一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法技术

本发明专利技术公开一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法，包括：推导基于线性模型的iLQR算法，在其基础上引入滚动优化仅输出首个控制量；利用该控制律，结合面向进气畸变的进气道/发动机耦合原理，设计进/发多变量闭环控制器，并对系统的性能进行研究。本发明专利技术将模型预测控制的思想应用于普通iLQR算法，以进/发状态量与控制量为二次型性能指标，并将进/发共同工作点位置增广进状态量中，对燃油流量、尾喷管临界截面面积、第二级斜板及辅助放气门角度进行控制，设计面向进气畸变的进/发一体化多变量协同控制器，该方法通过依时间迭代计算的方式在线规划解算，形成全局动态优化，解决模型不确定性问题，改善进气畸变造成性能下降。性能下降。性能下降。

【技术实现步骤摘要】
一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法


[0001]本专利技术属于航空发动机仿真与控制领域，具体涉及一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法。

技术介绍

[0002]进气流场畸变经常出现在飞机爬升或下降以及面临各种恶劣复杂的工作环境时，此时如果进气道的流量能够与发动机匹配，发动机就可以保持正常工作的状态。而常规的进气道控制与发动机控制相互独立，很难实现进气道与发动机的共同高效调节。因此，为了保证进气畸变下进气道与发动机之间始终良好匹配，须在进气道/发动机一体化数学模型的基础上，考虑进气道和发动机之间的耦合作用，设计出可靠的进气道/发动机多变量协同控制系统。
[0003]线性二次型最优控制(Linear Quadratic Regulator，LQR)是指研究系统为线性，所取性能指标为状态变量和控制变量的二次型函数时，动态系统的最优化控制问题。而iLQR算法(iterative Linear Quadratic Regulator)是一种基于模型的强化学习算法，属于微分动态规划。其中，计算获得的结果为最优行动对于当前行动的偏差，在更新时需进行多轮迭代。该算法可有效克服模型的不确定性等问题，在倒立摆的控制上能取得优良效果。
[0004]当飞机在高空超音速飞行时，进气道的工作状态常常为深度亚临界状态，进气道易出现起动问题，在进气畸变下尤为明显。处于该状态时若采用进气道放气等手段减少进气道流量，以此来调节结尾正激波的位置，就可大幅改善进气道和发动机之间的流量匹配状况。因此，若采用控制跟踪性能优良的iLQR算法并将能够反映结尾正激波位置的进/发共同工作点位置纳入到控制器设计中，能够提升推进系统的性能。
[0005]而目前常用的普通LQR控制方法有一定的局限性，这种控制算法一次性输出整条的控制轨迹，并且全部作用于发动机系统，欠缺了动态的控制优化过程，未考虑重新实时收集反馈信息，对控制系统的控制精度和鲁棒性造成了一定的影响，需要进行一定改进。
[0006]因此，设计高效稳定的进气道/发动机多变量iLQR控制器，协同进气道和发动机进行调节，在进气畸变干扰时依旧保持推进系统处于安全可靠的工作状态很有必要。

技术实现思路

[0007]本专利技术所要解决的技术问题是针对
技术介绍
的缺陷，提出了基于线性模型的滚动优化iLQR算法设计控制律，将进气道/发动机共同工作点增广到控制器设计的状态量中，建立面向进气畸变的涡扇进气道/发动机高压转速、压比多变量控制器，实现对进/发的多变量协同调节，能够解决模型的不确定性问题，改善进气畸变干扰引起的性能下降，仿真表明该控制器具有良好的稳态和动态性能，并能在进气畸变下使进气道不进入失稳状态，可显著降低发动机推力的损失。
[0008]本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：
[0009]一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法，包括以下步骤：
[0010]步骤A)，推导基于线性模型的iLQR算法，并引入滚动优化，仅将第一个控制量输出。
[0011]步骤B)，利用推导的控制律，以发动机状态向量与控制向量为二次型性能指标，建立面向进气畸变的进气道/发动机一体化多变量协同控制器，并对控制器的稳态和动态性能进行验证。
[0012]作为本专利技术一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法进一步的优化方案，步骤A)的具体步骤如下：
[0013]步骤A1)，定义基于线性模型的iLQR算法的损失函数和状态转移函数；
[0014]步骤A2)，反向计算迭代求取整个预测周期内的控制器增益参数，利用求解出的控制器增益参数前向计算预测周期内最优的控制序列；
[0015]步骤A3)，引入模型预测控制算法中的滚动优化的思想，将LPV模型作为预测模型，求解出该时刻起有限时域内的最优控制序列，但仅将序列中当前时刻控制量输出作用于系统。
[0016]作为本专利技术一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法进一步的优化方案，步骤B)具体步骤如下：
[0017]步骤B1)，基于面向进气畸变的进气道/发动机耦合机理，选取控制变量和被控变量，并将进/发共同工作点位置增广至状态量中，利用带有执行机构的发动机增广模型推导出基于LPV模型的多变量iLQR控制器的损失函数、状态转移函数及控制律；
[0018]步骤B2)，根据进气道/发动机状态向量与控制向量建立二次型性能指标，以该指标最小为目标对控制量进行在线滚动优化，设计面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同iLQR控制器；
[0019]步骤B3)，进/发多变量协同iLQR控制器设计后，以进/发常规控制器为参照，对进气畸变下的工作点进行性能验证。
[0020]本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：
[0021](1)本专利技术提出的一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法，将进气道/发动机共同工作点位置纳入到控制器设计中，能够建立进气道/发动机耦合多变量闭环控制系统，实现综合调节进气道和发动机，在进气畸变干扰时保持推进系统安全稳定地工作，提高发动机的性能；
[0022](2)本专利技术提出的一种进气道/发动机多变量协同控制器，可以稳定跟踪任意指令，计算速度较快，具有良好的稳态和动态性能，能够克服模型的不确定性问题，改善进气畸变干扰引起性能下降，验证了该控制方法的有效性。
附图说明
[0023]图1是一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法结构图；
[0024]图2是一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制器设计流程图；
[0025]图3是基于线性模型的iLQR算法具体过程图；
[0026]图4是基于LPV模型的滚动优化iLQR算法具体过程图；
[0027]图5是高空点H＝15km，Ma＝1.8时受到进气条件扰动的进气攻角和总压畸变指数变化图；
[0028]图6是高空点H＝15km，Ma＝1.8时受到进气条件扰动的输出转速跟踪响应图；
[0029]图7是高空点H＝15km，Ma＝1.8时受到进气条件扰动的输出压比跟踪响应图；
[0030]图8是高空点H＝15km，Ma＝1.8时受到进气条件扰动的进/发共同工作点位置变化图；
[0031]图9是高空点H＝15km，Ma＝1.8时受到进气条件扰动的有效推力变化图；
[0032]图10是高空点H＝17km，Ma＝1.6时受到进气条件扰动的进气攻角和总压畸变指数变化图；
[0033]图11是高空点H＝17km，Ma＝1.6时受到进气条件扰动的输出转速跟踪响应图；
[0034]图12是高空点H＝17km，Ma＝1.6时受到进气条件扰动的输出压比跟踪响应图；
[0035]图13是高空点H＝17km，Ma＝1.6时受到进气条件扰动的进/发共同工作点位置变化图；
[0036]图14是高空点H＝17km，Ma＝1.6时受到进气条件扰动的有效推力变化图。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A)，推导基于线性模型的iLQR算法，并引入滚动优化，仅将第一个控制量输出；步骤B)，利用推导的控制律，以发动机状态向量与控制向量为二次型性能指标，建立面向进气畸变的进气道/发动机一体化多变量协同控制器，并对控制器的稳态和动态性能进行验证。2.如权利要求1所述的一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法，其特征在于，步骤A)的具体步骤如下：步骤A1)，定义基于线性模型的iLQR算法的损失函数和状态转移函数；步骤A2)，反向计算迭代求取整个预测周期内的控制器增益参数，利用求解出的控制器增益参数前向计算预测周期内最优的控制序列；步骤A3)，引入模型预测控制算法中的滚动优化的思想，将LPV模型作为预测模型，求解出该时刻起有限时域内的最优控制序列，但仅将序列中当前时刻控制量输出作用于系统。3.如权利要求1所述的一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法，其特征在于，步骤B)的具体步骤如下：步骤B1)，基于面向进气畸变的进气道/发动机耦合机理，选取控制变量和被控变量，并将进/发共同工作点位置增广至状态量中，利用带有执行机构的发动机增广模型推导出基于LPV模型的多变量iLQR控制器的损失函数、状态转移函数及控制律；步骤B2)，根据进气道/发动机状态向量与控制向量建立二次型性能指标，以该指标最小为目标对控制量进行在线滚动优化，设计面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同iLQR控制器；步骤B3)，进/发多变量协同iLQR控制器设计后，以进/发常规控制器为参照，对进气畸变下的工作点进行性能验证。4.如权利要求2所述的一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法，其特征在于，步骤A1)中基于线性模型的iLQR算法的损失函数、状态转移函数为：LQR算法的损失函数、状态转移函数为：式中，x
t
代表系统当前时刻的状态，u
t
代表当前时刻的控制量，x
t+1
则代表系统下一时刻的状态，F＝[F
x F
u
]，f为状态转移函数的待定系数矩阵，C
xx
，C
xu
，C
ux
，C
uu
分别为损失函数的二次项系数矩阵，c
x
，c
u
分别为损失函数的一次项系数矩阵，F
x
，F
u
分别为状态转移函数的一次项系数矩阵；目标函数为：式中，c(x1,u1)代表初始状态x1下执行控制量u1时产生的损失，其在预测周期T内执行控
制序列{u1,u2,
…
u
T
}所产生的损失和为Q，代表整个周期的长期损失。5.如权利要求4所述的一种面向进气畸变的进气道/发动机多变量协同控制方法，其特征在于，步骤A2)包括：步骤A21)，首先，若预测周期为T，求解使T时刻的动作价值函数Q(x
T
,u
T
)最低的控制量u
T
：在t＝T时刻通过当前时刻的动作价值函数Q(x
T
,u
T
)对u
T
求导并令导数为0时得到：求导并令导数为0时得到：u
T
＝
‑
C
xu
‑1(C
xuT
x
T
+c
uT
)使用变量K
t
和k
t
来代替控制量的表达式，得到：于是有：u
T
＝K
T
x
T
+k
T
步骤A22)，用x
T
替换u
T
，得到关于x
T
的状态价值函数V(x
T
)：...

【专利技术属性】
技术研发人员：鲁峰，彭逸，唐杰，周鑫，黄金泉，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：