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- 基于状态感知的航空发动机变基线模型建模方法研究
- 作者： 陈铖 郑前钢 汪勇 张海波 来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 高斯混合模型 航空发动机 飞行数据 状态感知 机载模型 变基线模型
- 描述： 机载模型是先进航空发动机控制方法的基础，基线模型作为机载模型的重要组成部分，其建模准确度决定了机载模型的精度。针对传统单一基线模型在局部飞行包线精度高，而难以用于发动机全包线、全状态稳态性能预测的问题，提出了一种基于状态感知的发动机变基线模型建模方法。首先在小波变换滤波的基础上，提出基于状态感知的最优稳态数据筛选阈值计算方法，以减少稳态数据的错选或遗漏；其次，提出基于高斯混合模型（GMM）的变基线模型建模方法，利用GMM实现飞行数据自主聚类，并结合回归分析法，构建全包线、全状态的高精度变基线模型。仿真结果表明：本文提出的稳态数据筛选方法能有效避免数据错选或遗漏，相比于常规的单一基线模型，所提出的变基线模型可使高、低压转子转速的相对均值误差分别减小45%、30%以上。该方法能显著提升基线模型精度，同时实现了稳态数据自动化提取，避免了过多依赖人工经验且难以获得最优阈值的问题。
- 基于双向优化策略的航空发动机多变量加速控制规律优化研究
- 作者： 姜威 尹金星 郑前钢 张海波 来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 加速优化 双向优化策略 涡扇发动机 几何调节规律
- 描述： 针对航空发动机传统加速优化采用并行优化方法，未能有效利用燃油与几何变量的配合作用，提出了一种基于双向优化策略的加速控制规律优化方法。并行单向优化方法中的目标函数集中在发动机当前性能上，燃油的主导作用限制了紧贴约束边界优化过程几何变量的调节范围；而几何变量是通过增加空气流量、提高旋转部件效率等措施改善燃油流量的变化速率来间接提高发动机加速性能。因此，双向优化策略根据控制量在提高加速性作用方式的不同，将多变量并行优化分解为燃油单变量和几何多变量优化并分别采用不同的目标函数，通过确定的加速燃油控制规律正向优化几何加速调节规律，然后根据几何调节规律反向求解加速燃油控制规律。仿真结果表明：在正向优化过程中，喘振裕度不再紧贴约束限制线，优化后的加速时间从4.44s缩短至3.32s，双向优化策略的加速时间优于传统并行方法，且优化出的多变量控制规律更平稳，更便于线性化。
- 基于复合推进系统动态模型-状态变量模型的航空发动机直接推力预测控制
- 作者： 金崇文 郑前钢 张海波 房娟 胡忠志 来源： 推进技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 直接推力控制 航空发动机 状态变量模型 复合推进系统动态模型 预测控制
- 描述： 直接推力控制可以有效改善推力控制的品质,针对航空发动机直接推力控制问题,进行了模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)研究。为了提升航空发动机推力控制的精度,提出了基于复合推进系统动态模型-状态变量模型(Compact Propulsion System Dynamic Model-State Variable Model-State Variable Model,CPSDM-SVM)的航空发动机直接推力预测控制方法。CPSDM实时估计出不可测参数(推力、喘振裕度等)的基准值,SVM则根据未来输入实时预测发动机未来响应。由于CPSDM将发动机分为进气道、核心机、喷管、喘振裕度、推力等进行建模,在兼顾精度的同时,提高机载模型的实时性。CPSDM-SVM作为MPC算法中的预测模型,具有较高的精度和实时性。仿真结果表明,在与基于分段线化模型的传统模型预测控制方法实时性基本相同的情况下,所提出方法控制效果有明显的提升,调节时间缩短了1.17s。所提出方法稳态控制精度为0.08%,传统方法稳态精度为2.58%。因此,所提出方法在保证实时性的条件下,提升了控制精度和控制效果。
- 基于复合推进系统动态模型-状态变量模型的航空发动机直接推力预测控制
- 作者： 金崇文 郑前钢 张海波 房娟 胡忠志 来源： 推进技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 直接推力控制 航空发动机 状态变量模型 复合推进系统动态模型 预测控制
- 描述： 直接推力控制可以有效改善推力控制的品质,针对航空发动机直接推力控制问题,进行了模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)研究。为了提升航空发动机推力控制的精度,提出了基于复合推进系统动态模型-状态变量模型(Compact Propulsion System Dynamic Model-State Variable Model-State Variable Model,CPSDM-SVM)的航空发动机直接推力预测控制方法。CPSDM实时估计出不可测参数(推力、喘振裕度等)的基准值,SVM则根据未来输入实时预测发动机未来响应。由于CPSDM将发动机分为进气道、核心机、喷管、喘振裕度、推力等进行建模,在兼顾精度的同时,提高机载模型的实时性。CPSDM-SVM作为MPC算法中的预测模型,具有较高的精度和实时性。仿真结果表明,在与基于分段线化模型的传统模型预测控制方法实时性基本相同的情况下,所提出方法控制效果有明显的提升,调节时间缩短了1.17s。所提出方法稳态控制精度为0.08%,传统方法稳态精度为2.58%。因此,所提出方法在保证实时性的条件下,提升了控制精度和控制效果。