基于模型的智能数字化发动机控制

基于模型的智能数字化发动机控制

Shrider Adibhatla 通用动力

Timothy J.Lewis 美国空军，莱特实验室

摘要

现在介绍一种用于先进燃气涡轮发动机的基于模型的控制系统，它的主要性能优点是可以通过仿真测试导出。发展建模的方法和从名义上的发动机模型反映失效的发动机的方法已知。一个通用的用于基于模型的控制定律设计定型的方法，包括线性和非线性分析，也将被介绍。执行模型的闭环控制得到的性能和可操作性参数也将通过仿真测试获得。未来飞行器包括基于模型控制的测试也将在本文的《综合高性能涡扇发动机技术》第二阶段“先进发动机技术”中提到。

术语

A14     封门面积

A16     可变旁路管路区域

A8      喉部喷口面积

A9      出口喷嘴面积

ALT     海拔

C&A     控制系统及其附件

CLM     成分水平模型

EPR      发动机增压比

ETR      发动机增温比

DoD      国防部

DTAMB    delta 周边温度？

Fn        净推力

HP       高压

IHPTET   综合高性能涡扇发动机技术

IRP       中等速度功率

JTDE     联合技术验证发动机

LEPR     线性发动机增压比？

LP        低压

MoBIDEC  基于模型的智能数字化发动机控制

NASA     (美国)国家航空和宇宙航行局

PC        功率模态

P2        风扇进气压力

P27       压气机进气压力

PI        比例-积分控制

PID       比例-积分-微分控制

PSC      状态搜索控制

PS15      风扇涵道出气压力（静态）

PS56      低压涡轮出气压力（静态）

SFC       高效燃油消耗

STP2       风扇导流叶片位置

STP27      压气机定子位置

STP27D    核心驱动风扇叶尖定子位置？

T2         风扇进气温度

T27        压气机进气温度

T3         燃烧室初始温度

T56        排气温度

TMPC      燃烧室金属温度？

VABI       可变区域进气道？

WF36       燃气发生器燃料流？

WF6        燃烧后燃料流？

XM         马赫数

XNH        高压转速

XNL        低压转速

1.0    导言

1.1    背景

由空军主持的对先进发动机控制的发展与研究是以“综合高性能涡扇发动机技术计划”（IHPTET）为目标进行的。IHPTET是国防部与(美国)国家航空和宇宙航行局在世纪之交致力于倍增发动机推力的一个项目。它囊括了军方使用的各种类型的飞行器推进系统：涡扇、涡喷、涡轴、涡桨以及有限寿命发动机（导弹）等。IHPTET计划的建立强调更好地控制风险及技术转换代价使之成熟以兼顾武器系统的安装。IHPTET计划的阶段目标已列在表1中。

图1. IHPTET 目标

综合提高推重比和燃烧室温度使得燃油消耗减少，并戏剧性地使得飞行器尺寸和花费成本减少适应更多样化的任务。

IHPTET计划使用了基于部件的方法来完成目标。主要有六个组成部分：风扇和压气机，燃烧室和加力燃烧室，涡轮，进气道，机械系统（传动系统、密封系统和滑油系统），控制系统及其附件（C&A）。每一个组成部分都有一些目标直接对应于该系统所要达到的目标水平。投资主要用于那些能达到相关技术目标的部分。

IHPTET C&A 技术发展方法的目标如图2所示。

图2. IHPTET C&A 目标

设计误差关系到应用于发动机部分的设计的安全因数。例如包括风扇和压气机设计的迟滞误差和高压涡轮进气温度误差。这些误差限制了发动机可达到的性能水平。这些误差在早期的燃气涡轮发动机上更为显著在很大程度上归因于当时使用的流体力学燃料控制来规范发动机的控制点。typically一般来说，风扇迟滞误差控制在15-20%。压气机的迟滞误差一般大约在30%左右。极限的增加是很必要的，因为控制系统对压气机的控制是很有限的，但是可以利用变进气道来调整风扇操纵的线性精度。涡轮温度极限（定义为轴和叶片材料所能承受的最大温度量）大概在150-200°F。引入基于模型的控制提供了一种减小极限值的方法，从而增加了改善已知机械的性能的可能。本文接下来即描述了基于模型控制在基于模型的智能数字化发动机控制计划中的设计与发展，随后也将初步评价其在发动机关键性能参数中表现出的优点。

1.2    传统控制与基于模型的控制的对比

在传统的控制系统中，可见参数如风扇转速和增压比常作为反馈信号产生错误信号来控制驱动一些激励器如燃油喷嘴或进气道使他们回到正确位置。使用这些可见信号是因为他们能反应出我们所感兴趣的那些参数（推力，失速极限等）。因为这些相关性并非确切值，所以我们建立了大的安全裕度来保护发动机。

在基于模型的控制系统中，所要控制的飞机（引擎）的模型被编程为电子控制系统的一部分。这样的模型是一个植入式的模型。如果能将一个高仿真的飞机模型协同飞机的控制系统，我们感兴趣的参数的模型计算值如推力或失速极限就可以用来作为反馈参数。这样，我们就能用直接的推力控制系统来替代间接的推力控制系统。

拥有一个能够精确反应可控飞行器的物理特性的模型是非常必要的，但还不够。一般来说，植入的模型只反应了一般的或平均水平的新发动机。所以需要一种能区别由于制造误差、使用年限和控制环境的变化所造成的发动机与发动机之间的差别的方法。用来区分这种差异的方法就是我们将要提到的“跟踪滤波器”。从本质上说，一个跟踪滤波器就是一个观察系统或参数估计系统，它会将可见参数与模型对那些参数的估计值进行比较，然后调整燃烧效率和流量因数等模型参数。因而，跟踪滤波器的作用就是使模型和发动机的真实特性实时匹配。

本节描述的基于模型的控制由Adibhatla et al’介绍，简单的分析模型的应用由Qi 和Macallum执笔。

2.0    飞行器与发动机模型

2.1    飞行器模型

现在应用的飞行器和飞行控制模型由北约组织提供。该飞机模型的建立来自于F/A18飞机的高空动力性能数据库。

建立一个5自由度，非实时的可看做质点的近似模型。在这个模型中，

2.2    发动机模型

图3 XTE46发动机示意图

2.3    植入式发动机模型

2.4    发动机激励与传感模型

2.5    跟踪滤波器的选择与设计

3.0    控制定律设计

尽管控制定律设计由许多步组成，其中建模是最耗时间的一步，我们接下来还是仅仅介绍线性和非线性设计阶段的内容。

3.1线性设计

       3.1.1线性模型的产生

发动机的线性模型需要规范设计。设非线性系统为

X=f(X,U)

Y=g(X,U)

其中X是空间向量，X是空间微分向量，U表示输入向量，Y表示输出向量。这个系统可以在某个规范点{X，Y}线性化为

X=AX+BU

Y=CX+DU

其中矩阵A,B,C和D是部分微分向量

A=dX/dX      B=dX/dU

C=dY/dX     D=dY/dU

在MoBIDEC中的基线控制模型中，空间、输入和输出向量规范化设计如下：

X=|XNL XNH TMPC|

这里XNL是低功率转速，XNH是高功率转速，TMPC是燃烧室壁温度。

U=|WF36 A8 A16|

其中WF36是燃料流，A8是喷嘴面积，A16是可变截面进气道面积；

Y=|FN ETR LEPR|

式中FN是推力，ETR是发动机增温比，LEPR是线性发动机增压比。注意到FN和ETR都是模型计算参数，而这种控制模型并不能在传统的非基于模型的系统中应用。输出向量Y可以看做包括其他变数如其他调整器设计中的失速极限。

       3.1.2调整器设计

我们选择Edmunds的模型匹配KQ复杂设计过程发展来研究，因为3使得控制器的形式确定。在这个模型匹配设计中，动态矩阵补偿估计为最小方差在所要的闭环反应和实际的闭环反应之间。读者可以通过Polley,Adibhatla,Baheti和Polley,Adibhatla,hoffman获得更多的细节。在这节中获得的结果在图4，图5，图6中给出。

图4 电脑步骤中的闭环反应

图5 设备控制中的开环单数值

3.2非线性设计

   3.2.1全飞行封装调整器设计与Gain时序安排

设计一个全飞行封装控制法则，调整器必须能适应多个操纵点，以及结果的时序发展。

   3.2.2极限调整器的设计

   3.2.3对获得的显著信号反应的非线性特性的处理

4.0    仿真测试结果

4.1基线模式（直接推力控制）

4.2性能模式

4.3可操纵性模式（直接延迟极限控制）

5.0    总结与讨论

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