CN115494892A - 高空模拟试车台进气环境模拟系统解耦控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的高空模拟试车台进气环境模拟系统解耦控制方法，包括：S1、确定I路为高温气体、II路为低温气体；S2、对控制阀1和控制阀2各设计一个ADRC控制器匹配性的控制；S3、确定静态耦合矩阵；S4、设计对角回归神经网络对控制参数进行在线自适应调整；S5、联立ADRC1、ADRD2、参数自适应调整控制率及静耦合矩阵，将进气压力和温度通道间的耦合因素视为一种扰动，并通过各自通道的扩张状态观测器及相应控制率进行在线观测和补偿，以实现多变量解耦控制。其具有模型依赖性低、通用性强、鲁棒性高，硬件资源占有率少，对提升我国航空发动机高空模拟试验水平尤其是飞行任务剖面连续模拟水平有着重大促进作用。

Description

高空模拟试车台进气环境模拟系统解耦控制方法

技术领域

本发明涉及航空发动机高空模拟技术领域，具体涉及一种高空模拟试车台进气环境模拟系统解耦控制方法。

背景技术

近年来，我国高性能航空发动机对高空台飞行环境模拟系统能力要求越来越高，明确要求其必须实现如模态转换、机动飞行、飞行轨迹模拟等特定飞行任务剖面下飞行环境的连续、快速、准确、动态模拟任务，以有效建立发动机空中连续运行状态，从而获取发动机在宽广包线范围内的连续工作性能。然而当前高空模拟试车台进气环境模拟系统尚不能满足上述需求，究其本质相比于固定工况的稳态试验，在进行飞行任务剖面连续模拟这类过渡态试验时，系统必须实现所调控的发动机进气压力、温度的协同解耦控制，以满足发动机在一定时间跨度、特定来流条件下按规定任务剖面实现飞行高度、马赫数的连续动态模拟。而环境模拟系统设备庞大、结构复杂，涉及众多储能元件，进气温度呈现典型的大惯性、强非线性特点，温度、压力交调耦合显著，尤其在飞行任务剖面连续模拟试验时，系统各投运设备间的匹配要求更为苛刻，各子系统间的耦合关联程度更为复杂，压力、温度多变量解耦控制难度极大。

另外，高空台被试发动机型号众多，且不同型号发动机特性不同甚至存在显著差异，无法准确建立联立发动机、环境模拟系统等为的一体的系统级模型，致使当前诸多过分依赖模型的解耦控制方法(PID、自适应等)难以取得较好的应用效果。因此如何设计一种模型依赖性低、通用性强、鲁棒性高、实现方便的多变量解耦控制方法是当前的重点关切。

为实现发动机高空模拟试验飞行任务坡面的连续模拟，世界航空强国开展了大量的多变量控制研究工作。美国AEDC以等马赫数爬升、马赫数突变、模态转换等典型复杂任务剖面的连续模拟任务为牵引，完成了试验设备改造、试验仿真及压力自适应、多任务无扰切换等控制方法研究，实现了进气温度、压力的多变量协同控制，在发动机机动飞行条件下进气温度和压力能够同步快速调节，并按照预定要求很快进入稳定状态。德国斯图加特ILA高空台历时多年，完成了半物理仿真平台及Hpmsr控制器、LQ最优控制器等的设计，最终形成了基于设定值目标跟踪的多变量控制方法，实现了进排气环境的连续动态模拟。而国内针对高空台温度、压力多变量控制研究目前处于起步阶段，技术成熟度低，尚不具备飞行任务坡面下的多变量控制能力。

发明内容

本发明提供一种创新性的高空模拟试车台进气环境模拟系统解耦控制方法，无需系统的准确模型，而是将解耦问题巧妙的转换为不同通道间的抗扰问题，并设计控制参数自动调整策略，以实现进气环境模拟系统的温度、压力解耦控制。

提供一种高空模拟试车台进气环境模拟系统解耦控制方法，适用于空模拟试车台进气的控制，高空模拟试车台内放置有发动机且包括两路进气管路和排气管路，其特征在于，其方法包括：

S1：所述两路进气管路设置为高温气体的进气管路和低温气体的进气管路，并分别配置有第一控制阀和第二控制阀，用以调节高温、低温气流的掺混比例以建立被试发动机的进气温度、压力；

S2：控制阀1和控制阀2分别配置有第一ADRC1控制器和第二ADRC2控制器，且指令所述第一ADRC1控制器控制进气的压力、第二ADRC2控制器控制进气的温度；

S3：确定压力、温度通道的静态耦合矩阵，且满足：

其中b_ij为控制输入对控制输出的放大系数，i,j＝1,2。

S4：通过对角回归神经网络对第一ADRC1控制器和第二ADRC2控制器的带宽ω_c1、ω_c2进行在线自适应调整；

S5：以多变量解耦控制为目的，联立所述第一ADRC1控制器、第二ADRC2控制器、自适应调整控制率和静态耦合矩阵，对在进气压力和温度通道间的耦合因素所形成扰动进行观测和补偿。

本发明的技术有益效果：

本发明对高空台进气模拟环境压力、温度解耦控制提供了一套行之有效的解决方案，无需系统的准确模型，将解耦问题巧妙的转换为不同通道间的抗扰问题，将进气压力和温度通道间的耦合因素视为一种扰动，并通过各自通道的扩张状态观测器及相应控制率进行在线观测和补偿，以实现多变量解耦控制，并设计控制参数自动调整策略，以实现进气环境模拟系统的温度、压力解耦控制，具有模型依赖性低、通用性强、鲁棒性高、控制参数自动调整等优势，且本发明实现简单方便，硬件资源占有率少，工程应用价值极大，对提升我国航空发动机高空模拟试验水平尤其是飞行任务剖面连续模拟水平有着重大促进作用。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1进气环境模拟系统结构简图；

图2基于ADRC的进气压力温度解耦控制结构框图；

图3进气压力设定值指令变化图；

图4进气温度设定值指令变化图；

图5发动机吸气流量变化图；

图6本发明进气压力控制实施效果图；

图7本发明进气温度控制实施效果图；

图8基于对角回归神经网络的控制器参数自适应调整图。

具体实施方式

下面结合附图对本公开实施例进行详细描述。

以下通过特定的具体实例说明本公开的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本公开的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。本公开还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本公开的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。

要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本公开，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目个方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。

本案的方法无需系统的准确模型，将解耦问题巧妙的转换为不同通道间的抗扰问题，并设计控制参数自动调整策略，以实现进气环境模拟系统的温度、压力解耦控制，从而服务于我国当前在研、预研的高性能航空发动机飞行任务剖面连续模拟任务需求，另外本发明也可用于化工、天然气等相关领域的容腔多变量控制系统中。其中I路为高温气体、II为低温气体，两路气体分别通过控制阀1、控制2阀调节高温、低温气流的掺混比例来模拟被试发动机的进口总温、总压。具体实施过程如下

现有技术中的高空模拟试车台的进气环境模拟系统为一集液压伺服系统、调节阀、控制器、测量传感器、管道容腔、发动机、气源机组等众多元件的大型复杂系统，该系统结构庞大、设备众多、气路管网复杂，试验功能多。该系统可简化如图1所示的一个两路进气一路排气的调节系统。

S1：所述两路进气管路设置为高温气体的进气管路(简述“I路”)和低温气体的进气管路(简述“II路”)，并分别配置有第一控制阀(简述“控制阀1”)和第二控制阀(简述“控制阀2”)，两路气体分别通过控制阀1、控制阀2调节高温、低温气流的掺混比例来建立被试发动机的进气温度、压力；

S2：对控制阀1和控制阀2分别配置第一ADRC1控制器和第二ADRC2，简述为ADRC1和ADRC2，每个控制器包括扩张状态观测器，实现控制信号的观测，其中：ADRC1的控制对象为进气压力，ADRC2的控制对象为进气温度；

S3：建立基于ADRC1的压力通道控制率，如下式所示：

其中，U₁、ω_c1为ADRC1控制器输出和带宽；p_set为进气压力控制设定值；z₁₁、z₂₁、f₁分别为由ADRC1中的扩张状态观测器实时获得的进气压力观测值、进气压力微分观测值及进气压力通道总扰动估计值；

而扩张状态观测器设计如下：

其中，ε₁为观测误差，ω_o1为观测器带宽。

S4：建立基于ADRC2的温度通道控制率：

其中，U₂、ω_c2为ADRC2控制器输出和带宽；T_set为进气温度控制设定值；z₁₂、z₂₂、f₂分别由ADRC2中的扩张状态观测器实时获得的进气温度观测值、进气温度微分观测值及进气温度通道总扰动估计值。而扩张状态观测器设计如下：

其中，ε₂为观测误差，ω_o2为观测器带宽。

S5：获得压力、温度通道的静态耦合矩阵

其中b_ij为控制输入对控制输出的放大系数，i,j＝1,2。矩阵B至少通过系统模型确定，且满足：

其中，P、T、V、c_p、h、C_out分别是进气容腔压力、温度、体积及气体定压比热容、焓值、平均流速、流出质量流量；h_in1、C_in1为I路的质量流量及气体焓值、平均流速；h_in2、C_in2为II路的质量流量及气体焓值、平均流速，R为气体常数；ρ₁、p_1,1、

分别为流经控制阀1的气体密度、阀前压力及阀门流量系数，ρ₂、p_1,2、

分别为流经控制阀2的气体密度、阀前压力及阀门流量系数；K_a,1、T_a,1分别为控制阀1的等效增益和时间常数，K_a,2、T_a,2分别为控制阀2的等效增益和时间常数；

S6：设计对角回归神经网络对ADRC1、ADRC2的控制器带宽ω_c1、ω_c2进行在线自适应调整，具体设计如下：

1)设置对角神经网络的输入为进气容腔初始压力、初始温度、控制阀1开度、控制阀2开度、输入总流量，输出为进气容腔压力、温度，构建对角神经网络；

2)利用高空台模型生成网络训练所需的数据。即将控制阀1与阀2开度、输入总流量输入和上一时刻容腔压力、温度作为网络的输入，系统当前时刻的输出压力、温度作为网络的输出。设计程序生成随机输入指令，并在ADRC1、ADRC2控制器的控制下，获得对应的系统输出；

3)基于训练完成的对角回归神经网络，利用梯度下降优化算法对ADRC1、ADRC2的控制参数ω_c1、ω_c2进行在线自适应优化和调整，具体设计如下：

ADRC1的控制器参数ω_c1自适应调整率如下：

其中，η₁为学习速率，E₁为性能指标

为性能指标对控制参数的梯度。

ADRC2的控制器参数ω_c2自适应调整率如下：

其中，η₂为学习速率，E₂为性能指标

为性能指标对控制参数的梯度；

S7：定义U＝[U₁ U₂]^T为系统虚拟控制量，u＝[u₁ u₂]^T为真实作用在控制阀的控制信号，获得u即可实现进气压力、温度解耦控制，而u由下式获得：

u＝B^-1U (11)。

S8：联立ADRC1、ADRD2、参数自适应调整控制率及静态耦合矩阵B，将进气压力和温度通道间的耦合因素视为一种扰动，并通过各自通道的扩张状态观测器及相应控制率进行在线观测和补偿，以实现多变量解耦控制。控制器结构简图如图2所示。

实施效果

设计连续仿真任务剖面，如图3、4、5所示，其中图3为进气压力设定值指令变化情况，其变化速率最大达2.5kPa/s；图4为进气温度设定值指令变化情况，其变化速率最大达2.5℃/s；图5为发动机吸气流量变化情况，其变化速率最大为每秒15kg/s。整个过程进气压力、温度、发动机流量的变化速率极快，对控制器的强抗扰性、强鲁棒性、强解耦性要求极高。

图6、7为本发明方法与PID的实施效果对比，结果表明本发明所提出的解耦控制方法大幅提升了进气压力、温度的调节能力，进气压力、温度的最大偏离值和调节时间均得到有效改善。另外本发明设计的智能化的控制器参数自整定方法，使得控制器能够自动调整控制参数，整个过程中的控制器参数自适应调整过程如图8所示。

以上，仅为本公开的具体实施方式，但本公开的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (6)

1.一种高空模拟试车台进气环境模拟系统解耦控制方法，适用于空模拟试车台进气的控制，高空模拟试车台内放置有发动机且包括两路进气管路和排气管路，其特征在于，其方法包括：

S1：所述两路进气管路设置为高温气体的进气管路和低温气体的进气管路，并分别配置有第一控制阀和第二控制阀，用以调节高温、低温气流的掺混比例以建立被试发动机的进气温度、压力；

S2：控制阀1和控制阀2分别配置有第一ADRC1控制器和第二ADRC2控制器，且指令所述第一ADRC1控制器控制进气的压力、第二ADRC2控制器控制进气的温度；

S3：确定压力、温度通道的静态耦合矩阵，且满足：

其中b_ij为控制输入对控制输出的放大系数，i,j＝1,2。

S4：通过对角回归神经网络对第一ADRC1控制器和第二ADRC2控制器的带宽ω_c1、ω_c2进行在线自适应调整；

S5：以多变量解耦控制为目的，联立所述第一ADRC1控制器、第二ADRC2控制器、自适应调整控制率和静态耦合矩阵，对在进气压力和温度通道间的耦合因素所形成扰动进行观测和补偿。

2.根据权利要求1所述的高空模拟试车台进气环境模拟系统解耦控制方法，其特征在于，所述S2的方法包括：

S21：建立所述第一ADRC1控制器中压力通道的控制率，且满足：

其中：U₁、ω_c1为第一ADRC1控制器输出和带宽；p_set为进气压力控制设定值；z₁₁、z₂₁、f₁分别为由第一ADRC1控制器中的扩张状态观测器实时获得的进气压力观测值、进气压力微分观测值及进气压力通道总扰动估计值；

S22：建立所述第二ADRC1控制器的温度通道控制率，且满足：

其中，U₂、ω_c2为第二ADRC1控制器的输出和带宽；T_set为进气温度控制设定值；z₁₂、z₂₂、f₂分别由第二ADRC1控制器中的扩张状态观测器实时获得的进气温度观测值、进气温度微分观测值及进气温度通道总扰动估计值；

S23：系统虚拟控制量定义为U＝[U₁ U₂]^T，其中，u＝[u₁ u₂]^T为真实作用在两个控制阀的控制信号，实时获得u实现进气压力、温度解耦控制，且，u满足：

u＝B^-1U (3)。

3.根据权利要求1所述的高空模拟试车台进气环境模拟系统解耦控制方法，其特征在于，所述S3中的静态耦合矩阵B至少通过系统模型确定，且满足：

其中，P、T、V、c_p、h、C_out分别是进气容腔压力、温度、体积及气体定压比热容、焓值、平均流速、流出质量流量；h_in1、C_in1为高温气体的进气管路的质量流量及气体焓值、平均流速；h_in2、C_in2为低温气体的进气管路的质量流量及气体焓值、平均流速，R为气体常数；ρ₁、p_1,1、

分别为流经第一控制阀的气体密度、阀前压力及阀门流量系数，ρ₂、p_1,2、

分别为流经第二控制阀的气体密度、阀前压力及阀门流量系数；K_a,1、T_a,1分别为第一控制阀的等效增益和时间常数，K_a,2、T_a,2分别为第二控制阀的等效增益和时间常数。

4.根据权利要求1所述的高空模拟试车台进气环境模拟系统解耦控制方法，其特征在于，所述S4中的方法包括：

S41：设置对角神经网络的输入为进气容腔初始压力、初始温度、第一控制阀开度、第二控制阀开度和输入总流量，且，输出为进气容腔压力、温度，以构建对角神经网络；

S42：通过高空台模型生成网络训练所需的数据，即，将所述第一控制阀与第二控制阀的开度、输入总流量输入和上一时刻容腔压力、温度作为网络的输入，且，系统当前时刻的输出压力、温度作为网络的输出，从而生成随机输入指令，并在第一ADRC1控制器和第二ADRC2控制器的控制下，获得对应的系统输出；

S43：基于训练完成的对角回归神经网络，通过梯度下降优化算法对第一ADRC1控制器和第二ADRC2控制器的控制参数ω_c1、ω_c2进行在线自适应优化和调整，并满足：

1)第一ADRC1控制器的参数ω_c1自适应调整率为：

其中，η₁为学习速率，E₁为性能指标

为性能指标对控制参数的梯度；

2)第二ADRC2控制器的参数ω_c2自适应调整率为：

其中，η₂为学习速率，E₂为性能指标

为性能指标对控制参数的梯度。

5.根据权利要求2所述的高空模拟试车台进气环境模拟系统解耦控制方法，其特征在于，第一ADRC1控制器包括第一扩张观测器，且所述第一扩张观测器满足：

其中，ε₁为观测误差，ω_o1为观测器带宽。

6.根据权利要求5所述的高空模拟试车台进气环境模拟系统解耦控制方法，其特征在于，第二ADRC1控制器包括第二扩张观测器，所述第二扩张观测器满足：

其中，ε₂为观测误差，ω_o2为观测器带宽。

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