基于融合算法的航空发动机涡轮前温度最优控制

【类型】期刊

【作者】李杰 李润然 张志新 贾渊杰 孙姣姣  

【刊名】推进技术

【关键词】 非线性规划算法,航空发动机,小生境遗传算法,混合算法,涡轮前温度

【摘要】涡轮前温度是航空发动机的关键控制参数之一，在保持发动机推力不变的前提下，降低涡轮前温度可以有效提高发动机使用寿命，涡轮前温度最优控制是降低涡轮前温度的有效技术途径。本文研究了航空发动机涡轮进口温度的在线优化问题，并根据该优化问题的特点，提出了一种基于小生境遗传算法（NGA）与非线性规划（NLPQL）相结合的混合优化算法。数值仿真研究结果表明，虽然NLPQL计算速度快，但对涡轮进口温度的降低效果较差，NGA具有全局收敛能力，优化效果较好，但计算耗时较长。NGA和NGA-NLPQL混合算法在飞机全飞行包线内可分别降低涡轮前温度27.35K和27.19K，但与NGA相比，NGA-NLPQL混合算法节省了74.6%的计算时间。因此，所提出的NGANLPQL混合算法是一种效果更好、实时性更优的航空发动机涡轮前温度在线优化方法。

【年份】2022

【作者单位】长安大学电子与控制工程学院;

【期号】05

【页码】307-314