【摘 要】
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航空发动机有工况范围大、非线性强、变量及约束多等特性,对其控制系统的设计具有很大的挑战。多模型预测控制将多模型与预测控制相结合,既有预测控制处理受约束多变量控制问题的优点,还可以利用多模型对整个工况的非线性特性进行较为准确地逼近,因此可以很好地适用于航空发动机控制问题。本文以某型涡扇发动机为被控对象开展了多模型预测控制的研究,分别进行了发动机工况范围划分、多模型预测控制器设计、容错控制以及搭建硬件
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航空发动机有工况范围大、非线性强、变量及约束多等特性,对其控制系统的设计具有很大的挑战。多模型预测控制将多模型与预测控制相结合,既有预测控制处理受约束多变量控制问题的优点,还可以利用多模型对整个工况的非线性特性进行较为准确地逼近,因此可以很好地适用于航空发动机控制问题。本文以某型涡扇发动机为被控对象开展了多模型预测控制的研究,分别进行了发动机工况范围划分、多模型预测控制器设计、容错控制以及搭建硬件在环仿真系统等工作。本文主要工作如下:（1）针对航空发动机大工况范围内线性模型集表征非线性系统困难的问题,运用了基于间隙度量的模型集选择算法。利用间隙度量可以表征两个线性系统动态差异的性质,估计某一平衡点处线性模型近似原非线性系统的有效邻域范围,进而对发动机的整个工况范围进行了划分,最后得到了一组线性模型组成的多模型集合,能够准确地表征航空发动机整个工况范围的非线性特性。（2）针对航空发动机控制器在不同工况区域切换时,控制量输出波动较大的问题,提出了一种基于控制器加权的多模型预测控制的方法。首先引入误差的积分对预测模型进行增广,以消除系统的稳态误差。其次基于多参数二次规划方法,将模型预测控制的在线计算问题转换为离线求解。然后设计了基于凸组合加权的多模型预测控制器,仿真结果表明该控制方法与直接切换的方法相比,在区域切换时输出响应变化更为平缓。最后设计了基于间隙度量加权的多模型预测控制器,仿真结果表明该控制方法与基于凸组合加权的方法相比,输出响应时间更快,振荡更小,验证了所设计控制器的有效性。（3）针对航空发动机传感器硬故障及执行机构软故障的问题,提出了一种多模型预测容错控制的方法,建立容错预测模型库,针对每个故障类型分别设计预测控制器。然后针对高压转子转速传感器完全失效的硬故障,提出了基于凸组合加权的多模型预测容错控制方法,并引入了微分-积分环节,仿真验证了所设计的控制器可以保证输出响应平滑切换,而且没有超调和稳态误差,有良好的容错控制效果。最后针对执行机构软故障,设计了基于间隙度量加权的多模型预测容错控制器,仿真结果表明该方法可以保证输出响应没有振荡和超调,有良好的容错控制效果,验证了所设计的控制器的有效性。（4）通过搭建硬件在环实验平台,验证所设计控制方法的有效性。在分析系统设计需求的基础上,分别介绍了硬件在环系统控制器模块、发动机模型模块、通信模块以及上位机监控软件的设计过程。最后对本文设计的多模型预测控制器进行了硬件在环仿真实验,验证了本文设计的控制方法的实时性及在工程上的可行性。
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