多模式涡轮发动机模式切换过程的预测控制方法、装置

本发明属于航空宇航推进理论与工程，具体涉及一种多模式涡轮发动机模式切换过程的预测控制方法、装置。

背景技术：

1、宽空域、宽速域可重复使用飞行器的发展牵引了吸气式动力的技术革新，为了提升飞行器航程与经济性，吸气式动力装置需同时兼顾低马赫数下经济性与高马赫数下大推力性能，由此诞生了以xa-100自适应循环发动机为代表的新一代航空发动机和以涡轮冲压组合发动机为代表的高超声速动力，这两类发动机在低飞行速度下均以涡扇模式工作，降低发动机油耗，提升经济性，在高飞行速度下以涡喷/冲压模式工作尽可能提升高马赫数下发动机的推力性能。具备多工作模式是新一代可重复使用空天动力的重要特点，而模式切换过程控制是这类发动机控制系统设计必须重点关注的重要难题。

2、模式切换过程往往伴随着模式选择阀、涵道引射器等变几何机构的流道调节，这种涵道功能的瞬时切换会引起发动机热力循环的突变，反映到发动机性能输出端就是发动机推力、需求流量的大幅波动，由于模式切换过程往往处于高飞行速度条件下，这种瞬时的推力、流量突变极易导致飞行器失稳，同时也可能存在模式切换失败等问题，因此，模式切换过程控制方法研究也是目前变循环发动机、涡轮基组合动力的研究热点。

3、对于变循环发动机模式切换过程控制方法研究，hao等人提出了以直接推力控制为目标的模式切换过程可调参数优化方法，获得了相应的模式切换控制规律[a newdesign method for mode transition control law of variable cycle engine[r]]。zhang等人提出了一种基于粒子群优化方法和灵敏度计算方法的模式切换过程通用设计方法[general design method of control law for adaptive cycle engine modetransition[j]]，zheng等人提出了“中间状态”分阶段模式转换控制规律设计方法及“模式转换转速”等可调变量调整策略，以实现模式切换过程发动机推力连续[自适应循环发动机模式转换过渡态控制规律设计方法研究[j]]。chen等人提出了一种恒流量模态切换方法，通过在模式切换过程控制风扇静压[flow control of double bypass variable cycleengine in modal transition[j]]，保证模式切换过程中发动机流量连续。wang等人为了实现快速模式切换，提出了基于博弈优化思想的模式切换过程控制调度设计方法[game-theory-based mode switch control schedule design for variable cycle engine[j]]。yu等人建立不同模式下线性切换模型，基于模糊控制和智能算法设计规划相应的平滑切换控制策略[active disturbance rejection control for uncertain nonlinearsystems subject to magnitude and rate saturation:application to aeroengine[j]]。

4、对于组合动力模式切换过程控制方法研究，lv等人开展了大量的研究工作。提出了一种基于液氨射流预冷[thermodynamic modeling and analysis of ammoniainjection pre-compressor cooling cycle:a novel scheme for high mach numberturbine engines[j]]与可变几何冲压燃烧室的tbcc结构方案[mode transitionanalysis of a turbine-based combined-cycle considering ammonia injection pre-compressor cooling and variable-geometry ram-combustor[j]]，以提升模式切换过程涡扇模式发动机推力性能，通过多目标优化方法获得了满足模式切换过程推力不变、油耗更低的稳态切换路径[mode transition path optimization for turbine-basedcombined-cycle ramjet stage under uncertainty propagation of integratedairframe-propulsion system[j]]，通过引入改进神经网络平衡流形模型与扩张状态观测器，实现了模式切换过程液氨射流预冷温度的精确控制[intelligent ammoniaprecooling control for tbcc mode transition based on neural network improvedequilibrium manifold expansion model[j]]。为了保证模式切换过程进气道与涡轮发动机安全稳定工作，提出了一种考虑进气道不起动裕度与燃烧室出口温度的模式切换过程控制规律设计方法[mode transition control law analysis of ammonia mipccaeroengine considering inlet–compressor safety matching[j]]。xi等人提出了一种基于改进控制计划的模式切换过程增推方法[design of thrust augmentation controlscheduleduring mode transition for turbo-ramjet engine[j]]，zheng等人通过优化飞行器飞行轨迹改变飞行器推阻特性，解决了模式切换过程推力不连续问题[trajectoryoptimization for a tbcc-powered supersonic vehicle with transition thrustpinch[j]]。

5、上述研究成果为多模式吸气式动力模式切换过程控制提供了丰富的理论支撑，但是多模式吸气式动力应用场景为可重复使用飞行器，在长期服役过程中不可避免的存在部件性能退化问题。众所周知吸气式动力是强非线性系统，发动机部件性能退化情况下会导致发动机调节变量与推力的映射关系发生改变，而模式切换过程由于热力循环特性的改变进一步加剧了这种非线性映射不确定性。对于上述基于优化方法设计的模式切换过程控制规律，在性能退化条件下进行模式切换无法保证预期的发动机推力、流量连续的控制目标，存在着模式切换控制方法适用性差的不足，并且这种优化方法实时性较差，以目前航空发动机控制器硬件水平，无法在控制步长内完成调节变量指令优化，因此不能应用于模式切换过程实时优化控制，只能通过离线控制规律的方式实现模式切换。而基于机载自适应模型的控制方法可直接以发动机推力、流量等不可测性能参数为控制目标，自动补偿发动机性能退化对控制指令的影响，在模式切换过程控制具有较好的应用前景。但是由于模式切换过程往往并不是仅仅在一个工作点进行，存在一定的切换包线，并且多工作模式、多调节变量的特性加剧了模式切换过程机载建模的复杂度和难度，制约了基于机载模型的控制方法在模式切换过程控制领域的应用。

技术实现思路

1、本发明所要解决的技术问题在于克服现有技术不足，提供一种多模式涡轮发动机模式切换过程的预测控制方法，可实现发动机性能退化情况下多模式涡轮发动机模式切换过程推力、流量的精确控制。

2、本发明所提出的技术方案具体如下：

3、多模式涡轮发动机模式切换过程的预测控制方法，将输入的变几何定向调节计划分为主燃烧室熄火与变几何调节机构定向调节这两个阶段；在模式切换过程中使用机载自适应复合模型与多模式预测控制器所构成的反馈校正回路对多模式涡轮发动机进行预测控制；所述机载自适应复合模型用于对发动机推力和流量进行实时估计；所述多模式预测控制器包括分别用于在主燃烧室熄火阶段、变几何调节机构定向调节阶段对多模式涡轮发动机进行预测控制的涡扇模式预测控制器和涡喷模式预测控制器，所述涡扇模式预测控制器和涡喷模式预测控制器均以所述机载自适应复合模型作为预测模型，以发动机推力、流量变化幅度最小为性能目标进行在线滚动优化，生成模式切换过程中的发动机控制参数，从而实现模式切换过程发动机推力、流量平滑过渡。

4、优选地，所述机载自适应复合模型包括稳态基线模型、健康参数估计模块、推进系统矩阵模块，所述稳态基线模型、健康参数估计模块、推进系统矩阵模块均包括以主燃烧室燃油流量作为调度变量的涡扇模式和以模式选择阀角度为调度变量的涡喷模式这两种状态；所述稳态基线模型以飞行高度、马赫数以及不同工作模式下发动机可调变量为输入，以发动机稳态性能参数为输出，通过深度神经网络方法训练获得，用于实时估计发动机稳态性能；所述健康参数估计模块用于对发动机性能退化情况进行在线实时估计；所述推进系统矩阵模块中储存有预先离线建立的不同模式、不同基线模型工作点对应的反映部件性能退化参数对发动机性能参数影响情况的推进系统矩阵，用于根据健康参数估计模块所估计的发动机性能退化情况，对稳态基线模型输出的发动机稳态性能参数进行补偿修正。

5、进一步优选地，所述健康参数估计模块通过将发动机部件性能退化参数增广到发动机状态空间模型状态变量中，离线设计卡尔曼滤波器来实现。

6、优选地，用于建立机载自适应复合模型的所述发动机控制参数的变化范围通过预先对以下优化目标函数进行离线优化求解得到：

7、

8、式中，f,obj、ma2,obj分别表示模式切换前的发动机推力、流量，f[k]、ma2[k]为模式切换过程中第k步的发动机推力、流量，u[k]为第k步的控制量，ω1、ω2为权重系数。

9、优选地，所述在线滚动优化通过对以下目标函数进行优化求解实现：

10、

11、式中，r为发动机控制指令，在模式切换过程中为定值；np、nu分别为预测时域、控制时域；为预测模型对指令变量的估计值；δu为发动机控制量的前后时刻之差，即δu(k+i)＝u(k+i)-u(k+i-1)；q和r为半正定矩阵。

12、基于同一发明思路还可以得到以下技术方案：

13、多模式涡轮发动机模式切换过程的预测控制装置，包括由机载自适应复合模型与多模式预测控制器所构成的反馈校正回路，用于在模式切换过程中对多模式涡轮发动机进行预测控制；输入该预测控制装置的变几何定向调节计划被分为主燃烧室熄火与变几何调节机构定向调节这两个阶段；所述机载自适应复合模型用于对发动机推力和流量进行实时估计；所述多模式预测控制器包括分别用于在主燃烧室熄火阶段、变几何调节机构定向调节阶段对多模式涡轮发动机进行预测控制的涡扇模式预测控制器和涡喷模式预测控制器，所述涡扇模式预测控制器和涡喷模式预测控制器均以所述机载自适应复合模型作为预测模型，以发动机推力、流量变化幅度最小为性能目标进行在线滚动优化，生成模式切换过程中的发动机控制参数，从而实现模式切换过程发动机推力、流量平滑过渡。

14、优选地，所述机载自适应复合模型包括稳态基线模型、健康参数估计模块、推进系统矩阵模块，所述稳态基线模型、健康参数估计模块、推进系统矩阵模块均包括以主燃烧室燃油流量作为调度变量的涡扇模式和以模式选择阀角度为调度变量的涡喷模式这两种状态；所述稳态基线模型以飞行高度、马赫数以及不同工作模式下发动机可调变量为输入，以发动机稳态性能参数为输出，通过深度神经网络方法训练获得，用于实时估计发动机稳态性能；所述健康参数估计模块用于对发动机性能退化情况进行在线实时估计；所述推进系统矩阵模块中储存有预先离线建立的不同模式、不同基线模型工作点对应的反映部件性能退化参数对发动机性能参数影响情况的推进系统矩阵，用于根据健康参数估计模块所估计的发动机性能退化情况，对稳态基线模型输出的发动机稳态性能参数进行补偿修正。

15、进一步优选地，所述健康参数估计模块通过将发动机部件性能退化参数增广到发动机状态空间模型状态变量中，离线设计卡尔曼滤波器来实现。

16、优选地，用于建立机载自适应复合模型的所述发动机控制参数的变化范围通过预先对以下优化目标函数进行离线优化求解得到：

17、

18、式中，f,obj、ma2,obj分别表示模式切换前的发动机推力、流量，f[k]、ma2[k]为模式切换过程中第k步的发动机推力、流量，u[k]为第k步的控制量，ω1、ω2为权重系数。

19、优选地，所述在线滚动优化通过对以下目标函数进行优化求解实现：

20、

21、式中，r为发动机控制指令，在模式切换过程中为定值；np、nu分别为预测时域、控制时域；为预测模型对指令变量的估计值；δu为发动机控制量的前后时刻之差，即δu(k+i)＝u(k+i)-u(k+i-1)；q和r为半正定矩阵。

22、相比现有技术，本发明技术方案具有以下有益效果：

23、(1)本发明在发动机性能退化情况下仍然保持了对发动机推力、流量的准确控制，推力最大波动小于0.66％，表现出更宽的适用性；

24、(2)本发明不仅与传统sqp优化方法控制效果相当，并且单步计算平均耗时仅为sqp优化方法的2.8％，兼顾了模式切换过程推力、流量控制精度与计算实时性，在多模式涡轮发动机模式切换控制系统设计领域具有更好的工程应用前景。