某型涡扇发动机容错控制系统的设计与验证

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1、中图分类号：V233.7论文编号：102870215-S071学科分类号：082502硕士学位论文某型涡扇发动机容错控制系统的设计与验证研究生姓名张鑫学科、专业航空宇航推进理论与工程研究方向计算机控制与仿真指导教师张天宏教授南京航空航天大学研究生院能源与动力学院二О一五年三月NanjingUniversityofAeronauticsandAstronauticsTheGraduateSchoolCollegeofEnergyandPowerEngineeringDesignandValidationofFaultTolerantControlSystemfor

2、aTurbofanEngineAThesisinAerospacePropulsionTheoryandEngineeringbyZhangXinAdvisedbyProf.ZhangTianhongSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch,2015承诺书本人声明所呈交的硕士学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京航空航

3、天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本承诺书）作者签名：日期：南京航空航天大学硕士学位论文摘要本文从提高航空发动机控制系统可靠性的角度，针对传感器故障开展故障诊断与容错控制技术研究，并进行了半物理仿真试验验证。论文内容涉及发动机状态变量模型和简化实时模型的建立、基于卡尔曼滤波器的故障诊断设计、基于RBF神经网络的自学习前馈PID控制器设计、发动机传感器容错控制系统的设计、快速原型控制器设计以及

4、半物理仿真试验。首先基于某涡扇发动机部件级数学模型建立状态变量模型，并通过部件级模型数据建立简化实时模型。在状态变量模型和简化实时模型的基础上，结合卡尔曼滤波器理论，设计了基于卡尔曼滤波器组的发动机传感器故障诊断系统，实现了传感器故障的检测和隔离。其次，针对转速控制回路设计了基于RBF神经网络的自学习前馈PID控制算法。该算法综合了RBF神经网络的非线性映射能力以及PID控制器的鲁棒性等优点，特别是利用RBF神经网络的自学习能力可以实现前馈控制量的自动获取，而且便于工程实现。当传感器发生故障时，利用简化实时模型进行故障传感器的信号重构，结合控制算法实现了系统的容

5、错控制。为了开展发动机容错控制系统的试验研究，本文基于LabVIEW开发环境和CompactRIO硬件平台设计了针对某型涡扇发动机的快速原型控制器。该快速原型控制器具有双通道的油针位置控制、转速控制以及压力和温度采集能力，同时拥有强大的计算处理能力。最后，结合快速原型控制器、故障诊断与容错控制系统以及燃油调节器实物等软硬件条件，开展了某型涡扇发动机的传感器故障诊断与容错控制半物理仿真试验。试验结果表明，本文设计的故障诊断与容错控制系统可以快速、准确地对传感器故障进行检测、隔离和信号重构，有效地实现了发动机控制系统的容错控制，提高了控制系统的可靠性。关键词：航空发

6、动机，传感器故障诊断，容错控制，卡尔曼滤波器，快速原型控制器，半物理仿真I某型涡扇发动机容错控制系统的设计与验证ABSTRACTFromtheperspectiveofimprovingaeroenginecontrolsystemreliability,studiesoffaultdiagnosisandfault-tolerantcontrolforsensorfailure,aswellassemi-physicalsimulationtestverification,arecarriedout.Thepaperinvolvestheestablishme

7、ntofanaeroenginestatevariablemodelandasimplifiedreal-timemodel,thedesignoffaultdiagnosisbasedonKalmanfilter,thedesignofafeed-forwardPIDcontrollerbasedonneuralnetwork,thedesignoffault-tolerantaeroenginecontrolforsensor,thedesignofrapidprototypingcontrollerandthetestofsemi-physicalsimu

8、lation.First