[發明專利]變循環發動機的非線性預測控制設計方法在審
| 申請號: | 201711184506.2 | 申請日: | 2017-11-23 |
| 公開(公告)號: | CN108196443A | 公開(公告)日: | 2018-06-22 |
| 發明(設計)人: | 王繼強;胡忠志 | 申請(專利權)人: | 南京航空航天大學 |
| 主分類號: | G05B13/04 | 分類號: | G05B13/04 |
| 代理公司: | 江蘇圣典律師事務所 32237 | 代理人: | 賀翔 |
| 地址: | 210016 江*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 變循環發動機 非線性預測控制 最小方差控制器 標準形式 控制性能 設計參數 非線性預測 最優控制器 對比分析 模型框圖 最小方差 建模 評估 | ||
本發明公開了一種變循環發動機的非線性預測控制設計方法,包括:建立變循環發動機模型框圖的標準形式;針對標準形式獲得非線性廣義最小方差控制器;評估非線性廣義最小方差控制器各設計參數對變循環發動機控制性能的影響;對比分析確定最優控制器設計參數。本發明針對變循環發動機具有強非線性、建模困難、模型精度不高等問題,采用新型的非線性預測廣義最小方差控制方法,可使現有變循環發動機控制性能得到顯著提升。
技術領域
本發明屬于航空推進理論與工程中的系統控制與仿真技術領域,具體涉及一種面向變循環發動機的非線性預測控制設計方法。
背景技術
變循環發動機是指通過改變發動機某些部件的幾何形狀、尺寸或位置來改變其熱力循環參數的燃氣渦輪發動機。通過變循環調節來改變發動機的某些循環參數,如增壓比、空氣流量或涵道比,從而使發動機在各種工作狀態下都具有良好的性能,在渦噴/渦扇發動機領域,變循環發動機研究的重點是改變涵道比,如在加速、爬升和超音速飛行時,減小涵道比,使發動機具有類似于渦噴的性能特點(高單位推力);在起飛和亞音速飛行時,加大涵道比,以渦扇循環形式工作,達到降低巡航耗油率和起飛噪聲的目的。因此,變循環發動機作為未來第六代多用途戰斗機的理想動力裝置,和一般發動機相比具有明顯的優勢:當外界溫度升高時或者從壓氣機中引氣時對發動機推力的影響??;在某些狀態下應用變幾何調節可以提高進氣道和壓氣機的氣動穩定裕度而不明顯降低推力,這不僅提升了發動機適應性能還能在超音速巡航時提高經濟性等。
然而變循環發動機的實現需要解決許多關鍵技術,如:變循環發動機性能仿真、核心機驅動風扇級設計、可調渦輪導向器設計、多變量控制系統設計等。變循環發動機發展更多的是要在總體、控制領域先行開展工作,確定可行的變循環方案。從控制設計角度來看,變循環發動機是一個多輸入多輸出的非線性復雜系統,與一般渦扇發動機相比,它具有更多可調部件,結構更加復雜。在處理渦扇發動機控制問題時,往往在其部件級模型基礎上選取某個穩態點通過最小二乘擬合法得到其線性狀態空間模型,并基于此模型進行線性控制方法設計。通過這一套流程雖然能夠對傳統渦扇發動機的控制策略進行設計,如果在變循環發動機上仍然沿用這一流程,則存在許多困難:最小二乘擬合法擬合三階模型計算量較大而且精度較難保證;基于線性模型的多變量控制對模型精度要求較高,同時模型階次的提高也制約了多變量控制算法的精度。針對以上困難,必須采用一種新的思路對變循環發動機進行控制策略設計,如果能設計出一種不依賴于對象數學模型的方法便能成功解決這些難題。非線性廣義預測控制作為非線性領域的后起之秀,主要優勢就在于能夠對帶非解析模塊的對象進行控制策略設計,能夠有效解決變循環發動機控制問題。
預測控制最早是由Richalet等人于十九世紀七十年代末提出,通過計算機技術有效解決了工業控制中線性控制理論遇到的難題。預測控制以對象的有限脈沖響應或階躍響應為模型,在每個控制周期內采用滾動方式對過程進行有限時域優化,即滾動優化,所以這種方法又被稱作滾動時域控制。顯然,這種控制方法在設計上對過程模型要求低,算法簡單,容易實現,同時在優化過程中不斷利用測量信息進行反饋校正,在一定程度上能克服不確定因素的影響,能為復雜系統控制提供良好的控制性能。在過去30多年中,基于模型的預測控制在工業應用中的蓬勃發展,較為典型的是動態矩陣控制(Dynamic matrix control,DMC)和廣義預測控制(Generalized predictive control,GPC)。然而這兩種預測控制方法均以線性模型為基礎,針對非線性系統的預測控制主要有無窮時域非線性預測控制、約束非線性預測控制、收縮非線性預測控制等。相關進展可參見Magni,L.,Raimondo,D.M.和Allgower,F.等人在2009年主編出版的“Nonlinear Model Predictive Control:TowardsNew Challenging Applications”以及Grüne,L.和Pannek,J.于2011年的專著《NonlinearModel Predictive Control:Theory and Algorithms》。
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