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- STOVL飞机发动机多变量控制方法
- 作者： 庞淑伟 李秋红 任冰涛 张海波 来源： 航空动力学报 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 负载前馈 短距起飞/垂直降落 多变量控制 工作模式切换 分块解耦
- 描述： 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。
- 基于神经网络和卡尔曼滤波器的航空发动机传感器故障诊断研究
- 作者： 张高钱 李秋红 任冰涛 来源： 2013年首届中国航空科学技术大会 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航空发动机 传感器 故障诊断 神经网络 卡尔曼滤波器
- 描述： 误差小于1％，满足故障诊断与信号重构的要求。该系统可实现对发动机全状态、全工况下的单传感器及多传感器漂移或偏置故障的诊断，并能够实现传感器的信号重构。
- 于神经网络和卡尔曼滤波器的航空发动传感器故障诊断研究
- 作者： 张高钱 李秋红 任冰涛 来源： 全面建成小康社会与中国航空发展——2013首届中国航空科学技术大会 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航空发动机 传感器 故障诊断 神经网络 卡尔曼滤波器
- 描述： 针对航空发动机常见的传感器故障问题,本文设计了一种基于BP(BackPropagation)神经网络与Kalman滤波器组合的传感器故障诊断系统。以飞行条件和主燃油为输入,诊断系统能够预测出发动机传感器信号,将预测信号与传感器信号对比得到偏差量,采用阈值判别法,得到传感器故障诊断结果。以某型涡扇发动机为对象进行的仿真结果表明,该系统在发动机稳态、动态及部件发生性能蜕化情况下的传感器预测输出最大误差
- 基于神经网络和卡尔曼滤波器的航空发动机传感器故障诊断研究
- 作者： 张高钱 李秋红 任冰涛 来源： 2013年首届中国航空科学技术大会 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航空发动机 传感器 故障诊断 神经网络 卡尔曼滤波器
- 描述： 误差小于1％，满足故障诊断与信号重构的要求。该系统可实现对发动机全状态、全工况下的单传感器及多传感器漂移或偏置故障的诊断，并能够实现传感器的信号重构。
- 于神经网络和卡尔曼滤波器的航空发动传感器故障诊断研究
- 作者： 张高钱 李秋红 任冰涛 来源： 全面建成小康社会与中国航空发展——2013首届中国航空科学技术大会 年份： 2016 文献类型 ： 会议论文 关键词： 航空发动机 传感器 故障诊断 神经网络 卡尔曼滤波器
- 描述： 针对航空发动机常见的传感器故障问题,本文设计了一种基于BP(BackPropagation)神经网络与Kalman滤波器组合的传感器故障诊断系统。以飞行条件和主燃油为输入,诊断系统能够预测出发动机传感器信号,将预测信号与传感器信号对比得到偏差量,采用阈值判别法,得到传感器故障诊断结果。以某型涡扇发动机为对象进行的仿真结果表明,该系统在发动机稳态、动态及部件发生性能蜕化情况下的传感器预测输出最大误差
- 航空发动机智能鲁棒控制研究
- 作者： 李秋红 来源： 南京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机 鲁棒控制 智能控制 直接推力控制 推力估计 解耦控制
- 描述： 随着对航空发动机性能要求越来越高,航空发动机控制已向多变量、智能、鲁棒控制等先进控制方式发展。而鲁棒控制能克服模型的不确定性,在非设计点也具有令人满意的性能,在航空发动机控制中具有良好的应用前景。将鲁棒控制和智能控制算法相结合,优化控制器参数,可以进一步减少回路之间的耦合,提高系统性能。本文围绕航空发动机智能多变量鲁棒控制这一主题,研究了航空发动机建模,鲁棒控制器智能参数优化方法,智能推力估计和控制方法,最后通过控制结构分析设计了航空发动机四变量分块解耦控制系统,并进行了数字仿真和半物理仿真验证。论文首先建立了某型航空动机非线性部件级模型,为论文的研究工作提供了仿真平台。提出了基于智能优化的航空发动机状态变量模型建立方法,避免了传统拟合法公式推导的复杂性和对系统模态的要求,并将粒子群优化算法与最小二乘优化算法相结合,实现了航空发动机四输入系统状态变量模型的建立,提高了高阶系统建模的精度。在多变量鲁棒控制系统设计中,提出了基于参考模型的智能参数优化方法,用于航空发动机转速控制系统,避免了基于性能指标加权优化中,性能指标与其权重没有明确对应关系的缺点,使系统具有明确的性能要求。设计了基于小波神经网络的航空发动机PID转速控制系统和解耦ALQR转速控制系统,提高了系统性能。提出了基于控制结构设计的模型逆控制方法,用于航空发动机直接推力控制系统。研究了推力估计的神经网络、支持向量机算法、Kalman跟踪滤波方法,并提出了基于控制器的跟踪滤波推力估计方法。采用神经网络逆模型和线性逆模型,结合PI控制算法,进行了推力控制研究。仿真结果表明推力估计和控制效果良好。论文最后研究了航空发动机四输入鲁棒控制系统的控制结构设计方法,分析了四变量航空发动机控制系统中控制变量和被控制变量之间的单调性,提出了基于LQ/H∞的分块解耦控制算法,并通过数字仿真和半物理仿真验证了算法的有效性。
- 航空发动机智能鲁棒控制研究
- 作者： 李秋红 来源： 南京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机 鲁棒控制 智能控制 直接推力控制 推力估计 解耦控制
- 描述： 随着对航空发动机性能要求越来越高,航空发动机控制已向多变量、智能、鲁棒控制等先进控制方式发展。而鲁棒控制能克服模型的不确定性,在非设计点也具有令人满意的性能,在航空发动机控制中具有良好的应用前景。将鲁棒控制和智能控制算法相结合,优化控制器参数,可以进一步减少回路之间的耦合,提高系统性能。本文围绕航空发动机智能多变量鲁棒控制这一主题,研究了航空发动机建模,鲁棒控制器智能参数优化方法,智能推力估计和控制方法,最后通过控制结构分析设计了航空发动机四变量分块解耦控制系统,并进行了数字仿真和半物理仿真验证。论文首先建立了某型航空动机非线性部件级模型,为论文的研究工作提供了仿真平台。提出了基于智能优化的航空发动机状态变量模型建立方法,避免了传统拟合法公式推导的复杂性和对系统模态的要求,并将粒子群优化算法与最小二乘优化算法相结合,实现了航空发动机四输入系统状态变量模型的建立,提高了高阶系统建模的精度。在多变量鲁棒控制系统设计中,提出了基于参考模型的智能参数优化方法,用于航空发动机转速控制系统,避免了基于性能指标加权优化中,性能指标与其权重没有明确对应关系的缺点,使系统具有明确的性能要求。设计了基于小波神经网络的航空发动机PID转速控制系统和解耦ALQR转速控制系统,提高了系统性能。提出了基于控制结构设计的模型逆控制方法,用于航空发动机直接推力控制系统。研究了推力估计的神经网络、支持向量机算法、Kalman跟踪滤波方法,并提出了基于控制器的跟踪滤波推力估计方法。采用神经网络逆模型和线性逆模型,结合PI控制算法,进行了推力控制研究。仿真结果表明推力估计和控制效果良好。论文最后研究了航空发动机四输入鲁棒控制系统的控制结构设计方法,分析了四变量航空发动机控制系统中控制变量和被控制变量之间的单调性,提出了基于LQ/H∞的分块解耦控制算法,并通过数字仿真和半物理仿真验证了算法的有效性。