器估计结果的均方根误差平均下降63.14%,平均误差平均下降67.79%。因此,所提方法能够实现对发动机性能退化的准确估计,提高机载自适应模型精度。最后,为了实现航空发动机在性能退化状态下,仍能满足推力需求,提出了一种基于神经网络的发动机性能退化缓解控制器设计方法。首先,为了实现发动机性能退化条件下不可测推力的估计,设计了间接推力估计器,通过基于所提随机配置网络改进的卡尔曼滤波器得到的不可测健康参数,实时更新发动机机载自适应模型,从而得到输出推力的估计值。进一步,设计线性自抗扰控制器作为内环控制器,广义回归神经网络控制器作为外环控制器,使发动机在性能退化条件下仍能输出期望推力。最后,通过硬件在回路验证平台,对所提方法进行了验证。试验结果表明,在性能退化条件下,所提方法可以有效地实现发动机推力恢复。单退化情况下,推力的平均误差为0.342%;多退化情况下,推力的平均误差为0.677%,并且动态调节时间为3s左右,具有良好的动态特性,满足控制系统实时性要求。

关键词：涡扇发动机性能监视机载自适应模型性能退化缓解控制

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涡扇发动机气路健康参数滤波估计方法研究

涡扇发动机气路健康参数滤波估计方法研究

作者：冯敏南京航空航天大学

学位级别：硕士

航空发动机故障诊断技术是发动机健康管理系统的核心组成部分，是降低发动机维修成本、保证飞行安全的重要手段。本文以某型涡扇发动机部件级模型为研究对象，针对涡扇发动机气路健康参数的滤波估计问题，研究了基于线性滤波和非线性滤... 详细信息

航空发动机故障诊断技术是发动机健康管理系统的核心组成部分，是降低发动机维修成本、保证飞行安全的重要手段。本文以某型涡扇发动机部件级模型为研究对象，针对涡扇发动机气路健康参数的滤波估计问题，研究了基于线性滤波和非线性滤波的气路健康参数估计方法，对航空发动机气路部件进行健康诊断。首先在发动机部件级模型的基础上建立了发动机状态变量模型，设计线性卡尔曼滤波器，构建了发动机慢车以上机载自适应实时模型，对发动机气路部件健康参数进行在线估计，建立了简化起动模型和加力过程模型，实现了发动机机载模型全状态仿真。考虑到线性卡尔曼滤波器用于发动机气路健康参数估计存在精度不够高、健康参数间耦合性强等不足，引入非线性滤波算法EKF和UKF用于气路健康参数的估计;针对发动机强非线性、实际噪声非高斯的特点，引入了粒子滤波方法，并将EKF更新粒子用于标准粒子滤波算法中，产生重要密度函数，一定程度上避免了粒子的退化，提高了滤波精度，实现了非高斯噪声下发动机气路部件健康参数的准确估计。在此基础上，进一步讨论了三种改进的粒子滤波算法。针对粒子滤波算法计算量大的问题，提出了粒子数自适应的粒子滤波算法，在保证滤波精度的基础上有效减小了算法的计算量;而强跟踪粒子滤波算法增强了滤波器对于突变状态的跟踪能力，提高了滤波器的稳定性和收敛性，可以保证在一个采样周期内实现突变参数的估计;基于神经网络的重要性权值调整粒子滤波算法通过权值分裂和粒子调整两步，可以有效的避免标准粒子滤波存在的粒子退化和重采样引起的粒子贫化现象，从而提高健康参数的估计精度。最后在快速原型平台上验证粒子滤波算法，在基于LabVIEW开发环境与CRIO嵌入式控制器的发动机气路故障诊断快速原型仿真验证平台上实现了自适应粒子滤波算法与强跟踪粒子滤波算法的硬件在回路的快速验证。

关键词：涡扇发动机气路健康估计机载自适应模型卡尔曼滤波粒子滤波快速原型验证

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基于模型的航空发动机性能退化缓解控制研究

基于模型的航空发动机性能退化缓解控制研究

作者：钱俊宁南京航空航天大学

学位级别：硕士

航空发动机作为飞机的主要动力装置,其控制效果的优劣直接影响到飞机的飞行品质和可靠性,其中性能退化缓解控制技术(PDMC)受到了研究人员的广泛关注。本文开展了发动机建模与部件特性修正、迭代学习混合控制器设计等发动机性能退化缓解... 详细信息

航空发动机作为飞机的主要动力装置,其控制效果的优劣直接影响到飞机的飞行品质和可靠性,其中性能退化缓解控制技术(PDMC)受到了研究人员的广泛关注。本文开展了发动机建模与部件特性修正、迭代学习混合控制器设计等发动机性能退化缓解控制相关的关键技术研究,并进行了数字仿真验证。论文根据变比热法建立某型涡扇发动机部件级模型,并针对发动机模型输出与试验数据之间存在的建模误差,提出一种基于群智能优化算法对非线性模型部件特性进行修正的方法,从而提高模型仿真精度。以某型涡扇发动机为对象进行仿真试验,结果分析表明同时修正风扇、压气机能够提高发动机部件级模型的匹配精度。考虑到发动机在寿命周期内不可避免的会发生性能退化,给出了一种多健康参数同时退化的机载模型线性化建模方法,建立发动机慢车以上状态变量模型。在此基础上,探讨了分别利用系数矩阵特征值和元素建立线性变参数模型(LPV)的方法,并且进行了基于稳态点的修正以及在动态的自适应修正,仿真试验表明模型精度较高,同时该模型可以估计出发动机性能健康退化。研究了航空发动机推力估计方法,设计了基于模型的推力估计器。在PID控制基础上引入迭代学习控制方法设计了迭代学习混合控制器,构建了航空法动机性能退化缓解控制仿真平台,通过对发动机不同状态下发生退化的仿真表明,性能退化缓解控制能有效减少性能退化造成的发动机推力损失,解决了由于推力不匹配造成的偏航问题。

关键词：涡扇发动机性能退化部件特性修正粒子群算法 LPV模型机载自适应模型迭代学习混合控制

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航空发动机性能恢复控制方法研究

航空发动机性能恢复控制方法研究

作者：杨思幸南京航空航天大学

学位级别：硕士

航空发动机在服役期间内不可避免地发生退化,导致发动机性能下降,影响飞行品质。本文以某型涡扇发动机为研究对象,针对其性能退化问题,开展了性能恢复控制相关技术的研究,在保证发动机安全工作的前提下,实现发动机性能退化下具有需求推... 详细信息

航空发动机在服役期间内不可避免地发生退化,导致发动机性能下降,影响飞行品质。本文以某型涡扇发动机为研究对象,针对其性能退化问题,开展了性能恢复控制相关技术的研究,在保证发动机安全工作的前提下,实现发动机性能退化下具有需求推力。基于涡扇发动机部件级模型,研究了在多部件同时退化下状态变量模型的建立方法,在此基础上建立了发动机的线性变参数模型。基于线性卡尔曼滤波器建立了机载自适应模型,对发动机的健康参数进行估计。针对线性卡尔曼滤波器由于线性模型精度不高而导致的估计效果不佳问题,研究了一种自适应拟合的建模方法提高模型精度。提出了一种基于机载自适应模型的推力估计方法,设计并仿真验证了推力估计器的精度。研究了航空发动机多变量预测控制器设计方法,分别设计了PI型预测控制器和增广预测模型的预测控制器。将比例-积分的思想引入预测控制中,对目标函数进行改进,获得了PI型多变量预测控制器。针对模型不匹配导致的模型预测控制性能下降问题,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方法。在发动机状态空间模型基础上,将指令跟踪误差与系统状态变化量作为增广状态向量,设计增广预测模型以消除稳态跟踪误差。考虑了发动机实际工作中的限制保护,对输入量、输入量的增量和输出量进行约束管理,设计出航空发动机多变量约束预测控制器,并进行了多变量预测控制器仿真验证,结果表明发动机在约束范围内设计的控制器能较好地跟踪指令参数。在航空发动机多变量约束预测控制器闭环控制基础上,引入基于PID控制器外环推力补偿控制回路,根据推力偏差调整内环控制指令,设计了发动机性能恢复控制系统。针对控制系统外环PID控制器参数设计,研究了采用基于量子行为粒子群算法(QPSO)的PID控制器整定方法。通过对发动机开展性能退化下的性能恢复仿真,表明该方法能够降低退化导致的推力损失,保证发动机推力稳定,具有较好的控制品质。

关键词：涡扇发动机性能恢复卡尔曼滤波机载自适应模型预测控制量子行为粒子群算法

涡轴发动机动力涡轮转速传感器容错控制方法研究

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电气应用 2021年第6期40卷 99-105页

作者：陈昊洋杜紫岩中国航发湖南动力机械研究所湖南株洲412002 南京航空航天大学能源与动力学院江苏南京210016

为了提高涡轴发动机的可靠性,在动力涡轮转速传感器发生故障时,保证发动机串级主回路与预测抗扰控制回路的正常运行,提出了涡轴发动机动力涡轮转速传感器容错控制方法研究。采用动态系数法建立了涡轴发动机简化实时模型,利用卡尔曼算法... 详细信息

为了提高涡轴发动机的可靠性,在动力涡轮转速传感器发生故障时,保证发动机串级主回路与预测抗扰控制回路的正常运行,提出了涡轴发动机动力涡轮转速传感器容错控制方法研究。采用动态系数法建立了涡轴发动机简化实时模型,利用卡尔曼算法进行了发动机退化参数的估计,建立了涡轴发动机机载自适应模型,同时对动力涡轮转速信号进行了故障诊断及信号重构,实现了对预测抗扰控制回路及发动机串级控制回路的容错设计,并进行了数字仿真验证。结果表明,所设计的容错控制方法可以在动力涡轮转速传感器信号发生故障时保证发动机的正常工作。

关键词：涡轴发动机动力涡轮转速容错控制机载自适应模型