CN111624880A - 一种基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法 - Google Patents

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Abstract

一种基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法，选择变循环发动机控制变量：主燃油流量、核心机风扇导流角和尾喷管面积，输出变量：高压压气机相对转速和落压比；控制系统包括感官输入信号产生器、情感暗示信号产生器、脑情感学习模块；其中，感官输入信号产生器和情感暗示信号产生器接收变循环发动机输出变量的输出误差，分别产生感官输入信号和感暗示信号，输入至脑情感学习模块；脑情感学习模块接收感官输入信号和和情感暗示信号，得到变循环发动机的控制变量。本发明的算法可改善变循环发动机多变量控制的耦合问题和传统的控制方法过于依赖模型精度的问题，实现变循环发动机的快、准、稳控制，具有重要的工程意义。

Description

一种基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法
技术领域
本发明属于航空发动机控制技术领域，具体涉及一种基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法。
背景技术
航空发动机为飞机提供飞行动力，其发展水平是衡量一个国家现代化水平和国防力量的重要标准。变循环发动机可以视为涡喷发动机和涡扇发动机的组合体，从而获得比单一的涡扇或涡喷发动机更强的性能，是未来军用和民用飞机理想动力装置。变循环发动机在飞机的飞行工况或性能需求发生变化时，需要对几何可变部件和主燃油流量进行快速的调节，以改变其推力、航速和耗油率，使其快速适应环境状态，完成作业任务而不降低其性能。变循环发动机中可调部件可达十多个，各部件间耦合性强，导致控制结构复杂。
文献表明，目前变循环发动机控制规律设计主要通过建立发动机的非线性部件级模型，采用燃油闭环控制和几何机构开环调度的进行控制。变循环发动机各部件协同工作才能发挥出最大性能优势，传统的几何部件解耦、开环控制难以充分发挥发动机整机性能，需要采用多变量控制方法。目前变循环发动机的多变量控制系统大多是基于变循环发动机部件级非线性模型，在经典控制系统设计框架下，通过采用逆奈氏阵法的解耦控制、H∞鲁棒控制、LQR/LTR控制和基于智能算法的PID控制等实现。这些方法都需要精确的变循环发动机模型，建模精度严重影响控制效果，而且难以很好的解决控制变量之间的耦合问题。因此，针对上述问题，设计一种能够消除建模误差和控制变量的耦合对控制效果的影响，实现变循环发动机的快、准、稳控制，不依赖于模型的智能控制算法对变循环发动机可调部件进行联合调节，具有重要的工程意义。
发明内容
针对变循环发动机现有控制系统存在的问题，本发明提供了一种基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法。并采用差分算法解决所提算法随着控制变量的增多，控制器参数也急剧增多的问题，实现了变循环发动机多可调部件的组合调节。
本发明的技术方案：
一种基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法，选择变循环发动机控制变量分别为主燃油流量、核心机风扇导流角和尾喷管面积，输出变量分别为高压压气机相对转速和落压比；控制系统主要由感官输入信号产生器、情感暗示信号产生器、脑情感学习模块组成；其中，感官输入信号产生器和情感暗示信号产生器接收变循环发动机输出变量的输出误差，分别产生感官输入信号和感暗示信号，输入至脑情感学习模块；脑情感学习模块接收感官输入信号和和情感暗示信号，得到变循环发动机的控制变量；计算步骤如下：
步骤1：计算感官输入信号Smn(k)，m＝1,2,3，表示变循环发动机第m个控制变量，n＝1,2，表示变循环发动机输出变量，k为第k个采样周期；
Figure BDA0002501329860000021
Figure BDA0002501329860000022
Figure BDA0002501329860000023
Figure BDA0002501329860000024
Figure BDA0002501329860000025
Figure BDA0002501329860000026
其中，kpmn为情感输入信号计算中的比例权重系数，kimn为情感输入信号计算中的积分权重系数；e1(k)、e2(k)分别为两个输出变量的输出误差，l为累加变量；步骤2：计算情感暗示信号Rewm(k)
Figure BDA0002501329860000031
Figure BDA0002501329860000032
Figure BDA0002501329860000033
其中，krpmn为情感暗示信号计算中的比例权重系数，krdmn为情感暗示信号计算中的微分权重系数，krimn为情感暗示信号计算中的积分权重系数，T为采样周期；
步骤3：计算脑情感学习模块输出的控制变量Um(k)
Figure BDA0002501329860000034
Figure BDA0002501329860000035
Um(k)＝Am(k)-Om(k)
其中，U1为主燃油流量、U2为核心机风扇导流角，U3为尾喷管面积，Am为第m个杏仁体子模块输出，Om为第m个眶额皮质子模块输出，Vmi和Wmi分别为第m个杏仁体子模块和第m个眶额皮质子模块中的第i个节点权值，i＝1,2；
步骤4：更新第k+1时刻，第m个杏仁体子模块和第m个眶额皮质子模块中的节点权值
Vmi(k+1)＝Vmi(k)+αm(Smi(k)*max(0,Rewm(k)-Am(k)))
Wmi(k+1)＝Wmi(k)+βm(Smi(k)*(Um(k)-Rewm(k)))
其中，αm和βm分别为第m个杏仁体子模块和第m个眶额皮质子模块的学习因子，且0<αm<1，0<βm<1；
步骤5：采用差分进化方法，优化参数kpmn，kimn，krpmn，krdmn，krimn
步骤5.1：种群初始化，设待优化参数为X，在正数范围内随机均匀的产生M个个体，每个个体为一个N维向量；
Xi(0)＝Xi1(0)+Xi2(0)+…+XiN(0)，i＝1,2,…,M
其中，Xi(0)表示第0代的第i个个体，Xij(0)表示第0代第i个个体的第j个基因，j＝1,2,…,N；
步骤5.2：变异，计算Hi(g)；从种群中随机选择三个个体，Xp1(g)，Xp2(g)，Xp3(g)，g为迭代次数，变异算子Hi(g)为
Hi(g)＝Xp1(g)+F*(Xp2(g)-Xp3(g))
其中，F>0为缩放因子；
步骤5.3：交叉，计算Vi(g)
Figure BDA0002501329860000041
其中，rand(0,1)表示在0～1之间产生一个随机数，0≤Pcr≤1为交叉概率；
步骤5.4：选择，根据适应度函数的值从第g次迭代中每个个体的Vi(g)和Xi(g)中选择出适应度更高的得到新一代种群
Figure BDA0002501329860000042
其中，适应度函数f定义为
Figure BDA0002501329860000043
e1X(k)和e2X(k)分别为优化参数为Xi(g+1)时，变循环发动机输出变量的输出误差；
步骤5.5：迭代次数g+1，重复步骤5.2-步骤5.4，直至达到给定迭代次数的目标值或适应度函数f小于误差给定值ε，优化结束。
本发明的有益效果：通过本发明设计的基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法。可以改善变循环发动机多变量控制的耦合问题和传统的控制方法过于依赖模型精度的问题，实现变循环发动机的快、准、稳控制，具有重要的工程意义。
附图说明
图1为基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制系统结构示意图。
图2为基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法流程图。
图3为基于差分算法的控制参数优化流程图。
图4(a)、图4(b)为变循环发动机在初始高度为0，初始马赫数为0，油门杆角度为50°的情况下，采用基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法，分别对高压相对转速目标值为0.9622，落压比目标值为3.599的跟踪效果。
图5(a)、图5(b)为变循环发动机在初始高度为0，初始马赫数为0，油门杆角度为53°的情况下，采用基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法，分别对高压相对转速目标值为0.9744，落压比目标值为3.825的跟踪效果。
具体实施方式
下面结合附图以及技术方案对本发明实例做进步的详细说明。
一种基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法，选择变循环发动机控制变量分别为主燃油流量、核心机风扇导流角和尾喷管面积，输出变量分别为高压压气机相对转速和落压比。如图1所示，控制系统由感官输入信号产生器、情感暗示信号产生器、脑情感学习模块组成。其中，感官输入信号产生器和情感暗示信号产生器接收变循环发动机输出变量的输出误差，分别产生感官输入信号和感暗示信号，输入至脑情感学习模块。脑情感学习模块接收感官输入信号和和情感暗示信号，得到变循环发动机的控制变量。如图2所示，计算步骤如下：
步骤1：计算感官输入信号Smn(k)，m＝1,2,3,表示变循环发动机第m个控制变量，n＝1,2,表示变循环发动机输出变量，k为第k个采样周期。
Figure BDA0002501329860000061
Figure BDA0002501329860000062
Figure BDA0002501329860000063
Figure BDA0002501329860000064
Figure BDA0002501329860000065
Figure BDA0002501329860000066
其中，kpmn为情感输入信号计算中的比例权重系数，kimn为情感输入信号计算中的积分权重系数。e1(k)、e2(k)分别为两个输出变量的输出误差。
步骤2：计算情感暗示信号Rewm(k)。
Figure BDA0002501329860000067
Figure BDA0002501329860000071
Figure BDA0002501329860000072
其中，krpmn为情感暗示信号计算中的比例权重系数，krdmn为情感暗示信号计算中的微分权重系数，krimn为情感暗示信号计算中的积分权重系数，T＝0.02s为采样周期。
步骤3：计算脑情感学习模块输出的控制变量Um(k)
Figure BDA0002501329860000073
Figure BDA0002501329860000074
Um(k)＝Am(k)-Om(k)
其中，U1为主燃油流量、U2为核心机风扇导流角，U3为尾喷管面积，Am为第m个杏仁体子模块输出，Om为第m个眶额皮质子模块输出，Vmi和Wmi分别为第m个杏仁体子模块和第m个眶额皮质子模块中的第i个节点权值，i＝1,2,3。
步骤4：更新第k+1时刻，第m个杏仁体子模块和第m个眶额皮质子模块中的节点权值
Vmi(k+1)＝Vmi(k)+αm(Smi(k)*max(0,Rewm(k)-Am(k)))
Wmi(k+1)＝Wmi(k)+βm(Smi(k)*(Um(k)-Rewm(k)))
其中，αm和βm分别为第m个杏仁体子模块和第m个眶额皮质子模块的学习因子，选择αm＝0.35,βm＝0.6。
步骤5：采用差分进化方法，如图3所示，优化参数kpmn，kimn，krpmn，krdmn，krimn
步骤5.1：种群初始化，设待优化参数为X，在正数范围内随机均匀的产生M＝600个个体，每个个体为一个N＝1维向量。
Xi(0)＝Xi1(0)+Xi2(0)+…+XiN(0)，i＝1,2,…,M
其中，Xi(0)表示第0代的第i个个体，Xij(0)表示第0代第i个个体的第j个基因，j＝1,2,…,N。
步骤5.2：变异，计算Hi(g)。从种群中随机选择三个个体，Xp1(g)，Xp2(g)，Xp3(g)，g为迭代次数，变异算子Hi(g)为
Hi(g)＝Xp1(g)+F*(Xp2(g)-Xp3(g))
其中，F＝0.85为缩放因子。
步骤5.3：交叉，计算Vi(g)
Figure BDA0002501329860000081
其中，rand(0,1)表示在0～1之间产生一个随机数，Pcr＝0.6为交叉概率。
步骤5.4：选择。根据适应度函数的值从第g次迭代中每个个体的Vi(g)和Xi(g)中选择出适应度更高的得到新一代种群
Figure BDA0002501329860000082
其中，适应度函数f定义为
Figure BDA0002501329860000083
e1X(k)和e2X(k)分别为优化参数为Xi(g+1)时，变循环发动机输出变量的输出相对误差。
步骤5.5：迭代次数g+1。重复步骤5.2-步骤5.4，直至达到给定迭代次数的目标值4000或适应度函数f小于误差给定值ε＝3×10-4，优化结束。
本发明的有益效果：通过本发明设计的基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法。可以改善变循环发动机多变量控制的耦合问题和传统的控制方法过于依赖模型精度的问题，实现变循环发动机的快、准、稳控制，具有重要的工程意义。
图4(a)，图4(b)分别为变循环发动机在初始高度为0，初始马赫数为0，油门杆角度为50°的情况下，采用基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制器，分别对高压相对转速目标值为0.9622，落压比目标值为3.599的跟踪效果。仿真结果表明，运用本发明所提方法设计的基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法，可使得高压压气机相对转速稳态误差约为0.052％，落压比稳态误差约为0.083％。
图5(a)、图5(b)分别为变循环发动机在初始高度为0，初始马赫数为0，油门杆角度为53°的情况下，采用基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制器，分别对高压相对转速目标值为0.9744，落压比目标值为3.825的跟踪效果。仿真结果表明，运用本发明所提方法设计的基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法，可使得高压压气机相对转速稳态误差约为0.021％，落压比稳态误差约为0.074％。
综上可见，在变循环发动机控制中，运用基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法，构建的变循环发动多变量控制器，可以改善变循环发动机多变量控制的耦合问题和传统的控制方法过于依赖模型精度的问题，实现变循环发动机的快、准、稳控制。

Claims (1)

1.一种基于脑情感学习模型的变循环发动机多变量控制算法，选择变循环发动机控制变量分别为主燃油流量、核心机风扇导流角和尾喷管面积，输出变量分别为高压压气机相对转速和落压比；控制系统主要由感官输入信号产生器、情感暗示信号产生器、脑情感学习模块组成；其中，感官输入信号产生器和情感暗示信号产生器接收变循环发动机输出变量的输出误差，分别产生感官输入信号和感暗示信号，输入至脑情感学习模块；脑情感学习模块接收感官输入信号和和情感暗示信号，得到变循环发动机的控制变量；其特征在于，步骤如下：
步骤1：计算感官输入信号Smn(k)，m＝1,2,3，表示变循环发动机第m个控制变量，n＝1,2，表示变循环发动机输出变量，k为第k个采样周期；
Figure FDA0002501329850000011
Figure FDA0002501329850000012
Figure FDA0002501329850000013
Figure FDA0002501329850000014
Figure FDA0002501329850000015
Figure FDA0002501329850000016
其中，kpmn为情感输入信号计算中的比例权重系数，kimn为情感输入信号计算中的积分权重系数；e1(k)、e2(k)分别为两个输出变量的输出误差，l为累加变量；步骤2：计算情感暗示信号Rewm(k)
Figure FDA0002501329850000017
Figure FDA0002501329850000021
Figure FDA0002501329850000022
其中，krpmn为情感暗示信号计算中的比例权重系数，krdmn为情感暗示信号计算中的微分权重系数，krimn为情感暗示信号计算中的积分权重系数，T为采样周期；
步骤3：计算脑情感学习模块输出的控制变量Um(k)
Figure FDA0002501329850000023
Figure FDA0002501329850000024
Um(k)＝Am(k)-Om(k)
其中，U1为主燃油流量、U2为核心机风扇导流角，U3为尾喷管面积，Am为第m个杏仁体子模块输出，Om为第m个眶额皮质子模块输出，Vmi和Wmi分别为第m个杏仁体子模块和第m个眶额皮质子模块中的第i个节点权值，i＝1,2；
步骤4：更新第k+1时刻，第m个杏仁体子模块和第m个眶额皮质子模块中的节点权值
Vmi(k+1)＝Vmi(k)+αm(Smi(k)*max(0,Rewm(k)-Am(k)))
Wmi(k+1)＝Wmi(k)+βm(Smi(k)*(Um(k)-Rewm(k)))
其中，αm和βm分别为第m个杏仁体子模块和第m个眶额皮质子模块的学习因子，且0<αm<1，0<βm<1；
步骤5：采用差分进化方法，优化参数kpmn，kimn，krpmn，krdmn，krimn
步骤5.1：种群初始化，设待优化参数为X，在正数范围内随机均匀的产生M个个体，每个个体为一个N维向量；
Xi(0)＝Xi1(0)+Xi2(0)+…+XiN(0)，i＝1,2,…,M
其中，Xi(0)表示第0代的第i个个体，Xij(0)表示第0代第i个个体的第j个基因，j＝1,2,…,N；
步骤5.2：变异，计算Hi(g)；从种群中随机选择三个个体，Xp1(g)，Xp2(g)，Xp3(g)，g为迭代次数，变异算子Hi(g)为
Hi(g)＝Xp1(g)+F*(Xp2(g)-Xp3(g))
其中，F>0为缩放因子；
步骤5.3：交叉，计算Vi(g)
Figure FDA0002501329850000031
其中，rand(0,1)表示在0～1之间产生一个随机数，0≤Pcr≤1为交叉概率；
步骤5.4：选择，根据适应度函数的值从第g次迭代中每个个体的Vi(g)和Xi(g)中选择出适应度更高的得到新一代种群
Figure FDA0002501329850000032
其中，适应度函数f定义为
Figure FDA0002501329850000033
e1X(k)和e2X(k)分别为优化参数为Xi(g+1)时，变循环发动机输出变量的输出误差；
步骤5.5：迭代次数g+1，重复步骤5.2-步骤5.4，直至达到给定迭代次数的目标值或适应度函数f小于误差给定值ε，优化结束。
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