[发明专利]一种基于涡扇发动机的模型预测方法及系统

说明书

本发明公开一种基于涡扇发动机的模型预测方法，包括以下步骤：根据实际涡扇发动机来建立涡扇发动机模型；对所述涡扇发动机模型进行线性化处理，得到线性模型；利用所述线性模型作为预测模型设计推力预测控制器；在非线性模型上对所述推力预测控制器进行验证；在所述实际涡扇发动机上对所述推力预测控制器进行验证。本发明能够提高控制输出的准确性与可靠性。

技术领域

本发明涉及航空发动机仿真与控制领域。更具体地，涉及一种基于涡扇发动机的模型预测方法及系统。

背景技术

模型预测控制是当下控制领域发展最为热门的分支之一。“刘平王模型预测控制的设计与实现^[M]2009”中给出了该控制方法的基本定义与思想，既先以参考模型预测未来一段时间的控制结果，尽最大可能找出最优控制策略，之后进行输出。“Hanz Richter.涡扇发动机先进控制^[M]2013”中指出，这种控制方法很适合应用于存在多变量、需要限制保护的控制问题。

航空发动机控制本质上讲就是一个约束最优控制问题，自然适宜采用这种方法进行控制器设计。

模型预测控制的运行机理可以简要概括为在线优化问题的不断循环，由此造成的最大问题是庞大的计算量和较高的计算难度，这是过去模型预测一直得不到广泛应用的主要原因。

预测控制最早起源于化工控制并在该领域得到了广泛应用。近年来，随着电子微处理器计算能力越来越强，预测控制开始逐渐在诸如电力、分布式、自动驾驶、航空航天等其他控制领域得到应用。美国的相关研究机构已经成功的将模型预测控制应用于航空发动机的控制器设计，并取得了相较于传统PID控制器更加优秀的结果。

模型预测控制具有的优点如下。首先模型预测适合处理多变量控制问题，可以做到使用一个控制器对多个控制变量进行协同输出，保证多变量控制的性能。其次模型预测控制能很好的引入限制保护措施，对控制性能与保护措施做到兼顾处理。预测控制可以很好的进行容错和故障状态下的控制工作。预测控制内部逻辑明确，通过对关键参数的调整，可以轻易的实现对控制性能的调整。

在对航空发动机的控制器中，较为常用的控制对象是转速，因为最高和最低转速直接对应当前状态发动机的最大最小推力。但在空中，航空发动机工作状态会随一些外在环境条件出现变化，若采用转速控制，为保证能够输出指定推力，需要采用额外的控制规律进行目标控制转速的调整，这种设计方式加大了设计难度，需要进行设计上的改良。

下一代航空发动机控制器要求具有多变量协同、出现故障时主动容错、主动的应对被控发动机性能变化、更加精确输出控制结果等的功能。现阶段主流的发动机控制器基本采用PID控制算法，该算法在实际发动机与理想发动机模型高度吻合时能够取得很好的控制效果，但在实际系统出现性能变化或者故障时便无法很好应对，设计多变量控制器时也存在设计难度大方面的问题。传统发动机采用控制转速的方式，若想获得对应的转速，需要设计相对应的控制规律进行转化，这种方式工作量需求大且难以保证所有运行环境中的准确性。

发明内容

为了解决背景技术中所提出的技术问题，本发明第一方面提出了一种基于涡扇发动机的模型预测方法，包括以下步骤：

根据实际涡扇发动机来建立涡扇发动机模型；

对所述涡扇发动机模型进行线性化处理，得到线性模型；

利用所述线性模型作为预测模型设计推力预测控制器；

在非线性模型上对所述推力预测控制器进行验证；

在所述实际涡扇发动机上对所述推力预测控制器进行验证。

可选地，所述根据实际涡扇发动机来建立涡扇发动机模型包括：

获取所述实际涡扇发动机中各个部件的运行数据；

根据所述运行数据来完成所述各个部件的模型建立；