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    多變量多目標渦軸發(fā)動機最優(yōu)加速控制

    2011-07-14 01:54:06顏秋英時瑞軍周劍波楊春來周文祥
    燃氣渦輪試驗與研究 2011年4期
    關鍵詞:渦軸壓氣機渦輪

    顏秋英,時瑞軍,周劍波,楊春來,周文祥,2

    (1.中航工業(yè)航空動力機械研究所,湖南株洲412002;2.南京航空航天大學能源與動力學院,江蘇南京210016)

    1 引言

    隨著我國渦軸發(fā)動機數(shù)字電子控制系統(tǒng)的成功服役使用,深入研究渦軸發(fā)動機的加速控制問題、最大限度地挖掘發(fā)動機的潛力、提高發(fā)動機的性能,已成為當今迫切需要解決的課題。國內(nèi)對渦扇發(fā)動機的最優(yōu)加速過程進行了較為廣泛的研究[1~4],而對于渦軸發(fā)動機的最優(yōu)加速技術研究還較少,僅有西北工業(yè)大學對某型渦軸發(fā)動機進行了最優(yōu)控制技術的初步研究[5]。

    目前,非線性規(guī)劃算法迅速發(fā)展,使得其在最優(yōu)控制理論和工程中受到越來越多的關注[3]。其中,序列二次規(guī)劃(SQP)算法是當今求解包含約束的中小規(guī)模非線性規(guī)劃問題的最優(yōu)秀算法之一[6]。近年來,Lawrence和Tits提出了能保證迭代點可行的FSQP算法[7]。該算法直接以目標函數(shù)為效益函數(shù),避免了常規(guī)SQP算法懲罰因子選擇不當對算法的影響,并具有全局收斂和局部超線性收斂特性。因此,本文基于變幾何渦軸發(fā)動機部件級動態(tài)數(shù)學模型,提出了利用FSQP算法的加速過程最優(yōu)控制算法,并仿真研究了渦軸發(fā)動機多變量多目標加速過程。

    2 FSQP算法

    帶約束的非線性規(guī)劃問題描述如下:

    式中:目標函數(shù)f(x)和約束函數(shù)gi(x)均定義為Rn中的二階連續(xù)可微的非線性函數(shù),n為約束個數(shù)。

    FSQP算法通過迭代算法求解,通過每一步求解下列二次規(guī)劃問題得到可行性搜索方向dk和γk變量:

    式中:0<Hk=HkT∈Rn×n,0≤ηk∈R。當xk≤X時,求解二次規(guī)劃所得到的γk≤0,因此dk必然是非線性規(guī)劃問題(1)的一個可行的下降方向,而ηk是為保證dk滿足可行性而加入的修正變量。

    FSQP算法中一般采用二階修正方法來克服Maratos效應,從而保證算法的局部超線性收斂速度。通過求解下列二次規(guī)劃問題得到dk的校正量

    式中:τ∈(2,3)。通過上述方法得到可行的搜索方向后,F(xiàn)SQP算法根據(jù)下式獲得下一個迭代點:

    式中:tk為通過曲線搜索算法所得到的迭代步長,并同時保持下一步迭代點的可行性,即滿足xk+1∈X。

    3 渦軸發(fā)動機最優(yōu)加速控制算法

    本文的研究對象為壓氣機導葉可調(diào)的自由渦輪式雙轉子渦軸發(fā)動機,其控制變量為燃油流量和壓氣機導葉角度。渦軸發(fā)動機加速過程一般要求為:從飛行慢車加速到指定工作狀態(tài)(如巡航狀態(tài))的過程中,加速過程快速,動力渦輪轉速下垂較小,發(fā)動機工作安全。由此,提出變幾何渦軸發(fā)動機最優(yōu)加速算法。

    3.1 優(yōu)化變量

    優(yōu)化變量為渦軸發(fā)動機燃油流量mf和變幾何壓氣機導葉角度α。

    3.2 優(yōu)化目標

    優(yōu)化目標是動力渦輪轉速下垂或超調(diào)量最小,且加速時間最短。

    對于自由渦輪式雙轉子渦軸發(fā)動機,動力渦輪轉速下垂或超調(diào)量最小,可用下面目標函數(shù)表示:

    式中:np、np,r分別為動力渦輪轉速及要求的恒定轉速。

    加速時間最短,也即燃氣渦輪轉速上升最快。因此時間最短的優(yōu)化目標可用下面目標函數(shù)表示:

    式中:ng、ng,f分別為燃氣渦輪轉速及加速終了燃氣渦輪轉速。

    由于加速過程要求兩個目標函數(shù)同時滿足,因而必須采用多目標函數(shù)的形式。這里采用線性加權法組合上面兩個目標函數(shù),構造成的整個加速過程的目標函數(shù)為:

    式中:w1、w2為線性權重系數(shù),且w1,w2>0,w1+w2=1。線性加權法的求解特點是對各目標加權后以其線性和作為評價函數(shù),應用簡單方便。

    3.3 約束條件

    在渦軸發(fā)動機最優(yōu)加速過程中,發(fā)動機的安全工作最為重要。因此必須保證渦軸發(fā)動機排氣溫度不超溫、壓氣機不喘振、發(fā)動機輸出功率不超限,同時還應考慮實際的調(diào)節(jié)變量mf和α的變化率存在物理極限。對應的約束條件為:

    4 仿真結果

    根據(jù)上面提出的渦軸發(fā)動機最優(yōu)加速控制算法,本文分別針對地面和高空的不同目標函數(shù)加權系數(shù),仿真研究了渦軸發(fā)動機最優(yōu)加速控制。

    4.1 地面加速仿真

    圖1~圖7 為H=0 km、Ma=0,w1分別為 0.75、0.50、0.45,對應的w2分別為0.25、0.50、0.55時,渦軸發(fā)動機從的仿真結果。對應的約束條件分別為

    另外,隨著w1、w2的不同,仿真效果亦不同。當w1=0.45、w2=0.55時,動力渦輪轉速出現(xiàn)3.5%的超調(diào),超調(diào)較大;當w1=0.50、w2=0.50時,動力渦輪轉速超調(diào)1%,燃氣渦輪轉速增加的速度相對于w1=0.45、w2=0.55的情況更快;當w1=0.75、w2=0.25時,動力渦輪轉速控制穩(wěn)定,沒有出現(xiàn)超調(diào),燃氣渦輪轉速的控制與w1=0.45、w2=0.55時的基本相同,但最終控制壓氣機喘振裕度最小,控制效果最好。

    4.2 高空加速仿真

    從圖中可以看出,發(fā)動機在H=6 km的高空從對應的飛行慢車轉速加速到最大狀態(tài)100%的過程中,燃氣渦輪轉速、壓氣機喘振裕度、發(fā)動機最大功率、壓氣機導葉角度變化量、燃油流量變化量均在限制值內(nèi)。

    從圖中還可以看出:當w1=0.35、w2=0.65時,燃氣渦輪轉速為主要控制對象且快速響應,動力渦輪轉速出現(xiàn)了1.5%的超調(diào),但燃氣渦輪轉速的增加相對其它兩組更加快速;當w1=0.50、w2=0.50時,動力渦輪與燃氣渦輪調(diào)節(jié)的權重相同,動力渦輪轉速基本控制在100%轉速;當w1=0.65、w2=0.35時,動力渦輪轉速為主要控制對象,燃氣渦輪轉速的控制權重相對于其它兩組較小,但從控制效果來看,動力渦輪轉速控制穩(wěn)定,燃氣渦輪轉速調(diào)節(jié)比w1=0.50、w2=0.50時更加快速。

    因此,在目標函數(shù)權重系數(shù)的選擇上,應同時考慮動力渦輪轉速控制的穩(wěn)定性和燃氣渦輪轉速的快速性。以上三種情況下,w1=0.65、w2=0.35時優(yōu)化效果最好。

    5 結論

    本文提出了基于FSQP算法的多目標多變量自由渦輪式雙轉子渦軸發(fā)動機的最優(yōu)加速控制算法,研究了不同加權系數(shù)的多目標函數(shù)對渦軸發(fā)動機加速過程的影響。仿真研究表明,提出的最優(yōu)加速算法合理、可行,改善了渦軸發(fā)動機的加速品質(zhì),挖掘了發(fā)動機的潛力。

    [1]樊思齊,徐蕓華.航空推進系統(tǒng)控制[M].西安:西北工業(yè)大學出版社,1995.

    [2]戚學鋒,樊 丁,陳耀楚,等.基于FSQP算法的渦扇發(fā)動機多變量最優(yōu)加速控制[J].推進技術,2004,25(3):233—236.

    [3]吳滄浦.最優(yōu)控制的理論與方法[M].北京:國防工業(yè)出版社,2000.

    [4]袁業(yè)湘,孫文瑜.最優(yōu)控制理論與方法[M].北京:科學出版社,2001.

    [5]郭臘梅.渦軸發(fā)動機最優(yōu)加速控制研究[D].西安:西北工業(yè)大學,2003.

    [6]Gill P E,Jay L O,Leonard M W,et al.An SQP Method for the Optimal Control of Large-Scale Dynamical Systems[J].Journal of Computational and Applied Mathematic,2000,120(1):197—213.

    [7]Lawrence C T,Tits A L.A Computationally Efficient Fea?sible Sequential Quadratic Programming Algorithm[J].SI?AM J.OPTIM,2001,11(4):1092—1118.

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