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    基于模型預(yù)測控制方法的發(fā)動機(jī)低耗油率控制

    2016-02-15 06:17:45南昌航空大學(xué)飛行器動力工程學(xué)院江西南昌330063
    低碳世界 2016年36期
    關(guān)鍵詞:燃油航空發(fā)動機(jī)

    楊 蓓,吳 瓊(南昌航空大學(xué)飛行器動力工程學(xué)院,江西南昌330063)

    基于模型預(yù)測控制方法的發(fā)動機(jī)低耗油率控制

    楊 蓓,吳 瓊(南昌航空大學(xué)飛行器動力工程學(xué)院,江西南昌330063)

    模型預(yù)測控制是一種不同于經(jīng)典控制方法的控制策略,該方法通過將控制問題轉(zhuǎn)化為針對目標(biāo)函數(shù)的優(yōu)化問題來計算控制規(guī)律、達(dá)到降低燃油消耗的控制目標(biāo)。模型預(yù)測控制可以經(jīng)由加權(quán)矩陣的選取以達(dá)到特定的控制目標(biāo),通過將燃油消耗作為控制目標(biāo)函數(shù),可以降低燃油的消耗量。

    模型預(yù)測控制;航空發(fā)動機(jī);非線性模型;離散模型

    1 引言

    航空發(fā)動機(jī)工作過程復(fù)雜,工作狀態(tài)的變化較大,必須對其加以控制以確保其穩(wěn)定、可靠地運行,并降低其燃油消耗、提高經(jīng)濟(jì)效益[1]。經(jīng)典反饋控制理論已經(jīng)很難達(dá)到降低燃油消耗的需求[2]。模型預(yù)測控制(Model Predictive Control,MPC)是被廣泛討論的一種反饋控制策略。在每一采樣時刻,根據(jù)獲得的當(dāng)前測量信息,求解優(yōu)化問題,并將獲得的第一個控制序列的元素作用于發(fā)動機(jī),并在一直重復(fù)該過程。在線求解開環(huán)優(yōu)化問題獲得優(yōu)化序列是MPC與傳統(tǒng)控制的主要區(qū)別。MPC可在選取控制規(guī)律時便明確考慮燃油消耗這等約束[2,3]。

    MPC不根據(jù)當(dāng)前和過去的偏差來產(chǎn)生控制作用,而是評估應(yīng)用各種備選控制輸入序列所能帶來的結(jié)果,并從中選取使性能度量最小化的控制序列。在合理選擇性能指標(biāo)中的加權(quán)矩陣的基礎(chǔ)上,MPC可以在很大程度上實現(xiàn)燃油消耗量的最優(yōu)控制,并可針對非線性模型進(jìn)行控制。但MPC解決優(yōu)化問題所需的計算量過大。必須計算密集的約束優(yōu)化問題[2,4,5],以為確保發(fā)動機(jī)不過分偏離預(yù)測初始值,快速完成預(yù)測和確定最優(yōu)控制序列。

    2 模型預(yù)測控制與控制器設(shè)計

    在進(jìn)行的發(fā)動機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計時,采用部件級模型[6]。部件級模型是基于組成發(fā)動機(jī)的各個部件的模型建立起來部件級模型建模過程中所需的數(shù)據(jù)將從GSP軟件中獲取[7]。

    發(fā)動機(jī)動態(tài)過程模型中需要考慮轉(zhuǎn)子的慣性,從而獲得轉(zhuǎn)子功率平衡方程式,建立部件級模型。再通過線性化來獲得線性模型以降低計算量。

    通過狀態(tài)空間模型建立預(yù)測控制的基本原理和算法是一種較好的選擇。按照預(yù)測控制的基本原理可以分為三個步驟:①預(yù)測系統(tǒng)未來動態(tài);②求解優(yōu)化問題;③將解的第一個元素作用于系統(tǒng)。并根據(jù)參考指令和測量值不斷重復(fù)執(zhí)行這些操作[3]。

    根據(jù)線性化可以得到連續(xù)時間狀態(tài)方程。采用離散模型在推導(dǎo)上有許多便利,因此將線性系統(tǒng)轉(zhuǎn)為離散的狀態(tài)空間表達(dá)式(1):

    式中:x(k)∈Rnx是狀態(tài)變量;u(k)∈Rnu是控制輸入變量;yc(k)∈Rnc是被控輸出變量。

    基于離散狀態(tài)方程模型預(yù)測系統(tǒng)未來動態(tài)是模型預(yù)測控制的第一步。將上述離散方程改寫為增量式可得:

    式中:△x(k)=x(k)-x(k-1),△u(k)=u(k)-u(k-1)。

    根據(jù)預(yù)測控制的原理,需要先以最新測量值為初始條件,基于模型(2)預(yù)測系統(tǒng)未來動態(tài)。設(shè)定預(yù)測時域為p,控制時域m,且m≤p。在k時刻,測量值為x(k),計算△x(k)=x(k)-x(k-1),并將△x(k)作為預(yù)測系統(tǒng)未來動態(tài)的初始條件。在獲得了x(k)之后,可以根據(jù)公式(2)預(yù)測k+1及以后的狀態(tài)增量:

    進(jìn)一步,根據(jù)公式(2)~(4)預(yù)測系統(tǒng)在k+1到k+p的輸出值yc:

    為方便后續(xù)公式推導(dǎo),先定義p步預(yù)測輸出向量Yp(k+1| k)和m步輸入向量△U(k)。對于多輸入多輸出系統(tǒng),yc(k+i|k)∈Rn×1,△u(k+i)∈Rn×1,即p×1表示矩陣Yp(k+1|k)中輸出的個數(shù),而非矩陣Yp(k+1|k)的維數(shù)。

    總結(jié)式(2)~(6)可得:

    k+1時刻的輸入對k及之前時刻的輸出沒有影響,但會對k+1之后的輸出有作用[3]。

    在選擇目標(biāo)函數(shù)時,該目標(biāo)函數(shù)應(yīng)能夠表現(xiàn)對降低燃油消耗這一需求,可以將目標(biāo)函數(shù)選擇為:

    式中:rJ(k+i),i=1,2,…,p位給定的參考輸入序列的第j個分量;Γyj是對第j個預(yù)測控制輸出誤差的加權(quán)因子。加權(quán)因子大則對系統(tǒng)輸出偏差的要求越小??梢詫ⅲ?)寫成范數(shù)形式:

    控制加權(quán)因子Γu,i越大,表明期望的控制動作變化越小。

    最終可以將優(yōu)化問題歸結(jié)為:

    min△U(k)J(x(k),△U(k),p,m)

    將目標(biāo)函數(shù)(9)寫為矩陣向量形式,可得:

    參考輸入序列為:

    定義Ep(k+1|k)可得:

    聯(lián)立式(11)(12)最終可得:

    式中:c是綜合而來的常數(shù)。

    對式(13)進(jìn)行最優(yōu)化計算即可得:

    在完成預(yù)測控制的第二步之后,執(zhí)行第三個步驟,將開環(huán)最優(yōu)控制序列的第一個元素作用于系統(tǒng)。

    3 系統(tǒng)仿真示例

    當(dāng)某發(fā)動機(jī)在飛行高度H=10km、Ma=0.9、低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速nL=96%時的工作狀態(tài),可以獲得其系統(tǒng)的線性化方程[9]:

    選擇狀態(tài)為x=[nHnL]T;輸入為u=[qm,fA8]T,分別為供油量和尾噴口面積。選擇系統(tǒng)輸出和輸入加權(quán)矩陣為(16)所示的對角陣,并選擇預(yù)測步長為10,控制步長為8。

    仿真結(jié)果如圖1~2所示。所選的參考指令如圖中虛線所示,低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速跟蹤效果較好,高壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速基本無變化,如圖2可知,燃油流量有了明顯的降低。

    由圖可知,發(fā)動機(jī)低壓轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)速nL較好地跟上了指令信號,燃油流量有了明顯下降??梢酝ㄟ^修改輸出加權(quán)矩陣對系統(tǒng)輸出量進(jìn)行調(diào)整。

    4 結(jié)論

    圖1 nL跟蹤指令信號

    圖2 燃油流量變化

    通過選定特定控制目標(biāo),并求解二次優(yōu)化問題可以較好地解決MIMO問題。使用模型預(yù)測控制,跟經(jīng)典的PID控制器相比,可以有效降低燃油消耗,提高民用航空產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

    [1]樊思齊.航空發(fā)動機(jī)控制[M].西安:西北工業(yè)大學(xué)出版社,2008.

    [2]Richter Hanz.Advanced Control of Turbofan Engines[M].Springer Science&Business Media,2011.

    [3]陳 虹.模型預(yù)測控制[M].北京:科學(xué)出版社,2013.

    [4]Brunell B J,Bitmead R R,Connolly A J.Nonlinear Model Predictive Control of an Aircraft Gas Turbine Engine[C].IEEE CONFERENCE ON DECISION AND CONTROL.2002:4649~4651 vol.4.

    [5]Richter H,Singaraju A V,Litt J S.Multiplexed Predictive Control of a Large Commercial Turbofan Engine[J].Journal of Guidance Control&Dyna mics,2008,31(2):273~281.

    [6]孫健國,李秋紅,楊 剛.航空燃?xì)鉁u輪發(fā)動機(jī)控制[M].上海:上海交通大學(xué)出版社,2014.

    [7]夏 超,王繼強,商國軍,等.基于Matlab/Simulink的航空發(fā)動機(jī)部件級建模與分析[J].航空發(fā)動機(jī),2012,38(04):31~33.

    [8]鄒 濤,丁寶蒼,張 端.模型預(yù)測控制工程應(yīng)用導(dǎo)論[M].化學(xué)工業(yè)出版社,2010.

    [9]吳志琨.渦扇發(fā)動機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計研究[D].西北工業(yè)大學(xué),2007.

    TK321

    A

    2095-2066(2016)36-0004-02

    2016-12-13

    楊蓓(1979-),女,講師,研究方向為航空發(fā)動機(jī)控制。

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