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首页Matlab驱动的发动机-飞行器建模与参数估计关键技术
本篇硕士论文主要探讨了如何利用Matlab这一强大的工具进行发动机与飞行器的综合建模与参数估计技术的研究。论文的焦点在于航空发动机的建模,特别是针对其复杂性和个体差异问题。作者首先介绍了在Matlab环境下构建快速控制原型的发动机/飞行器一体化模型的过程,这涉及到将C语言编写的模型转换为动态链接库(MEX文件),以便在Matlab平台上高效调用。 在发动机性能参数估计方面,论文着重于发展简化自适应模型。通过神经网络构建了简化模型的基线模块,与状态变量模型相结合,形成了用于实时诊断发动机性能的稳态基点模块。这种方法能够根据当前的工作状态获取可测量的参数。卡尔曼滤波器被用于进一步对发动机健康参数进行精确估计,确保系统的准确性。 考虑到航空发动机工作范围广泛,参数变化剧烈,单点简化模型无法全面覆盖,因此作者引入了双线性插值算法,扩展了简化模型的诊断包线,提高了模型在不同条件下的适应性和准确性。这种改进使得模型能够在各种工况下对发动机性能参数进行准确跟踪。 针对传感器数量少但发动机部件蜕化情况多的实际问题,论文提出了一个基于奇异值分解(SVD)算法的简化模型。通过运用SVD,即使在传感器信号有限的情况下,也能实现对真实发动机状态的高效跟踪。这展示了在资源受限情况下,如何利用数学方法优化模型,提高数据利用率。 本论文结合Matlab的强大功能,深入研究了发动机/飞行器一体化建模与参数估计的关键技术,包括简化自适应模型、神经网络、卡尔曼滤波器和SVD算法的应用,旨在提升航空发动机控制系统的性能和适应性。通过一系列的仿真验证,论文提供了实用且有效的解决方案,对于航空工程领域的模型开发具有重要的理论价值和实践意义。
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基于 Matlab 的发动机/飞行器综合建模与参数估计技术研究
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入端积分补偿的卡尔曼滤波估计器的发动机自适应模型的设计方法
[28]
。
1.4 本文内容安排
本文研究内容可以分成以下两大部分,分别是基于 Matlab 的航空发动机/飞行器模型的建
立和发动机自适应模型的建立。各章主要内容如下所示:
第一章 绪论
本章一是概述了发动机/飞行器快速原型建模的研究背景,分析当前国内研究中存在了哪些
不足;二是关于对航空发动机展开参数估计的研究背景,介绍了本文的研究背景和国内外研究
的发展以及现状;然后介绍了本文所做的主要工作。
第二章 发动机/飞行器建模平台研究
本章简要介绍了发动机/飞行器一体化建模所需要使用的软件 Matlab,简单介绍了 Matlab
的内置工具 Simulink 的使用方法,然后介绍了 Matlab 与 C 语言混合建模的关键环节 S 函数的
使用方法,最后介绍在 VC++ 6.0 如何配置与 Matlab 混合编程的调试环境和接口函数
Mexfunction 函数使用方法。
第三章 基于 Matlab 的发动机/飞行器一体化建模研究
本章主要分成两大部分,一是概要地介绍了涡轴发动机/直升机的 C 语言模型的组成和原
理,然后在第二章理论的支持下以 C 语言模型基础运用 Matlab 和 Simulink 以及 S 函数等工具,
在 Matlab 平台下搭建了涡轴发动机/直升机一体化模型,为以后的快速原型提供了模型基础,
并对该一体化模型进行数字仿真验证。二是运用相似的建模方法建立涡扇发动机/固定翼飞机一
体化模型,同样地先是简要介绍涡扇发动机/固定翼飞机的 C 语言模型的组成和原理,其次在
Matlab 平台下搭建涡扇发动机/固定翼飞机一体化模型,并对所建立的一体化模型建立数字仿真
验证。
第四章 发动机机载简化自适应模型研究
在一体化模型的基础上运用神经网络、状态变量模型以及卡尔曼滤波器建立涡扇发动机简
化自适应模型,实现了对某型涡扇发动机的蜕化量进行估计,还有对发动机的性能参数进行实
时的跟踪。
第五章 发动机简化模型的包线自适应性研究
在第四章的基础上,考虑到神经网络训练基线模块的局限性,故采用划分飞行包线的方法
结合双线性插值方法重新设计了简化自适应模型的基线模块和推力跟踪模块,扩大了简化模型
在高空点对发动机蜕化量精确估计和对发动机性能参数实时跟踪的包线范围。
第六章 基于奇异值分解的航空发动机性能参数估计
随着现代航空发动机的发展,发动机传感器有减少的趋势,如果还是采用以前的算法将不
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南京航空航天大学硕士学位论文
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能保证所建立的自适应模型对推力等性能参数能够进行准确跟踪,所以采用基于奇异值分解
(SVD)算法建立简化模型用于参数估计,并对其进行数字仿真验证。
第七章 总结与展望
总结了全文所做的工作,并在所取得的成果的基础上提出一些尚未解决的问题。
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基于 Matlab 的发动机/飞行器综合建模与参数估计技术研究
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第二章 发动机/飞行器建模平台研究
2.1 概述
本文根据航空发动机和飞行器的特点,运用 Matlab 和 VC++ 6.0 相结合的方法建立基于
Matlab 平台下的航空发动机/飞行器一体化模型,以用于发动机/飞行器一体化模型的综合控制
系统快速原型设计。在搭建基于 Matlab 的发动机/飞行器一体化模型之前,需要对所用的平台
进行配置以实现 Matlab 和 VC++ 6.0 两个软件可以交互工作的功能,因此在介绍发动机/飞行器
一体化模型的建模过程之前,在本章中首先对所用的建模平台 Matlab 以及如何配置 Matlab 和
VC++ 6.0 之间的接口文件做一简要介绍。
2.2 Matlab 软件介绍
本文搭建发动机/飞行器一体化模型的建模平台为 Matlab,Matlab 作为建模平台有着其强大
的优势。首先,Maltab 将算法分析、函数计算、创建界面可视化以及非线性动态仿真建模等强
大功能在易于操作的窗口环境中实现,解决在工程实际中遇到的关于科学研究、控制仿真、模
型建立和数值计算等问题。其次 Matlab 采用目前最新最成熟的算法,能够与各种高级语言进行
混合编程,提高工作效率和程序代码重用率。
2.2.1 Simulink 模型
Simulink 是基于 Matlab 实现动态系统建模、仿真和分析的可视化工具,是 Maltab 的重要
组成部分。可以与 Maltab 实现无缝结合、调用 Maltab 强大的函数库。Simulink 优势一是具有
非常高的开发性,可以随意添加 Simulink 模块;二是具有较高的交互性,允许任意修改模块参
数,直接调用 Maltab 的分析软件,以可视化的方式将仿真过程和结果显示在窗口,可通过 Maltab
对仿真结果进行实时分析。Simulink 具有高效开放性,允许随意修改模块参数,并且可以无缝
使用 Matlab 的所有工具,对最后结果进行分析,并能够将结果可视化显示
[29]
。
Simulink 提供了大量的模块,方便用户快速地建立动态的系统模型,Simulink 的应用领域
也十分广泛,可以在航空航天、电力、力学、数学、通信和控制领域中使用。对于所建立的模
型,可以利用 Simulink 提供的分析工具进行分析,如各种仿真算法、线性化、寻找平衡点等。
宏观角度看,Simulink 模型一般包括 3 种部分:分别为信源(Source)、系统(System)和信宿
(Sink),它们之间的关系如图2.1 所示。如果在 Simulink平台下搭建发动机模型,那么系统(System)
表示航空发动机模块,信源(Source)表示发动机模型的控制输入量,比如燃油量、导叶角、尾喷
口面积等可用于控制发动机状态;信宿(Sink)表示发动机模型的输出量,可用于反馈控制器或者
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监视、诊断发动机状态等,三者都可由 Simulink 模块库中的标准模块搭建而成。
信源
(Soure)
系统
(System)
信宿
(Sink)
图 2. 1 Simulink 模型流程图
2.2.2 S 函数(System Function)概念
在航空发动机这种强非线性系统的建模过程中,会遇到很复杂的数学过程,直接用 Simulink
创建显得非常复杂,有时是不可能实现的,例如状态方程计算、数值迭代运算、分段函数等,
而 S-函数却可以轻松解决。其中,S 函数有输入、输出、参数、状态、状态导数、工作向量和
一些其它的外部输入等数据交换。S 函数的数据交换的结构图如图所示。
S-函数
块I/O向量
外部输入(如
工作空间)
外部输出
终端信号
工作向量
接地信号
其他途径,进
程间通信,数
据采集,数据
文件等
内部状态 用户参数
图 2. 2 S 函数的数据交换结构图
其中,通过访问这些 I/O 向量进行输入和输出。输入输出信号还可能来源于系统的外部输入,
或者通过 Outport 函数模块可以先用 Matlab、C、C++或 Fortran 等高级语言描述问题的过程,
再构成 S 函数模块,然后在 Simulink 模型中直接调用。S 函数结合了 Simulink 方块图简洁直白
的特点和编程灵活的优点,大大增强了 Simulink 的扩展能力。Simulink 引擎调用 S 函数回调函
数的过程。几个必需的例程在图中实线表示,其它的用虚线表示。C MEX 的 S 函数工作流程图
如图(2.3)所示,对于建模过程中会使用的函数做简要介绍,mdlInitializeSizes 函数用于初始
化函数,设置输入输出个数、初始值、采样时间等,mdInitializeSampleTime 函数用于初始化时
间,mdlOutputs 函数用于计算 S 函数输出向量,mdlUpdata 函数用于更新 S 函数离散状态,求
解下一时刻的离散状态向量,mdlDerivatives 函数用于求解 S 函数下状态变量的导数向量;
mdlTerminate 函数用于结束 S 函数仿真。
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