本發(fā)明屬于航空發(fā)動機控制領域，尤其涉及一種航空發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)魯棒控制方法。

背景技術：

航空發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)的結構靈活多樣，但主要包括各類子系統(tǒng)控制器、智能傳感器、智能執(zhí)行機構和監(jiān)控管理單元等智能節(jié)點，各智能子系統(tǒng)的控制單元通過數(shù)字通信總線與控制器、監(jiān)控管理單元等進行數(shù)據(jù)傳輸和交換。相較于傳統(tǒng)集中式發(fā)動機控制，分布式控制中各智能子系統(tǒng)具有不同程度的信號控制與處理功能，實現(xiàn)信號的現(xiàn)場處理或者小閉環(huán)控制。智能傳感器中由基本功能單元感知溫度、壓力等控制系統(tǒng)所需物理量，智能單元對所感知獲得對模擬量信號進行轉換、調理、校正、診斷，然后通過總線接口單元將處理完畢對傳感器數(shù)字信號通過總線網(wǎng)絡傳遞給各控制器；智能執(zhí)行機構同樣在傳統(tǒng)執(zhí)行機構部件基礎上增加了智能單元，智能單元中的總線接口實現(xiàn)接受由數(shù)字總線傳輸而來的控制器輸出指令和智能傳感器感受的發(fā)動機相應信號，完成其閉環(huán)控制、輸出轉換、調理、驅動，最終執(zhí)行相應的控制任務。由控制器、智能傳感器和智能執(zhí)行機構形成最基礎的發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)閉環(huán)網(wǎng)絡。

分布式控制系統(tǒng)通過一個通信網(wǎng)絡把中央控制器和智能子系統(tǒng)單元相連接起來，各控制單元也通過該網(wǎng)絡傳輸和交換數(shù)據(jù)以實現(xiàn)航空發(fā)動機各個節(jié)點位置的狀態(tài)資源共享。正是通信總線和分布式概念的引入，使得發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)結構靈活多變，這為發(fā)動機控制系統(tǒng)設計帶來活力，同時也為設計者帶來挑戰(zhàn)。

網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸中，存在不同程度的數(shù)據(jù)傳輸時延、掉包、錯序等問題。對于發(fā)動機分布式控制這一類時間關鍵系統(tǒng)所采用的時間觸發(fā)總線而有，掉包可以轉換為時延問題。因而，網(wǎng)絡時延成為分布式控制系統(tǒng)中不可回避的問題。網(wǎng)絡時延可能使得發(fā)動機系統(tǒng)動態(tài)性能變差，甚至有可能導致系統(tǒng)不穩(wěn)定。對于航空發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)而言，除網(wǎng)絡時延外，航空發(fā)動機作為復雜的氣動熱力機械系統(tǒng)，其工作環(huán)境、工作狀態(tài)的復雜多變，生產安裝過程中存在個體差異，這些都使得發(fā)動機特性存在強非線性和不確定性性，動態(tài)性能參數(shù)攝動，嚴重的參數(shù)間耦合和外界擾動。因此，有必要針對發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)中的網(wǎng)絡時延、不確定性、非線性和耦合等問題，設計一種航空發(fā)動機分 布式控制系統(tǒng)多性能魯棒跟蹤控制方法。

技術實現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：為了克服現(xiàn)有技術中存在的不足，本發(fā)明提供一種航空發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)多性能魯棒跟蹤控制方法，針對網(wǎng)絡時延，系統(tǒng)不確定性，同時保證系統(tǒng)的動態(tài)性能良好，輸入代價較低以及一定的抗干擾能力。

技術方案：為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術方案為：

一種航空發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)多性能魯棒跟蹤控制方法，包括以下步驟：

步驟1)建立發(fā)動機狀態(tài)變量模型；

步驟2)建立包含網(wǎng)絡時延和不確定性的發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)動態(tài)模型；

步驟3)建立含跟蹤誤差的增廣系統(tǒng)模型；

步驟4)多性能魯棒跟蹤控制器設計。

進一步的，所述步驟1)中建立發(fā)動機狀態(tài)變量模型的具體步驟如下：

步驟1.1)，根據(jù)雙軸渦扇發(fā)動機氣動熱力學特性和典型部件特性數(shù)據(jù)建立發(fā)動機部件級模型，模型的主要部件包括進氣道、風扇、壓氣機、燃燒室、高壓渦輪、低壓渦輪、混合室、加力燃燒室和尾噴管；

步驟1.2)，根據(jù)所建發(fā)動機部件級模型，采用小擾動法和擬合法建立發(fā)動機轉速系統(tǒng)狀態(tài)方程：

y_p(t)＝C_px_p(t)+D_pu_p(t).

其中，x_p(t)＝[ΔN_L ΔN_H]^T為狀態(tài)量，ΔN_L、ΔN_H為風扇轉速和壓氣機轉速增量；u_p(t)＝[ΔW_fb ΔA₈]^T為控制量，ΔW_fb、ΔA₈分別為主燃燒室供油量和喉道面積的增量；y_p(t)＝[ΔN_L Δπ]^T為輸出量，Δπ為壓氣機轉速增量和渦輪落壓比增量，A_p，B_p，C_p，D_p是系統(tǒng)矩陣。

進一步的，所述步驟1.2)中建立發(fā)動機狀態(tài)變量模型的具體步驟如下：

步驟1.2.1)采用小擾動法求出系數(shù)矩陣A_p，C_p的初始解；

步驟1.2.2)對發(fā)動機部件級模型作控制量階躍得到其動態(tài)響應；

步驟1.2.3)根據(jù)非線性模型動態(tài)響應的穩(wěn)態(tài)終值計算出矩陣B_p，D_p的各個元素。

進一步的，步驟2)中所述建立的包含網(wǎng)絡時延和不確定性的發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)動態(tài)模型的具體步驟如下：

步驟2.1)采用狀態(tài)反饋控制律傳感器端到控制器端的時延記為τ_sc(t)，控制器端到執(zhí)行機構端的時延記為τ_ca(t)，則被控對象的實際輸入

u_p(t)＝K_px_p(t-d(t))

其中，d(t)＝τ_sc(t)+τ_ca(t),d(t)≤h，h是整個控制回路時變時延d(t)的最大值；

步驟2.2)建立包含網(wǎng)絡時延的發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)動態(tài)模型：

y_p(t)＝C_px_p(t)+D_pK_px_p(t-d(t)).

步驟2.3)進一步考慮不確定性因素，建立含不確定性的發(fā)動機分布式控制時延系統(tǒng)動態(tài)模型：

y_p(t)＝C_px_p(t)+D_pK_px_p(t-d(t)).

其中，ΔA_p和ΔB_p是具有適當維數(shù)的不確定參數(shù)矩陣函數(shù)，表示了系統(tǒng)模型中的參數(shù)不確定性；假定所考慮的參數(shù)不確定性是范數(shù)有界的，且具有以下形式：

[ΔA_p ΔB_p]＝F_p(t)[E_p1 E_p2]

其中，E_p1和E_p2是具有適當維數(shù)的已知常數(shù)矩陣，它們反映了不確定性的結構信息，F(xiàn)_p(t)∈R^i×j是滿足F_p^T(t)F_p(t)≤I的不確定參數(shù)矩陣。

進一步的，步驟3)中所述建立的包含跟蹤誤差積分的增廣系統(tǒng)模型的具體形式如下：

y(t)＝Cx(t)+DKx(t-d(t)).

其中，e_p(t)是跟蹤誤差，C＝[C_p 0]，D＝D_p，ΔB＝βF(t)B，α,β是常數(shù)，由不確定性 ΔA、ΔB、不確定性參數(shù)矩陣F和系統(tǒng)輸入矩陣ΔB決定，K＝[K_p K_e]。

進一步的，步驟4)中所述的依據(jù)多性能魯棒控制器設計定理設計跟蹤控制器的具體步驟如下：

步驟4.1)，確定不確定性邊界α，β；

步驟4.2)，選取加權矩陣Q，R；

步驟4.3)，給出時延上界h；

步驟4.4)，定義變量矩陣γ＞0，ε＞0，L＝L^T＞0，W，

步驟4.5)，利用Matlab中的LMI工具箱求解矩陣不等式：

其中

則u(t)＝WL^-1x(t-d(t))是發(fā)動機網(wǎng)絡控制系統(tǒng)多性能魯棒跟蹤控制器。

有益效果：本發(fā)明提供的一種航空發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)多性能魯棒跟蹤控制方法，采用以上技術方案與現(xiàn)有技術相比，具有以下技術效果：

(1)本發(fā)明是基于時延依賴穩(wěn)定性定理設計多性能魯棒控制器，該控制方法使得航空發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)中存在網(wǎng)絡時延時，系統(tǒng)穩(wěn)定；

(2)本發(fā)明通過在發(fā)動機狀態(tài)變量模型中引入不確定性來綜合考慮發(fā)動機特性、工作環(huán)境及其建模過程中的非線性、建模誤差、個體差異和參數(shù)攝動，因此多性能魯棒控制器對于系統(tǒng)不確定性有很好的魯棒性；

(3)本發(fā)明保證系統(tǒng)的動態(tài)性能良好的同時使得系統(tǒng)輸入代價較低且具有一定的抗干擾能力，適用于發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)。

附圖說明

圖1是發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)結構圖，圖中表明基于本發(fā)明發(fā)動機分布式控制流程以及本發(fā)明內容中所涉及模型與控制方法之間關系。

圖2是航空發(fā)動機氣路工作截面標識圖，表明本發(fā)明所應用于的渦扇發(fā)動機結構，也即渦扇發(fā)動機氣動熱力學模型所涉及的發(fā)動機部件；

圖3是渦扇發(fā)動機多性能魯棒控制仿真結果圖，表明基于本發(fā)明的發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)中轉速、壓比控制的全數(shù)字仿真效果。

圖4是航空發(fā)動機半物理仿真試驗系統(tǒng)示意圖，表明基于本發(fā)明的發(fā)動機分布式控制半物理仿真試驗系統(tǒng)結構。

圖5是渦扇發(fā)動機多性能魯棒控制半物理仿真結果圖，表明基于本發(fā)明的發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)中轉速、壓比控制的半物理仿真效果。

具體實施方式

下面結合附圖對本發(fā)明作更進一步的說明。

本發(fā)明具體實施方式以某型發(fā)動機的轉速控制系統(tǒng)為例，如圖1為本發(fā)明的發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)結構圖。利用發(fā)動機模型(氣動熱力學模型或狀態(tài)變量模型)表征被控發(fā)動機對象，傳感器感知發(fā)動機被控參數(shù)，通過通信總線傳輸給基于本發(fā)明的控制器，由其計算獲得控制指令，并通過通信總線傳輸給相應的執(zhí)行機構，完成閉環(huán)控制。同時，通過發(fā)動機氣動熱力學模型逐步建立小偏差狀態(tài)變量模型、含時延及不確定性的狀態(tài)變量模型和增廣狀態(tài)變量模型?；诒景l(fā)明的控制器根據(jù)增廣狀態(tài)變量模型設計獲得。

本發(fā)明使用的某型發(fā)動機氣路工作截面標識圖如圖2所示，主要部件包括進氣道、風扇、壓氣機、燃燒室、高壓渦輪、低壓渦輪、混合室、加力燃燒室和尾噴管等。發(fā)動機在某穩(wěn)態(tài)點的狀態(tài)變量模型如下：

y_p(t)＝C_px_p(t)+D_pu_p.

本文采用小擾動法與擬合法相結合求取系數(shù)矩陣。該方法的原理是，首先采用小擾 動法求出系數(shù)矩陣A_p，C_p的初始解；對發(fā)動機部件級模型作控制量階躍得到其動態(tài)響應；根據(jù)非線性模型動態(tài)響應的穩(wěn)態(tài)終值計算出矩陣B_p，D_p的各個元素。

實施例

為了驗證設計的發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)多性能魯棒跟蹤控制器的有效性，在MATLAB環(huán)境下進行轉速跟蹤控制的數(shù)字仿真。

在發(fā)動機設計點H＝0,Ma＝0,W_f＝2.48kg/s,A₈＝0.2597m²，首先利用小擾動法和擬合法結合求解在該工作點下的狀態(tài)變量模型系數(shù)矩陣，各系數(shù)矩陣為：

不確定性邊界為α＝β＝0.05。

增廣系統(tǒng)矩陣為：

系統(tǒng)時延上界為h＝0.1s。取二次型性能指標的加權矩陣

求解線性矩陣不等式，可得到：

在該控制器作用下，發(fā)動機線性模型和部件級非線性模型的轉速壓比響應曲線如圖3所示。由圖可知，在多性能魯棒跟蹤控制器作用下，對于線性模型以及非線性模型所表征的發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)，調節(jié)時間在2s以內，沒有穩(wěn)態(tài)誤差。當高壓轉子轉速做±2％階躍時，低壓轉子轉速所受擾動小于±0.2％。當?shù)蛪恨D子轉速做±2％階躍時，高壓轉子轉速所受擾動小于±0.2％。因此，本發(fā)明對于航空發(fā)動機分布式控制轉速控制系統(tǒng)都有良好的動、靜態(tài)性能、魯棒性和解耦效果。

本發(fā)明中進一步在飛行/推進綜合控制試驗平臺上驗證進行半物理仿真試驗，驗證多性能跟蹤控制方法的有效性，仿真試驗結果如圖4所示。仿真過程如下：

(1)將某渦扇發(fā)動機氣動熱力學模型文件輸入模型計算機中。模型輸入接口為燃油量W_f，A₈，輸出接口為高壓轉速N_H，π。

(2)實驗室油路的燃油流量Q_r經(jīng)過比例轉換5得到w_f，和控制器得到的A₈一起輸送給發(fā)動機模型，在計算機中計算運行得到高壓轉速N_H，π。

(3)高壓轉速N_H經(jīng)過比例轉換1得到電機驅動電壓V_D的數(shù)字信號，再經(jīng)過D/A轉換得到電機驅動電壓的模擬量，電機接受到驅動電壓信號，電機轉動。轉速傳感器測得電機轉速的轉動頻率信號，通過F/D轉換，得到電機轉速n_D的數(shù)字信號。經(jīng)過比例轉換2，得到相對轉速n_H。

(4)N_H，π與指令信號N_HR，π_R一起作為多性能控制器的輸入，寫入快速原型CRIO構建的多性能魯棒跟蹤控制器中，由其計算出燃油量w_f和尾噴口喉道面積A₈。

(5)經(jīng)過比例轉換3得到油針位置的指令信號L_r，經(jīng)過小閉環(huán)中PID控制器，實際油針位置L跟蹤上指令油針位置L_r。此時，燃油調節(jié)器由油針位置L輸出流量為w_f的燃油。燃油調節(jié)器輸出的燃油流量由流量計測量，經(jīng)過A/D轉換將流量計的轉速頻率信號轉換成數(shù)字信號，再由流量計特性圖得到燃油流量Q_r。Q_r經(jīng)過比例轉換5得到W_f，與A₈一起輸送給發(fā)動機模型，由此回到(1)。

半物理仿真試驗結果如圖5所示，當高壓轉子轉速指令N_HR作±3％、±5％和±8％階躍時，N_H能夠跟蹤指令信號，過渡過程中調節(jié)時間不超過2秒，超調量約3％，且無穩(wěn)態(tài)誤差。高壓轉子轉速階躍時，對應對壓比擾動分別小于0.5％、1％和1.5％，且控制器很快消除了擾動影響。當壓比π做±2％階躍時，高壓轉子轉速擾動最大約為1％，且控制器快速抑制了擾動。半物理仿真結果表明本發(fā)明在實驗室半物理仿真試驗環(huán)境下，針對含時延、非線性、不確定性和耦合的渦扇發(fā)動機具有良好的動靜態(tài)性能、魯棒性和解耦性。

一種航空發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)多性能魯棒跟蹤控制方法，包括以下步驟：

步驟1)建立發(fā)動機狀態(tài)變量模型；

步驟1.1)，根據(jù)發(fā)動機氣動熱力學特性和典型部件特性數(shù)據(jù)建立發(fā)動機部件級模型，模型的主要部件包括進氣道、風扇、壓氣機、燃燒室、高壓渦輪、低壓渦輪、混合室、加力燃燒室和尾噴管等；該建模方法及過程在本領域研究及應用中較為成熟，因而此處不贅述。

步驟1.2)，根據(jù)所建發(fā)動機部件級模型，結合小擾動法和擬合法建立發(fā)動機轉速系統(tǒng)狀態(tài)方程：

y_p(t)＝C_px_p(t)+D_pu_p(t).

其中，x_p(t)＝[ΔN_L ΔN_H]^T為狀態(tài)量，ΔN_L、ΔN_H為風扇轉速和壓氣機轉速增量；u_p(t)＝[ΔW_fb ΔA₈]^T為控制量，ΔW_fb、ΔA₈分別為主燃燒室供油量和喉道面積的增量；y_p(t)＝[ΔN_L Δπ]^T為輸出量，Δπ為壓氣機轉速增量和渦輪落壓比增量，A_p，B_p，C_p，D_p是系統(tǒng)矩陣。

步驟1.2)中所述建立發(fā)動機狀態(tài)變量模型的具體步驟如下：

步驟1.2.1)采用小擾動法求出系數(shù)矩陣A_p，C_p的初始解；

步驟1.2.2)對發(fā)動機部件級模型作控制量階躍得到其動態(tài)響應；

步驟1.2.3)根據(jù)非線性模型動態(tài)響應的穩(wěn)態(tài)終值計算出矩陣B_p，D_p的各個元素。

步驟2)建立包含網(wǎng)絡時延和不確定性的發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)動態(tài)模型；具體步驟如下：

步驟2.1)采用狀態(tài)反饋控制律傳感器端到控制器端的時延記為τ_sc(t)，控制器端到執(zhí)行機構端的時延記為τ_ca(t)，則被控對象的實際輸入

u_p(t)＝K_px_p(t-d(t))

其中，d(t)＝τ_sc(t)+τ_ca(t),d(t)≤h，h是整個控制回路時變時延d(t)的最大值；

步驟2.2)建立包含網(wǎng)絡時延的發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)動態(tài)模型：

y_p(t)＝C_px_p(t)+D_pK_px_p(t-d(t)).

步驟2.3)考慮建模誤差、模型參數(shù)攝動、個體差異和對象非線性(工作環(huán)境和工作狀態(tài)等引起)，在系統(tǒng)模型中加入不確定性即建立含不確定性的發(fā)動機分布式控制時延系統(tǒng)動態(tài)模型：

y_p(t)＝C_px_p(t)+D_pK_px_p(t-d(t)).

其中，ΔA_p和ΔB_p是具有適當維數(shù)的不確定參數(shù)矩陣函數(shù)，表示了系統(tǒng)模型中的參數(shù)不確定性。假定所考慮的參數(shù)不確定性是范數(shù)有界的，且具有以下形式：

[ΔA_p ΔB_p]＝F_p(t)[E_p1 E_p2]

其中，E_p1和E_p2是具有適當維數(shù)的已知常數(shù)矩陣，它們反映了不確定性的結構信息，F(xiàn)_p(t)∈R^i×j是滿足F_p^T(t)F_p(t)≤I的不確定參數(shù)矩陣。

步驟3)建立含跟蹤誤差的增廣系統(tǒng)模型；具體形式如下：

y(t)＝Cx(t)+DKx(t-d(t)).

其中，e_p(t)是跟蹤誤差，C＝[C_p 0]，D＝D_p，ΔB＝βF(t)B，α,β是常數(shù)，K＝[K_p K_e]。

步驟4)依據(jù)多性能魯棒控制器設計定理設計跟蹤控制器，具體步驟如下：

步驟4.1)，確定不確定性邊界α，β。

步驟4.2)，選取加權矩陣Q，R。

步驟4.3)，給出時延上界h。

步驟4.4)，定義變量矩陣γ＞0，ε＞0，L＝L^T＞0，W，

步驟4.5)，利用Matlab中的LMI工具箱求解矩陣不等式

其中

則u(t)＝WL^-1x(t-d(t))是發(fā)動機網(wǎng)絡控制系統(tǒng)多性能魯棒跟蹤控制器。

本發(fā)明中狀態(tài)變量模型是在發(fā)動機某穩(wěn)態(tài)工作點對其氣動熱力學模型進行泰勒級數(shù)展開，忽略高階無窮小項的影響，采用小擾動法和擬合法結合的方法求解系數(shù)矩陣而獲得；考慮建模誤差、模型參數(shù)攝動、個體差異、外界擾動和對象非線性，在系統(tǒng)中引入了不確定性；基于時延依賴穩(wěn)定性定理設計多性能魯棒控制器，并將該控制器應用于某型渦扇發(fā)動機轉速、壓比的分布式控制系統(tǒng)實例中。圖3和圖5所示的數(shù)字仿真和半物理仿真結果表明，在時延上界為h＝0.1s、時延邊界分別為α和β為0.05情況下的，依據(jù)本發(fā)明的控制方法所設計控制器保證了被控系統(tǒng)穩(wěn)定，同時轉速和壓比的過渡過程快速結束，轉速對壓比的最大擾動小于2％，壓比對轉速對最大擾動小于1％。由此說明，該控制方法保證了(1)航空發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)存在時延時系統(tǒng)穩(wěn)定性；(2)對于系統(tǒng)不確定性有很好的魯棒性；(3)系統(tǒng)具有良好的動靜態(tài)性能，較低的輸入代價以及一定的抗干擾能力，對于發(fā)動機分布式控制系統(tǒng)的安全可靠運行、降低控制成本有著積極促進作用。

以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當指出：對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進和潤飾，這些改進和潤飾也應視為本發(fā)明的保護范圍。