针对强非线性的涡轴发动机，其控制过程有一系列的参数限制，传统带前馈补偿的PI闭环控制器对过渡态控制效果不佳。为了满足动态控制过程中参数限制要求，本文开展了涡轴发动机非线性模型预测控制方法研究。
　　由于预测模型依赖涡轴发动机部件级模型，因此对部件级模型精度要求较高。利用试车数据对涡轴发动机部件级模型进行了修正，修正了压气机、燃气涡轮、动力涡轮的流量特性和效率特性，使部件级模型与试车数据间的误差满足精度要求。
　　为了验证控制律的有效性，对某型民用涡轴发动机稳态控制规律进行研究，采用串级PI控制，分析了涡轴发动机在全飞行包线内、不同控制目标下的参数裕度变化规律，为预测控制优化算法提供依据。
　　由于非线性预测控制方法中使用的 LSSVM 预测模型需要大量的样本数据进行训练，故采用带约束限制的序列二次规划（SQP）优化算法采集包线范围内各点的过渡态参数变化数据作为样本数据，利用稀疏化的最小二乘支持向量机（LSSVM）对样本数据进行训练、测试。由于训练得到的LSSVM模型包含动态数据，因此设计了一种LSSVM作为前馈补偿，与PI闭环回路构成的过渡态控制方法，实现对涡轴发动机的过渡态控制。通过对某型民用涡轴发动机部件级模型进行仿真，结果表明，该控制器能有效提高涡轴发动机过渡态控制效果。
　　为实现涡轴发动机工作过程中的稳定、可靠控制，并满足参数限制要求，设计了一种基于稀疏化最小二乘支持向量机模型的模型预测控制方法，将该方法与带前馈补偿的PI闭环控制方法进行对比，仿真结果表明非线性模型预测控制方法对动力涡轮转速控制效果良好。