基于事件触发模型预测控制的航空发动机过渡态控制方法技术

本发明专利技术提供一种基于事件触发模型预测控制的航空发动机过渡态控制方法，属于航空发动机过渡态优化及控制领域。针对航空发动机控制系统，本发明专利技术提出了一种动态强制触发机制，设计了动态强制触发区间，形成了一种事件触发模型预测控制算法(EMPC)。采用EMPC算法对发动机过渡态过程进行控制，实现在约束条件下的过渡态控制规律设计。本发明专利技术能够在基本保证控制方法跟踪效果的同时，大大减少求解优化问题的次数，节约计算的资源。节约计算的资源。节约计算的资源。

【技术实现步骤摘要】
基于事件触发模型预测控制的航空发动机过渡态控制方法


[0001]本专利技术涉及一种航空发动机过渡态控制规律优化的设计方法，属于航空发动机过渡态优化及控制


技术介绍

[0002]一般来说，在发动机控制中，主要包括稳态控制和过渡态控制。稳态控制是保证发动机在某一稳态点受到扰动时使其性能波动较小，并且能够恢复到稳定状态，是一种小偏离控制问题。在发动机的过渡态控制中，发动机部分或全部性能会随着时间发生改变，通常所说的加减速性能就是发动机过渡态性能的主要表现形式，而发动机的过渡态性能直接影响着飞机起飞和加速性能的好坏。为了获得良好的过渡态性能，需要合理设计发动机的加减速控制规律，使发动机在满足约束条件下，尽可能保证其从一个工作状态到另一个工作状态的过渡态时间最短。这对于军用飞机而言，能够满足其快速性的作战需求；同样对于民用飞机，出于安全飞行的角度，也要保证发动机过渡态时间较短。因此，对发动机过渡态控制规律的研究很有必要。
[0003]发动机从慢车状态运行到起飞状态形成了一条过渡态加速曲线。发动机要以最短的时间从慢车状态到起飞状态，就要求这条加速曲线尽量靠近安全边界线。如果发动机的加速曲线靠近安全边界线，但不超过安全边界线，那么发动机的各项性能变量就以接近极限的状态去运行。这样，发动机的转速很快就可以达到最大，并以最大转速过渡到另一个稳定状态，这就实现了发动机快速的加速过渡过程。同理，从巡航状态减速到慢车状态，减速曲线越靠近贫油熄火边界，那么减速时间越短。发动机在过渡态工作时，必须运行在相应的极限边界范围内，这些极限边界构成了过渡态控制的基础。
[0004]模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代产生于过程控制领域的一类新型计算机控制算法。凭借着在处理复杂约束、多变量系统的控制问题时表现出的巨大潜力，模型预测控制在工业过程控制领域备受青睐。
[0005]模型预测控制本身是一种基于时间滚动优化的方法，同时较长的预测时域、系统的不确定性等使得模型预测控制的在线优化问题变得较为复杂。系统频繁的进行复杂优化控制问题的滚动求解，导致控制器的在线计算负担沉重，成为了阻碍预测控制方法实际应用的主要难点。目前，减少在线计算量，避免不必要的资源浪费成为了模型预测控制理论研究领域的重点研究方向。
[0006]由于基于时间触发机制的控制方法造成了大量的系统资源浪费，已经逐渐不能满足日益增加的控制需求。人们提出了基于事件驱动机制的控制策略。
[0007]本专利技术采用一种基于事件触发模型预测控制的方法，对发动机过渡态控制规律进行优化设计，使发动机在不超过约束边界条件的情况下，有效改善发动机过渡态性能。在基本保证控制方法的跟踪效果的同时，大大减少求解优化问题的频率，节约计算的资源。

技术实现思路

[0008]为了保证发动机过渡态不超限，同时能够满足发动机过渡态时间要求，以及针对发动机在加减速过程中开环控制问题，本专利技术提供了一种航空发动机过渡态控制规律优化的设计方法。
[0009]为了达到上述目的，本专利技术采用的技术方案为：
[0010]一种基于事件触发模型预测控制的航空发动机过渡态控制方法，包括以下步骤：
[0011]第一步，设计航空发动机模型的MPC控制策略
[0012]考虑如下形式给出的航空发动机模型：
[0013][0014]其中，x(t)∈R
n
表示系统状态，u∈R
m
控制输入，y∈R
k
表示输出。A、B、C和D表示具有适当维数的常数矩阵。所述的输出包括跟踪输出y
t
，如风扇或核心机的转速，以及受限输出y
l
，如风扇喘振裕度、涡轮进口温度等。所述的控制输入可由燃油流量、喷口面积和导叶角度组成。
[0015]系统(1)可以离散为：
[0016]其中，A
d
、B
d
、C
d
和D
d
是离散化矩阵，x(k)表示当前时刻系统状态，x(k+1)表示下一时刻系统状态，y(k)表示当前输出值，u(k)表示当前控制输入的值。
[0017]然后本专利技术引入扩展状态其中u(k
‑
1)表示上一时刻控制输入的值，那么系统(2)可以转换为：
[0018][0019]其中和C
de
＝(C
d
D
d
)表示系统矩阵，x
e
(k)，x
e
(k+1)是引入的增广状态变量，Δu(k)表示当前控制输入的变化量。
[0020]根据离散系统(3)，本专利技术可以得出系统的预测：
[0021][0022]其中
[0023][0024][0025]其中，A
x
，B
x
，C
x
，D
y
表示系统矩阵，X(k)表示当前时刻系统状态，Y(k)表示当前输出值，ΔU(k)表示当前控制输入值的变化量，N
y
和N
u
分别代表预测时域和控制时域，y
r
(k+i)，i＝1,2,...,N
y
表示从当前时刻起至未来第i步输出的参考轨迹，Δu(k+i)，i＝1,2,...,N
y
‑
1表示从当前时刻起至未来第i步控制输入的变化量。
[0026]然后本专利技术考虑一个跟踪问题，预先设定一个参考信号y
r
，它表示待跟踪输出信号。为了使发动机实际输出和期望输出误差最小，该问题可以表述为以下优化问题：
[0027][0028]其中，N
y
和N
u
分别代表预测时域和控制时域；P和Q是权重矩阵；h为采样间隔；公式(t+ih)，i＝j,k表示从当前时刻t开始的i次采样后对相关变量的预测；下标max和min分别表示相关变量的最大和最小极限。在MPC中，参考值总是由y
r
(k+j)＝y(k)+(y
ref
‑
y(k))(1
‑
e
‑
jh/τ
)给出，其中y
ref
是目标值，τ是时间常数，以使跟踪参考y
r
成为平滑曲线。
[0029]将系统(4)应用于成本函数(5)，可以得到最小值优化问题：
[0030][0031]设M(k)＝C
y
x
e
(k)
‑
y
r
(k)，可以从(6)中得出可进一步转换为以下二次规划：
[0032][0033]注意，应使用C和D中的相应行计算矩阵C
y
和D
y
。例如，如果C
t
x＝y
t
，则应使用C
t
推导C
y
。最后，优化问题(5)可本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于事件触发模型预测控制的航空发动机过渡态控制方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步，设计航空发动机模型的MPC控制策略考虑如下形式给出的航空发动机模型：其中，x(t)∈R
n
表示系统状态，u∈R
m
控制输入，y∈R
k
表示输出；A、B、C和D表示具有适当维数的常数矩阵；所述的输出包括跟踪输出y
t
以及受限输出y
l
；所述的控制输入可由燃油流量、喷口面积和导叶角度组成；系统(1)可以离散为：其中，A
d
、B
d
、C
d
和D
d
是离散化矩阵，x(k)表示当前时刻系统状态，x(k+1)表示下一时刻系统状态，y(k)表示当前输出值，u(k)表示当前控制输入的值；然后引入扩展状态其中u(k
‑
1)表示上一时刻控制输入的值，那么系统(2)转换为：其中和C
de
＝(C
d
D
d
)表示系统矩阵，x
e
(k)，x
e
(k+1)是引入的增广状态变量，Δu(k)表示当前控制输入的变化量；根据离散系统(3)，得出系统的预测：其中其中
其中，A
x
，B
x
，C
x
，D
y
表示系统矩阵，X(k)表示当前时刻系统状态，Y(k)表示当前输出值，ΔU(k)表示当前控制输入值的变化量，N
y
和N
u
分别代表预测时域和控制时域，y
r
(k+i)，i＝1,2,...,N
y
表示从当前时刻起至未来第i步输出的参考轨迹，Δu(k+i)，i＝1,2,...,N
y
‑
1表示从当前时刻起至未来第i步控制输入的变化量；然后考虑一个跟踪问题，预先设定一个参考信号y
r
，它表示待跟踪输出信号；为了使发动机实际输出和期望输出误差最小，该问题表述为以下优化问题：s.t.u
min
≤u(t+jh)≤u
max
y
min
≤y
l
(t+kh)≤y
max
其中，N
y
和N
u
分别代表预测时域和控制时域；P和Q是权重矩阵；h为采样间隔；公式(t+ih)，i＝j,k表示从当前时刻t开始的i次采样后对相关变量的预测；下标max和min分别表示相关变量的最大和最小极限；在MPC中，参考值总是由y
r
(k+j)＝y(k)+(y

【专利技术属性】
技术研发人员：石岩，彭煜，赵旭东，李鹏，孙希明，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：