航空发动机多变量自抗扰解耦控制律设计：提升性能与鲁棒性

本文主要探讨了航空发动机多变量解耦控制律设计的关键技术，针对航空发动机这种复杂系统，其多回路控制存在显著的耦合性，这对系统的稳定性和性能有着重要影响。作者提出了一种创新的控制策略——多变量自抗扰解耦控制算法。该算法首先采用静态解耦方法，通过对系统进行分解，将原本相互关联的多个控制变量分离处理，实现了系统的静态解耦。这种方法有助于降低控制系统的复杂度，提高响应速度和精度。 接着，算法引入了先进的ADRC（Active Disturbance Rejection Control）非线性扩张观测器。ADRC是一种能够实时估计和补偿系统不确定性以及外部扰动的技术，通过这种补偿控制，能够在动态过程中进一步削弱各回路间的相互影响，实现动态解耦。这种方法确保了系统的鲁棒性和抗干扰能力，即使在面对难以预测的运行条件或外部扰动时，也能保持良好的控制性能。 作者以实际的涡扇发动机非线性部件级实时数学模型作为实验平台，设计了涵盖发动机中间状态以上的多变量控制律。通过与传统的增广LQR（Linear Quadratic Regulator）控制方法在全包线范围内进行对比研究，结果显示，使用多变量自抗扰解耦控制算法的闭环系统在指令跟踪能力和多回路解耦方面表现更优，这意味着它能更好地应对复杂环境下的发动机控制需求。 关键词集中在航空发动机、自抗扰控制、解耦控制和鲁棒性上，反映了论文的核心研究内容。本文的研究不仅对航空发动机的实际应用有重要意义，也对多变量系统控制理论的发展做出了贡献，特别是在提高系统稳定性、可靠性和性能优化方面。 总结来说，本文提供了一种有效的方法来设计航空发动机的多变量解耦控制系统，通过结合静态解耦和ADRC补偿控制，提升了系统性能，对于推进航空发动机技术的进步和实际应用具有重要价值。