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基于数学规划的涡扇发动机最优控制方法研究

基于数学规划的涡扇发动机最优控制方法研究

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作者：钟学俊中国民航大学

学位级别：硕士

随着现代科学技术的不断发展和生产要求的不断提高,在国防、航空、航天等诸多领域,最优控制理论的应用变得日趋广泛,它逐渐成为现代控制理论的核心。民用航空发动机最优控制问题是对航空发动机系统,通过选择合适的最优控制方法,使其某... 详细信息

随着现代科学技术的不断发展和生产要求的不断提高,在国防、航空、航天等诸多领域,最优控制理论的应用变得日趋广泛,它逐渐成为现代控制理论的核心。民用航空发动机最优控制问题是对航空发动机系统,通过选择合适的最优控制方法,使其某些性能指标达到最优。本文围绕航空发动机最优控制方法这一主题,重点研究求解最优控制问题方法中的线性二次型最优控制(LQR)方法和序列二次型规划(SQP)算法。主要的研究内容如下:首先,在涡扇发动机稳态或者小偏离状态下,利用部件级模型得到发动机巡航点处的状态变量模型,针对LQR法的核心问题,即Q、R系数矩阵的选取问题,提出了基于GA-PSO混合算法优化的LQR控制策略。结果表明,提出的GA-PSO混合算法实现了对LQR调节系统和跟踪系统的优化,输出的涡扇发动机低压转子转速曲线能有效且快速地收敛,曲线的上升时间、调节时间和超调量等性能指标得到了优化。且相较于遗传算法(GA算法),利用GA-PSO算法来优化涡扇发动机LQR控制策略,能有效地减少寻优迭代次数,减少计算耗时。其次,为了研究适应度函数的选择是否对GA-PSO算法优化LQR控制策略存在影响,提出了3种不同的适应度函数并进行仿真比较。结果表明,GA-PSO算法适应度函数的选取会影响优化后LQR控制效果,得出GA-PSO算法使用适应度函数f时的优化效果优于其余两种。最后,在涡扇发动机大范围加速、减速状态下,基于涡扇发动机部件级动态和稳态模型,提出了基于GA-SQP算法的涡扇发动机加速、减速控制策略。结果表明,该方法能在满足发动机各项约束条件的情况下,最大程度地发挥出涡扇发动机的潜力,改善发动机加速、减速性能,同时相对比于单纯的SQP算法下的控制策略,GA-SQP算法能够减小对初始值的依赖,优化计算效率,减少计算耗时。

关键词：最优控制理论航空发动机最优控制方法航空发动机部件级模型线性二次型最优控制方法序列二次规划法

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