申请/专利权人：大连理工大学

申请日：2024-05-27

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN118226763A

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.21#公开

摘要：本发明属于航空发动机控制领域，公开了一种基于智能抗扰策略的变循环发动机多变量控制设计方法，利用改进的粒子群算法对典型工况点下的耗油率进行优化并以此作为控制的参考指令值，然后采用四变量闭环的多变量抗扰控制策略；并对自抗扰控制器中扩张状态观测器的非线性函数进行改进，提升鲁棒控制效果；同时利用改进的粒子群优化算法实现控制器参数的智能整定，提高控制精度与控制速度，降低了参数整定难度，这在变循环发动机的运用上具有重要的工程意义。

主权项：1.一种基于智能抗扰策略的变循环发动机多变量控制设计方法，其特征在于，步骤如下：S1：设计一种改进的粒子群算法，提出一种指定搜索方向的优化策略，对亚声速典型工况点下的耗油率进行优化S1.1：设置变循环发动机模型的高度、马赫数以及耗油率，优化所需的参考推力；S1.2：初始化粒子种群N、最大迭代次数iter、种群位置与速度、种群的维度dim；S1.3：将种群位置代入到待优化的变循环发动机模型中，得出适应度值即为种群初始最佳位置；然后在前M次迭代时，将种群初始最佳位置替换为指定的最佳位置即指定的搜索方向；M代表指定的搜索方向需要保持的次数，不超过5；S1.4：更新种群的位置与速度； 式中，为第i个粒子的位置，维度为；为第i个粒子的速度；其中i=1,2,…,N，N为粒子群的总个数；k为当前迭代次数；对于第i个粒子的第j维的速度的更新公式如下： 式中，为整个粒子群的历史最优值；为第i个粒子的历史最优值；和为学习因子，为非负常数；和为均匀分布在[0,1]区间的随机数；为惯性权重；代表指定的历史最佳位置，即指定的搜索方向；S1.5：将更新后的种群位置代入到待优化的变循环发动机模型中求出更新后的适应度值；S1.6：重复步骤S1.4和S1.5，经过多次迭代找到最优解即对应最低耗油率的一组发动机控制量，并输出；S2：基于改进的粒子群算法优化耗油率的结果，选择四组控制回路：燃油-高压压气机相对转速、尾喷管临界面积-总压比、核心风扇导叶角度-风扇后内涵压力、高压压气机导叶角度-高压压气机后压力，并利用改进自抗扰算法建立变循环多变量控制系统：S2.1：根据抗扰算法原理设计跟踪微分器TD建立最速离散跟踪微分器： 其中，函数是一种最速控制的综合函数，具体表现如下式： 其中，、、、、是中间变量；是与之差，等于；是仿真步长，当系统没有噪声干扰时，取的值等于；为滤波因子，越大滤波效果越好；为速度因子，决定安排的过渡过程跟踪参考值指令值的速度，在实际控制中，越大期望响应时间越短；为符号函数；为参考指令，为系统变量代表安排的过渡过程，为系统变量代表安排的过渡过程的微分，函数中，；S2.2：设计改进非线性扩张观测器S2.2.1：根据抗扰算法原理设计非线性扩张观测器NLESO构建非线性扩张观测器： 其中，y为系统输出，是对系统状态量的估计值、是对系统状态量变化率的估计值，而是对扩张状态的估计值；是的导数、是的导数、是的导数；e是与之差；为观测器增益，控制着观测效果属于可调节参数，关于参数的整定，针对二阶被控对象将参数分别配置为，将三个待整定参数转化为带宽的调节；为补偿项为常数；为控制量；为非线性函数，在进行实际仿真时，取： 其中，为0到1的常数，为滤波常数，决定着函数线性区间的大小，令非线性扩张观测器有滤波功能；S2.2.2：设计改进非线性扩张观测器采用改进的fal函数如下式所示： 其中，m、n为常数，根据实际情况进行选取；将改进的fal函数代入到非线性扩张观测器中，得到改进非线性扩张观测器： S2.3：根据抗扰算法原理设计非线性状态误差反馈NLSEFNLSEF采用的是基于函数的非线性PD控制器，非线性PD控制器的构成如下式： 其中，是非线性误差反馈的输出，是安排的过渡过程与对系统状态量的估计值的误差，是安排的过渡过程的微分与对系统状态量变化率的估计值的误差，、为控制器增益；、为0到1的常数；由于将变循环发动机的内外扰动和不确定项扩张为新的状态，并利用对扩张状态的估计值对其进行估计，设计合适的补偿因子，变循环发动机的控制量取成： S3：采用改进的粒子群算法对改进的自抗扰控制器参数进行智能整定；S3.1：根据采用的四组回路多变量闭环控制，将待调节参数分为四组，每组中产生的参数分别进行优化整定；首先对每组中待调节的参数进行分析，跟踪微分器中产生的参数有：、；非线性扩张观测器中产生的参数有：、m、n；非线性误差反馈中产生的参数有：、、、、；其中、分别与滤波、跟踪速度有关，因此直接设置；其余参数通过改进的粒子群算法进行优化整定；然后将其中一组回路多变量闭环控制，其他三组多变量回路采用开环方式与开环控制计划一同输入到变循环发动机中；S3.2：针对控制过程中的动态指标、稳态指标提出相应的限制约束条件并转化为优化问题： 其中，动态指标包括推力波动量和推力调节时间，稳态指标为稳态误差；为误差之和，为推力稳态误差，为高压压气机相对转速稳态误差，为总压比稳态误差，为高压压气机后压力稳态误差，为风扇后内涵压力稳态误差，、为放大系数，为切换过程中最大动态推力，为稳态推力，为推力调节时间；S3.3：利用改进粒子群算法对每组的待调节参数进行优化，当一组回路参数调节成功后，加入另一组闭环控制回路，直至完成四组闭环控制回路的参数调节。

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权利要求：

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