用于自旋恢复的直升机非线性预测控制方法及装置

摘要

本发明公开了一种用于自旋恢复的直升机非线性预测控制方法。在进入自旋之后，利用预先训练好的直升机需求扭矩模型对当前的直升机需求扭矩进行实时在线预测；在进入自旋恢复阶段后，利用预先训练好的发动机动态参数模型对当前的发动机动态参数进行实时在线预测，同时利用直升机需求扭矩模型和发动机动态参数模型的在线预测结果，求解以缩小离合器接通时的直升机需求扭矩和发动机提供的扭矩支持间的差值为目标，并考虑发动机稳定安全的运行条件的滚动优化问题，并将求解得到的控制量序列的第一项作为当前输入的直升机控制量。本发明还公开了直升机非线性预测控制装置。本发明可有效地缩短自旋恢复阶段的时间延迟并减小旋翼转速瞬态下滑。

主权项

一种用于自旋恢复的直升机非线性预测控制方法，其特征在于，在进入自旋之后，利用预先训练好的直升机需求扭矩模型对当前的直升机需求扭矩进行实时在线预测；在进入自旋恢复阶段后，利用预先训练好的发动机动态参数模型对当前的发动机动态参数进行实时在线预测，与此同时，利用直升机需求扭矩模型和发动机动态参数模型的在线预测结果，求解以下滚动优化问题，并将求解得到的控制量序列的第一项作为当前输入的直升机控制量：$\begin{array}{c}\underset{x}{min}J=\underset{i=1}{\overset{{\delta }_p}{\Sigma }}{\omega }_1{\left(\frac{\left(Q_E\right[k+i]-Q_H[k+i\left]\right)}{Q_{E,ds}}\right)}^2+\underset{i=1}{\overset{{\delta }_p}{\Sigma }}{\omega }_2{\left(\frac{\left(N_P\right[k+i]-100)}{100}\right)}^2\\ s.t.\{\begin{array}{c}{\omega }_1=F(t-t_0)\in [0,1]\\ {\omega }_1+{\omega }_2=1\\ u_{\min }<=u<=u_{max}\\ \left|\Delta u\right|<={\mathrm{\Delta u}}_{\max }\\ N_{p,\min }<=N_p[k+i]<=N_{p,max}\\ N_{g,\min }<=N_g[k+i]<=N_{g,\max }\\ T_4[k+i]<=T_{4,\max }\\ S_{mc}[k+i]>=S_{mc,\min }\end{array}i=1,2,...{\delta }_u\end{array}$其中，N_p、N_g、T₄、S_mc、Q_E分别为发动机动态参数模型在线预测的动力涡轮转子转速、燃气涡轮转子转速、涡轮前温度、压气机喘振裕度、发动机输出扭矩；Q_H为直升机需求扭矩模型在线预测的直升机需求扭矩；Q_E,ds为发动机在设计点所提供扭矩；t₀为自旋恢复阶段的起始时刻；δ_p为预测时域；ω₁和ω₂为权重系数；F(*)为在[0,1]区间内的单调递减函数；x为优化变量，在k时刻,x＝{u(k),u(k+2),…,u(k+δ_u‑1)}，其中u为控制变量，δ_u为控制时域。