一种基于误差区间观测器的航空发动机主动容错控制方法技术

本发明专利技术提供了一种基于误差区间观测器的航空发动机主动容错控制方法，属于航空控制技术领域。包括通过误差反馈控制器实现航空发动机对参考模型状态和输出的跟踪；通过虚拟传感器和虚拟执行器实现对存在扰动信号及执行器和传感器故障的航空发动机控制系统的补偿；通过误差区间观测器观测航空发动机故障系统与其参考模型之间的误差，并将该误差反馈至误差反馈控制器；最后，故障系统的参考模型输出与虚拟执行器输出之差作为控制信号，来实现航空发动机的主动容错控制。本发明专利技术实现了在航空发动机发生执行器和传感器故障时，即使存在扰动信号，也能在不改变控制器的情况下，保证系统按期望的状态运行，具有较强的容错能力及抗干扰能力。

【技术实现步骤摘要】
一种基于误差区间观测器的航空发动机主动容错控制方法
本专利技术涉及一种基于误差区间观测器的航空发动机主动容错控制方法，属于航空控制
，具体来说，是指应用于航空发动机发生执行器和传感器故障，且存在扰动信号时的主动容错控制方法。
技术介绍
航空发动机作为飞机唯一的动力装置，直接影响飞机的安全可靠性和经济性。虽然可靠的控制系统设计可降低系统故障发生率，但实际系统结构复杂，高强度运行，系统中可能发生故障的因素大幅增加，故障类型日趋多样，部件发生故障不可避免。执行器作为航空发动机的驱动元件，与系统的状态调整有着密不可分的联系，其工作负荷大，结构复杂，最易发生故障，且其发生故障会使整个系统崩溃，造成严重影响。传感器负责接收与发送航空发动机系统的信息，传感器故障的存在直接影响到系统的安全性及可靠性。因此，提高系统的容错能力，保证故障发生后系统的稳定性和性能指标具有重要的意义。传统的容错控制方法也面临新的挑战。通常，容错控制研究方法分为两大类，即被动容错控制和主动容错控制。被动容错控制的思想在于根据预判出可能发生的故障来预先设计控制器，是一种基于鲁棒控制技术的控制器设计方法。在故障发生时，调用已设计的控制器，保持整个闭环系统对故障不敏感，从而实现系统的稳定。但随着系统日趋复杂，可能出现的故障种类及数量增加，因此传统的被动容错控制存在很大的局限性，即需要提前考虑全部可能发生的故障情况，导致控制器均有一定的保守性。为了降低控制系统保守性，通过对系统进行重构设计的主动容错控制成为研究热点。主动容错控制的思想在于故障发生后，通过重新调整控制器的参数或对系统进行重构设计来实现在线补偿故障。即无故障时，系统正常运行；一旦发生故障，系统则会自动进行控制律的调整或重构。航空发动机通常可以描述为一种线性参数变化(LPV)系统，现有的研究成果在处理带有执行器和传感器故障的LPV系统主动容错控制时，多采用增益自调度H∞优化方法，该方法在系统发生故障时重新调整控制器参数，因此增加了系统设计的复杂性。此外，航空发动机控制系统常受到噪声信号干扰，现有方法在处理干扰信号下，针对航空发动机传感器及执行器故障的主动容错控制，尚无理想的解决方法。
技术实现思路
本专利技术的技术解决问题是：针对航空发动机发生执行器和传感器故障，同时控制系统受到噪声信号干扰的影响下，为解决现有控制方法的不足，本专利技术提供了一种基于误差区间观测器的航空发动机主动容错控制方法，能够保证在不改变控制器结构与参数的前提下，航空发动机可实现对参考模型的跟踪，即重构后的系统与原来的无故障系统具有相同的状态和输出，实现期望的控制目标，并使系统具备自主消除故障的能力，提高了航空发动机运行的可靠性，降低了航空发动机的维修成本。本专利技术的技术方案：一种基于误差区间观测器的航空发动机主动容错控制方法，步骤如下：步骤1.1：建立仿射参数依赖的航空发动机线性变参数(LPV)模型其中，Rm和Rm×n分别表示m维实数列向量和m行n列实矩阵，状态向量Ynl和Ynh分别表示低压和高压涡轮相对换算转速变化量，nx表示状态变量x的维数，ny表示输出向量y的维数，nu表示控制输入up的维数，控制输入为油压阶跃信号，输出向量为已知系统常数矩阵，df(t)为扰动变量，航空发动机高压涡轮相对换算转速nh为调度参数θ∈Rp，系统变量矩阵ΔA(θ)和ΔB(θ)满足和为ΔA(θ)的上界，为ΔB(θ)的上界，且状态变量初始值xp(0)满足分别为状态变量初始值xp(0)的已知上界和下界；为未知扰动df(t)的已知上界和下界；传感器噪声v(t)满足|v(t)|＜V，V为已知边界，且V＞0；步骤1.2：航空发动机无故障系统的参考模型表示为其中，为无故障系统的参考状态向量，为无故障系统的控制输入，为参考输出向量；根据步骤1.1建立的航空发动机LPV模型，设计航空发动机无故障系统的误差反馈控制器；步骤1.2.1：定义仿射参数依赖的航空发动机LPV模型与航空发动机无故障系统的参考模型之间的误差ep(t)＝xpref(t)-xp(t)，得到无故障系统的误差状态方程：其中，Δucp(t)＝upref(t)-up(t)，εcp(t)＝ypref(t)-yp(t)；步骤1.2.2：误差向量eP的上界下界ep的状态方程为：其中，分别为误差向量eP的上界和下界，即ep+＝max{0，ep}，ep-＝ep+-ep；为无故障系统的误差增益矩阵，且满足表示nx维Metzler矩阵的集合；|L|表示将矩阵L所有元素取绝对值；步骤1.2.3：分别令将公式(4)改写为：其中步骤1.2.4：误差反馈控制器输出为：Δucp(t)＝Kaepa(t)+Kdepd(t)(7)误差反馈控制器增益矩阵令ex(t)＝ep(t)-epa(t)，-0.5epd(t)≤ex(t)≤0.5epd(t)，则有步骤1.2.5：将式(5)和(8)改写为：其中，ξp(t)＝[epd(t)T,epa(t)T]T，有步骤1.2.6：Sm×m表示m维实对称方阵，令矩阵表示E,F中每个元素都大于0，常数λ＞0，得矩阵不等式：即令GpTE+EGp+λE+F中每个元素都小于0，求解矩阵不等式(12)，得误差反馈控制器增益矩阵Kd,Ka，从而由(7)得误差反馈控制器；步骤1.3：将存在扰动及执行器和传感器故障的航空发动机LPV模型，描述为：其中，为故障系统的状态向量，为故障系统的控制输入，为故障系统的输出向量，Bf(γ(t))和Cf(φ(t))分别为执行器和传感器故障，表示为其中，0≤γi(t)≤1，0≤φj(t)≤1分别表示第i个执行器和第j个传感器的失效程度，γi＝1和γi＝0分别表示第i个执行器完好无损和完全失效，φj同理；diag(γ1,γ2,…,γn)表示对角元素为γ1,γ2,…,γn的对角矩阵，diag(φ1,φ2,…,φn)同理；设γ(t)，φ(t)估计值分别为则有其中，和分别为γ(t)和φ(t)的估计误差；根据执行器和传感器故障分别设计虚拟执行器和虚拟传感器；步骤1.3.1：设计虚拟传感器为：其中其中，是虚拟传感器系统的状态变量，为故障模型与故障参考模型控制输入之差，为虚拟传感器系统的输出向量，Q和P分别为虚拟传感器的参数矩阵；步骤1.3.2：LMI区域S1(ρ1,q1,r1,θ1)是以-ρ1为边界的左半复平面区域，以r1为半径，q1为圆心的圆形区域以及与负实轴夹角为θ1的扇形区域的交集，将虚拟传感器状态矩阵Avs表示为多胞体结构，其中θj表示第j个顶点θ的取值，Avsj表示第j个顶点虚拟传感器状态矩阵Avs的取值，Avsj的特征值均在S1(ρ1,q1,r1,θ1)中的充分必要条件是存在一个对称矩阵X1＞0，使线性矩阵不等式(18)～(20)成立，从而得到对应顶点的虚拟传感器的参数矩阵Qj；选择与θj相对应顶点的Qj作为虚拟传感器的参数矩阵；步骤1.3.3：虚拟传感器的参数矩阵P为：其中，代表矩阵的伪逆；步骤1.3.4：设计虚拟执行器为其中其中，是虚拟执行器系统的状态变量，为误差反馈控制器输出，为虚拟执行器系统的输出向量，M和N分别为虚拟执行器的参数矩阵；步骤1.3.5：LMI区域S2(ρ2,q2,r2,θ2)是以-ρ2为边界的左半复平面区域，以r2为半径，q2为圆心的圆形区域以及与负本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于误差区间观测器的航空发动机主动容错控制方法，其特征在于，步骤如下：步骤1.1：建立仿射参数依赖的航空发动机线性变参数LPV模型

【技术特征摘要】
1.一种基于误差区间观测器的航空发动机主动容错控制方法，其特征在于，步骤如下：步骤1.1：建立仿射参数依赖的航空发动机线性变参数LPV模型其中，Rm和Rm×n分别表示m维实数列向量和m行n列实矩阵，状态向量Ynl和Ynh分别表示低压和高压涡轮相对换算转速变化量，nx表示状态变量x的维数，ny表示输出向量y的维数，nu表示控制输入up的维数，控制输入为油压阶跃信号，输出向量为已知系统常数矩阵，df(t)为扰动变量，航空发动机高压涡轮相对换算转速nh为调度参数θ∈Rp，系统变量矩阵ΔA(θ)和ΔB(θ)满足和为ΔA(θ)的上界，为ΔB(θ)的上界，且状态变量初始值xp(0)满足分别为状态变量初始值xp(0)的已知上界和下界；为未知扰动df(t)的已知上界和下界；传感器噪声v(t)满足|v(t)|<V，V为已知边界，且V>0；步骤1.2：航空发动机无故障系统的参考模型表示为其中，为无故障系统的参考状态向量，为无故障系统的控制输入，为参考输出向量；根据步骤1.1建立的航空发动机LPV模型，设计航空发动机无故障系统的误差反馈控制器；步骤1.2.1：定义仿射参数依赖的航空发动机LPV模型与航空发动机无故障系统的参考模型之间的误差ep(t)＝xpref(t)-xp(t)，得到无故障系统的误差状态方程：其中，Δucp(t)＝upref(t)-up(t)，εcp(t)＝ypref(t)-yp(t)；步骤1.2.2：误差向量eP的上界下界ep的状态方程为：其中，分别为误差向量eP的上界和下界，即为无故障系统的误差增益矩阵，且满足表示nx维Metzler矩阵的集合；|L|表示将矩阵L所有元素取绝对值；步骤1.2.3：分别令将公式(4)改写为：其中步骤1.2.4：误差反馈控制器输出为：Δucp(t)＝Kaepa(t)+Kdepd(t)(7)误差反馈控制器增益矩阵令ex(t)＝ep(t)-epa(t)，-0.5epd(t)≤ex(t)≤0.5epd(t)，则有步骤1.2.5：将式(5)和(8)改写为：其中，ξp(t)＝[epd(t)T,epa(t)T]T，有步骤1.2.6：Sm×m表示m维实对称方阵，令矩阵E,E,F＞0，表示E,F中每个元素都大于0，常数λ>0，得矩阵不等式：GpTE+EGp+λE+F＜0(12)即令GpTE+EGp+λE+F中每个元素都小于0，求解矩阵不等式(12)，得误差反馈控制器增益矩阵Kd,Ka，从而由(7)得误差反馈控制器；步骤1.3：将存在扰动及执行器和传感器故障的航空发动机LPV模型，描述为：其中，为故障系统的状态向量，为故障系统的控制输入，为故障系统的输出向量，Bf(γ(t))和Cf(φ(t))分别为执行器和传感器故障，表示为其中，0≤γi(t)≤1，0≤φj(t)≤1分别表示第i个执行器和第j个传感器的失效程度，γi＝1和γi＝0分别表示第i个执行器完好无损和完全失效，φj同理；diag(γ1,γ2,…,γn)表示对角元素为γ1,γ2,…,γn的对角矩阵，diag(φ1,φ2,…,φn)同理；设γ(t)，φ(t)估计值分别为则有其中，和分别为γ(t)和φ(t)的估计误差；根据执行器和传感器故障分别设计虚拟执行器和虚拟传感器；步骤1.3.1：设计虚拟传感器为：其中其中，是虚拟传感器系统的状态变量，为故障模型与故障参考模型控制输入之差，为虚拟传感器系统的输...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晔，汪锐，马艳华，杜宪，孙希明，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21