【摘 要】
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为了降低涡扇发动机控制逻辑中最小-最大选择结构的保守性,更高效地利用现有的安全裕度,提出一种基于条件判断准则的涡扇发动机限制保护控制器优化设计方法.通过对发动机关键输出变量进行条件主动判断,来决定限制保护控制器是否处于激活状态.其中,条件判断模块中的边界阈值采用智能优化算法-粒子群算法使其在给定的边界内搜索出合理可靠的最优值.基于某型涡扇发动机控制系统仿真平台进行计算机数值仿真,仿真结果表明:该优化方法有效地降低了最小-最大选择结构的保守性,在保持所有必要的安全极限情况下,推力响应速度得到了有效提高.其中
【机 构】
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中国民航大学航空工程学院,天津300300;天津市民用航空器适航与维修重点实验室,天津300300;中国民航大学航空工程学院,天津300300;长安大学机械工程学院,西安710064
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为了降低涡扇发动机控制逻辑中最小-最大选择结构的保守性,更高效地利用现有的安全裕度,提出一种基于条件判断准则的涡扇发动机限制保护控制器优化设计方法.通过对发动机关键输出变量进行条件主动判断,来决定限制保护控制器是否处于激活状态.其中,条件判断模块中的边界阈值采用智能优化算法-粒子群算法使其在给定的边界内搜索出合理可靠的最优值.基于某型涡扇发动机控制系统仿真平台进行计算机数值仿真,仿真结果表明:该优化方法有效地降低了最小-最大选择结构的保守性,在保持所有必要的安全极限情况下,推力响应速度得到了有效提高.其中,传统线性控制器的响应时间为4.7 s,而基于条件判断准则的限制保护控制器的响应时间则为3.8 s,缩短了近20％,控制系统的保守性得到了有效降低.
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