一种带有超限风险评估的航空发动机限制保护器设计方法与流程

本发明涉及航空发动机控制和超限风险评估领域，具体涉及到一种可对发动机工作参数进行风险估计、改进限制保护器保守性，提升发动机性能的方法。

背景技术：

目前常用的发动机控制器主要包含两个部件：功率管理线性控制器和限制保护器。功率管理线性控制器只负责调节燃油流量来产生符合要求的功率输出，不考虑是否超出安全限制范围(喘振裕度、燃烧室压力等)。例如，以风扇转速为被控量，虽然线性控制器可以调节供油量使得转速很好的满足指令要求，但是其余参数如涡轮温度，喘振裕度都会大幅超出安全边界值。所以需要引入限制保护器来保证整个飞行过程中安全参数不超限，发动机可靠、安全的工作。

对于现代航空发动机，限制保护器参数可分为两部分：部件物理属性极限值、压气机喘振裕度极限值。受限的部件物理属性如图1所示，包含高低压转子转速最大限制，燃烧室进口压力最大限制，加速时转子加速率最大限制，wf/ps3最小限制。

目前发动机限制保护器采用的控制逻辑为低选高选逻辑，该逻辑结构可有效地在功率控制器和保护逻辑控制器之间切换，提供平滑的油量信号，同时可以保证关键参数不超限和发动机的安全工作。但是这种控制逻辑存在很大的保守性、降低了发动机响应速度，主要原因有以下两点：

(1)在确定各个限制保护参数时，充分考虑的是发动机在最恶劣的环境下工作的情况，此时限制保护器仍能保证安全参数不超限、保护相应部件，因此限制保护器的控制律本身就具有很大的保守性。

(2)低选高选控制逻辑本质是开环控制，所以即便没有出现达到极限值的紧急情况，限制保护器也有可能主动工作，进而限制了低选高选结构的输出燃油增长，降低了发动机响应快速性。

当发动机处于正常工况时，保守的控制器设计并不会对发动机产生不利影响，但是当飞机处于紧急状况，例如飞机舵面受损时，飞机只能依靠发动机推力完成机动动作，这时控制器的保守性会妨碍发动机进行快速响应，使得飞机很难成功着陆。所以需要研究改善发动机控制器保守性的方法。

目前已提出很多关于控制器的保守性及发动机响应改善的研究方法，文献【1】(richter,hanz,andlitt,jonathans.anovelcontrollerforgasturbineenginewithaggressivelimitmanagement,aiaa-2011-5857,2011)提出了一种应用滑膜限制保护器的航空发动机控制器方案，以避免控制器对发动机不必要的过度保护和干预，保障飞行安全，但滑模控制理论相对复杂，实现该方案需要根据滑模控制理论重新设计控制器，耗费大量人力物力。文献【2】(jlitt，dfrederick，thguo，thecaseforintelligentpropulsioncontrolforfastengineresponse,aiaa,2006)提出通过增加功率管理控制器增益来改善响应速度，但是其研究发现一味地增加功率管理控制器增益反而会减慢发动机响应速度，且该方法对控制器修改较大，使得研究过程较为复杂，且未能对各工作参数的超限风险情况合理评估。

技术实现要素：

本发明一种带有超限风险评估的航空发动机限制保护器设计方法，在传统的限制保护器基础上引入超限风险评估模块，该模块能够对当前工况下的安全参数风险情况定量分析、合理评估，根据超限风险评估值判断对应的限制保护器是否需要被激活，从而降低了整个控制器的保守性、加快了发动机响应速度，进一步挖掘了发动机潜在性能，也使得发动机能够更加灵活应对各种极端突发状况，保障飞行安全。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案步骤如下：

步骤1：基于matlab/simulink平台搭建航空发动机控制系统仿真平台，首先搭建发动机分段线性化模型，再建立功率管理线性控制器和传统、未改进的限制保护器模块，完成各模块后连接调试控制系统功能是否完善，其结构是否满足仿真需要。

步骤2：确定超限风险评估方法，即根据某参数的当前工作值和边界阈值，计算出该参数的一组超限风险值，如果超限风险值超出阈值，则对应的限制保护器激活，参与高低选控制逻辑，如果未超出风险阈值，则认为目前处于安全工况，对应的限制保护器不必工作，从而具体、定量地分析超限风险，保证发动机迅速应对极端状况，维持飞行安全的同时，还增强了发动机的泼辣性。

步骤3：在此基础上，结合发动机实际工作状态对超限风险评估模块中的超限风险阈值采用遗传算法进行优化，计算超限风险动态阈值有利于更加精准合理控制。

步骤4：根据上述步骤中的方法建立超限风险评估模块，并加入到仿真平台中的限制保护器模块中，以实现改进后的控制系统仿真平台。

步骤5：针对某型发动机进行仿真验证，并将仿真结果与未采用超限风险评估算法的控制仿真结果进行比对，以对该超限风险评估方法和采用的风险函数的正确性做出判断。

有益效果

(1)本发明将超限风险评估模块引入控制器可对安全参数的工况进行主动判断，如果安全参数没机会达到限制边界就不必要参与高低选控制。这样可以很大程度上避免限制保护器的冗余控制作用，进而保证控制系统最终选出的燃油值既能满足飞行安全的要求，又能保持在一个较高的值，使得发动机响应较快，提升其过渡态性能。

(2)本发明在工程实际中具有重要意义，当飞机处于某种危险工况时，带有超限风险评估的限制保护器能够克服现有控制系统控制保守性过强、响应速度过慢的缺点，以减低控制保守性，保证发动机响应可快速跟随飞行员指令，以保证飞行安全，进而减小部件损耗、延长发动机寿命。

附图说明

图1为改进前的基本控制器仿真平台示意图。

图2为超限风险评估计算步骤。

图3为使用传统控制系统和带有超限风险评估控制系统的仿真结果对比图。

具体实施方式

以某型民用分排涡扇发动机的控制系统为例，详细说明本发明的具体实施过程。

步骤1：根据发动机控制系统结构搭建控制系统仿真平台，使用指数权重法建立发动机分段线性化模型，并建立控制器模块，控制参数可根据工程整定方法获取或者采用遗传算法等优化算法进行优化计算获得。在完成仿真平台后，针对某型发动机进行过渡态仿真分析验证。仿真平台连接示意图如图1所示。

步骤2：该型控制系统所采用的超限风险评估方法如下：

假设某安全参数的当前值为t1，其限制边界值为tm，上一时刻的值为t0。在此定义幅值评估参数aeval，

趋近度评估参数seval，

aeval表征了当前参数值在整个允许变化范围中所占的比例，seval表征了该参数以当前变化率达到限制边界所需要的时间长短。如果某安全参数的aeval超过设定的幅值阈值amax，且seval小于设定的趋近度阈值smin，则认为该参数处于危险工况，较接近边界值，且其变化较为剧烈，在未来即将超出边界值，其限制保护器会被激活，参与高低选控制逻辑选择，否则该限制保护器停止工作，不参与控制系统计算。

在本方法中，限制保护器的幅值阈值amax为静态不变的，而趋近度阈值smin为一维向量，其在仿真过程中是动态变化的，会根据当前仿真时刻线性插值获取该时刻对应的趋近度阈值，与静态阈值相比，动态smin可以进一步降低系统保守性。

根据上述方法可知，该方法的关键是选择出合适的amax、smin向量，使得系统既能减小保守性，又不会因为过度削弱限制保护器的作用而导致发动机某些安全参数进入危险工况。超限风险评估方法计算步骤如图2所示。

步骤3：根据步骤2的方法，针对每个限制保护器建立超限风险评估模块，并先将各幅值阈值设定为0、趋近度阈值设定为10000。此时超限风险评估模块几乎不起任何作用，将此时的系统输出与原系统输出进行对比，若两次结果基本一致则说明模块建立正确。

步骤4：使用遗传算法优化幅值阈值amax和趋近度阈值smin，设定目标函数f为：

其中t表示当前时刻，cvardem[t]表示该时刻控制变量命令值，cvarfeb[t]表示该时刻控制变量反馈值，αt(tm-t)为惩罚项，t代表各项安全参数，αt为惩罚因子，可动态调节惩罚项数值。

步骤5：将遗传算法优化结果代入某些发动机控制器进行仿真验证，仿真结果如图3所示，该型发动机控制系统控制参数为风扇转速，其中短线划线为风扇转速nf-dmd，点划线为使用传统控制系统产生的转速输出线nf，实线nf-eval为使用带有超限风险评估的控制系统产生的转速变化，可以看出使用带有超限风险评估的控制系统可有效的降低控制作用保守性，利用部件的安全裕度，大幅缩短发动机响应时间。