[发明专利]涡轴发动机非线性动态逆控制方法及装置

权利要求书

1.一种涡轴发动机非线性动态逆控制方法，其特征在于，利用以下的非线性动态逆控制律对单输入单输出的涡轴发动机进行控制：

其中，u为控制量，ν为虚拟控制信号，u₀为稳态点控制量，为稳态点输出量y₀随时间的一阶导数，A、B、C为涡轴发动机状态变量模型的适维矩阵；所述涡轴发动机状态变量模型通过以下方法在线获取：利用涡轴发动机主模型前一时刻的可测状态参数，基于雅各比矩阵获得的涡轴发动机状态变量模型预测当前时刻的发动机状态变量，并与当前时刻的涡轴发动机真实状态参数对比，若两者误差满足预设精度要求，则将所述基于雅各比矩阵获得的涡轴发动机状态变量模型输出；反之，通过求解如下带约束优化问题对基于雅各比矩阵获得的涡轴发动机状态变量模型进行优化，并将优化后的涡轴发动机状态变量模型输出：

x_p(k)＝Ax(k-1)+Bu(k)

y_p(k)＝Cx(k-1)

min J＝||x_M(k)-x_pM(k)||₂+||y(k)-y_p(k)||₂

其中，x_p与x分别为涡轴发动机状态变量预测值和发动机真实状态值，y_p、y分别对应涡轴发动机输出预测值与发动机真实输出值；下标M表示为发动机状态变量中对应的可测参数，i、j对应矩阵中第i行第j列元素，J为优化目标函数，(k)表示k时刻。

2.如权利要求1所述方法，其特征在于，虚拟控制信号ν的生成方法具体如下：由带抗饱和滤波器的一阶参考模型生成参考输出信号y_rm，然后通过比例控制器放大参考输出信号y_rm与系统输出信号y之间的误差，并以y_rm的一阶微分项ν_rm作为前馈补偿，在线生成虚拟控制信号ν。

3.如权利要求1所述方法，其特征在于，利用序列二次优化算法求解所述带约束优化问题。

4.如权利要求1所述方法，其特征在于，所述利用涡轴发动机主模型前一时刻的可测状态参数，基于雅各比矩阵获得的涡轴发动机状态变量模型预测当前时刻的发动机状态变量，具体如下：以基于与涡轴发动机主模型无差别的涡轴发动机镜像模型、小扰动法与雅各比矩阵在线获取的涡轴发动机状态变量模型作为参数预测模型，根据涡轴发动机主模型前一时刻的输入参数、状态参数在线预测当前时刻的发动机状态变量。

5.一种涡轴发动机非线性动态逆控制装置，其特征在于，用于对单输入单输出的涡轴发动机进行非线性动态逆控制，其包括使用如下非线性动态逆控制律的非线性动态逆控制器：

其中，u为控制量，ν为虚拟控制信号，u₀为稳态点控制量，为稳态点输出量y₀随时间的一阶导数，A、B、C为涡轴发动机状态变量模型的适维矩阵；所述涡轴发动机状态变量模型通过以下方法在线获取：利用涡轴发动机主模型前一时刻的可测状态参数，基于雅各比矩阵获得的涡轴发动机状态变量模型预测当前时刻的发动机状态变量，并与当前时刻的涡轴发动机真实状态参数对比，若两者误差满足预设精度要求，则将所述基于雅各比矩阵获得的涡轴发动机状态变量模型输出；反之，通过求解如下带约束优化问题对基于雅各比矩阵获得的涡轴发动机状态变量模型进行优化，并将优化后的涡轴发动机状态变量模型输出：

x_p(k)＝Ax(k-1)+Bu(k)

y_p(k)＝Cx(k-1)

min J＝||x_M(k)-x_pM(k)||₂+||y(k)-y_p(k)||₂

其中，x_p与x分别为涡轴发动机状态变量预测值和发动机真实状态值，y_p、y分别对应涡轴发动机输出预测值与发动机真实输出值；下标M表示为发动机状态变量中对应的可测参数，i、j对应矩阵中第i行第j列元素，J为优化目标函数，(k)表示k时刻。