超燃沖壓發(fā)動機燃油供給與控制

1、超燃沖壓發(fā)動機燃油供給與控制超燃沖壓發(fā)動機燃油供給與控制鮑文鮑文高超聲速技術研究中心高超聲速技術研究中心目錄目錄o超燃沖壓發(fā)動機控制對象特性分析超燃沖壓發(fā)動機控制對象特性分析o超燃沖壓發(fā)動機控制系統(tǒng)結構超燃沖壓發(fā)動機控制系統(tǒng)結構o超燃沖壓發(fā)動機推力控制方法超燃沖壓發(fā)動機推力控制方法o超燃沖壓發(fā)動機發(fā)動機分布參數(shù)控制超燃沖壓發(fā)動機發(fā)動機分布參數(shù)控制o超聲速進氣道不起動判斷與控制超聲速進氣道不起動判斷與控制o超燃沖壓發(fā)動機超燃沖壓發(fā)動機/飛行器一體化控制飛行器一體化控制超燃沖壓發(fā)動機控制對象特性分析超燃沖壓發(fā)動機控制對象特性分析鮑文鮑文 崔濤崔濤 常軍濤常軍濤 李獻領李獻領 曲亮曲亮 李偉鵬李偉鵬

2、 雙模態(tài)超燃沖壓發(fā)動機燃燒室雙模態(tài)超燃沖壓發(fā)動機燃燒室發(fā)動機的分布參數(shù)特性發(fā)動機的分布參數(shù)特性超聲速進氣道超聲速進氣道來流馬赫數(shù)對流場的影響來流馬赫數(shù)對流場的影響24848.534545.558787.9X/mY/m00.20.40.040.080.120.160.20.240.280.320.360.40.440.48Frame 001 10 Sep 2007 fluent6.3.2653939.413636444242.4X/mY/m00.20.40.040.080.120.160.20.240.280.320.360.40.440.48Frame 001 10 Sep 2007 flue

3、nt6.3.26M0=4M0=701234561015202530354045攻 角壓比(面積加權平均)壓 比 (面 積 加 權 平 均 ) ma=4ma=5ma=6ma=701234560.50.60.70.80.911.11.21.3攻 角流量捕獲系數(shù)流 量 捕 獲 系 數(shù) ma=4ma=5ma=6ma=7來流攻角對流場的影響來流攻角對流場的影響21858.641575.816929.3X/mY/m00.20.40.040.080.120.160.20.240.280.320.360.40.440.48Frame 001 10 Sep 2007 fluent6.3.2653939.4781

4、81.839393.9X/mY/m00.20.40.040.080.120.160.20.240.280.320.360.40.440.48Frame 001 10 Sep 2007 fluent6.3.26=-5=501234561015202530354045攻 角壓比(面積加權平均)壓 比 (面 積 加 權 平 均 ) ma=4ma=5ma=6ma=701234560.50.60.70.80.911.11.21.3攻 角流量捕獲系數(shù)流 量 捕 獲 系 數(shù) ma=4ma=5ma=6ma=7出口背壓對流場的影響出口背壓對流場的影響5000074050.6182278X/mY/m0.40.50

5、.080.120.160.20.24Frame 001 10 Sep 2007 fluent6.3.265000074050.6182278X/mY/m0.40.50.080.120.160.20.24Frame 001 10 Sep 2007 fluent6.3.265000074050.6350633X/mY/m0.40.50.080.120.160.20.24Frame 001 10 Sep 2007 fluent6.3.26來流馬赫數(shù)變化引起的進氣道不起動來流馬赫數(shù)變化引起的進氣道不起動/再起動特性分析再起動特性分析o來流馬赫數(shù)對進氣道性能參數(shù)的影響來流馬赫數(shù)對進氣道性能參數(shù)的影響o進

6、氣道不起動時的流場結構示意圖進氣道不起動時的流場結構示意圖來流馬赫數(shù)變化引起的進氣道不起動來流馬赫數(shù)變化引起的進氣道不起動/再起動特性分析再起動特性分析o進氣道不起動進氣道不起動/再起動過程中的流動特征再起動過程中的流動特征來流馬赫數(shù)變化引起的進氣道不起動來流馬赫數(shù)變化引起的進氣道不起動/再起動分析再起動分析o進氣道不起進氣道不起動動/再起動再起動過程特性分過程特性分析析o不起動馬赫不起動馬赫數(shù)和再起動數(shù)和再起動馬赫數(shù)馬赫數(shù)來流攻角變化引起的進氣道不起動來流攻角變化引起的進氣道不起動/再起動特性分析再起動特性分析o來流攻角對進氣道性能參數(shù)的影響來流攻角對進氣道性能參數(shù)的影響o進氣道不起動時的流

7、場結構示意圖進氣道不起動時的流場結構示意圖來流攻角引起的進氣道不起動來流攻角引起的進氣道不起動/再起動分析再起動分析Axis location x, mY, m0.350.40.450.10.15Axis location x, mY, m0.350.40.450.10.15Axis location x, mY, m0.350.40.450.10.15Axis location x, mY, m0.350.40.450.10.15a=0a=10a=-4a=-5來流攻角變化引起的進氣道不起動來流攻角變化引起的進氣道不起動/再起動特性分析再起動特性分析來流攻角變化引起的進氣道不起動來流攻角變化引

8、起的進氣道不起動/再起動分析再起動分析o不起動不起動/再起動特性形再起動特性形成的內在物理機制成的內在物理機制n分析結果表明：流動過分析結果表明：流動過程存在程存在“記憶記憶”效應，效應，進氣道進口處分離流的進氣道進口處分離流的形成和消失過程是形成形成和消失過程是形成不起動不起動/再起動特性的再起動特性的主要原因。主要原因。 附面層抽吸對進氣道不起動附面層抽吸對進氣道不起動/再起動再起動特性的影響特性的影響壁面冷卻對進氣道不起動壁面冷卻對進氣道不起動/再起動特性的影響再起動特性的影響超燃沖壓發(fā)動機燃油供給系統(tǒng)超燃沖壓發(fā)動機燃油供給系統(tǒng)00.511.51000150020002500300035

9、004000沿軸向的長度(m)燃燒室上壁面靜溫(C) 三點噴油比10:6:6三點噴油比6:6:10三點噴油比6:10:6超燃沖壓發(fā)動機燃油供給系統(tǒng)超燃沖壓發(fā)動機燃油供給系統(tǒng)00.511.5400600800100012001400沿軸向的長度(m)冷側壁面溫度(C) 當量比1.01當量比0.825當量比0.71燃油供給系統(tǒng)結構燃油供給系統(tǒng)結構o燃油供給與控制系統(tǒng)燃油供給與控制系統(tǒng)n多路燃油供給同時要滿足推力、熱防護冷卻的需要多路燃油供給同時要滿足推力、熱防護冷卻的需要o發(fā)動機氣熱彈耦合效應發(fā)動機氣熱彈耦合效應n發(fā)動機內流、壁面、壁面內部的吸熱燃料之間的多場耦合發(fā)動機內流、壁面、壁面內部的吸熱燃

10、料之間的多場耦合00.511.5400600800100012001400沿軸向的長度(m)冷側壁面溫度(C) 當量比1.01當量比0.825當量比0.71燃料沸騰過程燃料沸騰過程I I 自然對流區(qū)，無氣泡；自然對流區(qū)，無氣泡；II II 泡狀沸騰區(qū)：泡狀沸騰區(qū)： IIa IIa 孤立氣泡區(qū)，泡狀流；孤立氣泡區(qū)，泡狀流； II II 完全沸騰區(qū)，塊狀流；完全沸騰區(qū)，塊狀流； III III 過渡沸騰區(qū)；過渡沸騰區(qū)；IV IV 膜態(tài)沸騰區(qū)；膜態(tài)沸騰區(qū)；C C 泡泡- -膜沸騰過渡點；膜沸騰過渡點；D D 膜膜- -泡沸騰過渡點；泡沸騰過渡點； 完全泡沸騰與過渡沸騰的邊界完全泡沸騰與過渡沸騰的邊界

11、 點；產生不穩(wěn)定氣膜點；點；產生不穩(wěn)定氣膜點；Tw Tw 表面溫度；表面溫度；Ts - Ts - 飽和溫度飽和溫度 亞臨界飽和沸騰曲線燃料沸騰過程燃料沸騰過程亞臨界沸騰時的傳熱惡化特性燃料壓力燃料壓力超臨界超臨界 o隨著壓力的增大，過渡沸騰的傳熱惡化逐漸消退；o超臨界壓力以上，徹底消失。燃油物性燃油物性密度密度黏度黏度燃油物性燃油物性比熱比熱導熱系數(shù)導熱系數(shù)高溫燃油管道特性高溫燃油管道特性超燃沖壓發(fā)動機控制系統(tǒng)結構超燃沖壓發(fā)動機控制系統(tǒng)結構鮑文鮑文 崔濤崔濤 趙天爽趙天爽 趙曉敏趙曉敏 肖虹肖虹 車聰斌車聰斌 于達仁于達仁超燃沖壓發(fā)動機控制系統(tǒng)的總體技術超燃沖壓發(fā)動機控制系統(tǒng)的總體技術n超燃沖

12、壓發(fā)動機包括主推力控制回路，包括燃燒模態(tài)控制、超燃沖壓發(fā)動機包括主推力控制回路，包括燃燒模態(tài)控制、進氣道保護控制、超溫保護控制及各控制回路的切換控制，進氣道保護控制、超溫保護控制及各控制回路的切換控制，在燃油控制系統(tǒng)中還包括多路燃油流量控制。在燃油控制系統(tǒng)中還包括多路燃油流量控制。 超燃沖壓發(fā)動機控制系統(tǒng)的總體框架超燃沖壓發(fā)動機控制系統(tǒng)總體超燃沖壓發(fā)動機控制系統(tǒng)總體需要解決的關鍵技術：需要解決的關鍵技術：q超燃沖壓發(fā)動機推力控制的控制規(guī)律、控制方法超燃沖壓發(fā)動機推力控制的控制規(guī)律、控制方法q超燃沖壓發(fā)動機推力測量的測點約減方法超燃沖壓發(fā)動機推力測量的測點約減方法q超燃沖壓發(fā)動機進氣道的起動判斷

13、和控制超燃沖壓發(fā)動機進氣道的起動判斷和控制q燃油供給系統(tǒng)熱防護一體化設計燃油供給系統(tǒng)熱防護一體化設計q高溫兩相流燃油調節(jié)閥的研制高溫兩相流燃油調節(jié)閥的研制超燃沖壓發(fā)動機控制系統(tǒng)總體超燃沖壓發(fā)動機控制系統(tǒng)總體o超然沖壓發(fā)動機推力控制研究包超然沖壓發(fā)動機推力控制研究包括推力調節(jié)規(guī)律設計和控制方法括推力調節(jié)規(guī)律設計和控制方法兩方面的內容。兩方面的內容。o在加速、巡航過程中，要求沖壓在加速、巡航過程中，要求沖壓發(fā)動機相應的改變推力以滿足飛發(fā)動機相應的改變推力以滿足飛行器的需要，這就是沖壓發(fā)動機行器的需要，這就是沖壓發(fā)動機推力調節(jié)規(guī)律要研究的內容。推推力調節(jié)規(guī)律要研究的內容。推力調節(jié)規(guī)律的設計包括起動、

14、加力調節(jié)規(guī)律的設計包括起動、加速和巡航調節(jié)規(guī)律。調節(jié)規(guī)律設速和巡航調節(jié)規(guī)律。調節(jié)規(guī)律設計的依據(jù)一方面是飛行器和發(fā)動計的依據(jù)一方面是飛行器和發(fā)動機的性能要求，另一方法是要考機的性能要求，另一方法是要考慮各種穩(wěn)定邊界。慮各種穩(wěn)定邊界。n 在超燃沖壓發(fā)動機燃油供給在超燃沖壓發(fā)動機燃油供給總體技術方面，論證了超燃沖總體技術方面，論證了超燃沖壓發(fā)動機燃油供給系統(tǒng)的總體壓發(fā)動機燃油供給系統(tǒng)的總體方案和關鍵技術。方案和關鍵技術。燃油密度特性渦輪流量計節(jié)流式流量燃油質油質量流量預燃噴嘴壁龕噴嘴電液伺服閥壓電陶瓷數(shù)字閥閥調節(jié)閥先導導直動動穩(wěn)壓閥推進進流冷卻流量推進進流冷卻流量獨立冷卻系統(tǒng)冷卻系統(tǒng)液體固體氣體工作

15、介質油箱設箱擠壓式沖壓壓空高壓壓氣油箱壓容積積渦輪泵油泵轉速調節(jié)功率設率泵數(shù)字電渦輪轉速調節(jié)高速高溫渦速高溫取氣、排氣方式空氣渦泵壓式源高壓給系統(tǒng) 燃油供PWM動輪油l高壓油源系統(tǒng)n外部取氣：在前體的第一個楔面上取氣n可調導葉：改變渦輪速度，調節(jié)燃油流量n空氣渦輪：Ma1.5左右的單級空氣渦輪n油箱：沖壓增壓式n油泵：離心燃油泵l冷卻系統(tǒng)：多管并聯(lián)流動l穩(wěn)壓閥：直動式溢流閥l燃油流量調節(jié)閥：三組PWM燃油調節(jié)閥l噴嘴：壁龕超燃沖壓發(fā)動機推力控制方法超燃沖壓發(fā)動機推力控制方法鮑文鮑文 趙曉敏趙曉敏 和舒和舒 郭林春郭林春 徐志強徐志強 唐井峰唐井峰研究思路研究思路-燃燒模態(tài)控制配油思路燃燒模態(tài)控

16、制配油思路噴嘴組調節(jié)的工作簡圖噴嘴組調節(jié)的工作簡圖以及閥門開啟規(guī)律以及閥門開啟規(guī)律、噴嘴噴嘴組閥門組閥門研究思路研究思路-地面試驗研究思路地面試驗研究思路o在地面試驗中對不同的在地面試驗中對不同的燃油總量燃油總量Q，通過調整，通過調整各個噴油點的噴油量找各個噴油點的噴油量找到與到與Q對應的最大推力對應的最大推力F，推力最大時的參數(shù)，推力最大時的參數(shù)分布就是我們要求的模分布就是我們要求的模態(tài)設計，這時各噴油點態(tài)設計，這時各噴油點的噴油量也就是最優(yōu)配的噴油量也就是最優(yōu)配油規(guī)律。油規(guī)律。 超燃沖壓發(fā)動機最大推力穩(wěn)態(tài)優(yōu)化控制算法超燃沖壓發(fā)動機最大推力穩(wěn)態(tài)優(yōu)化控制算法 o仿真結果分析仿真結果分析o控制周

17、期的影響控制周期的影響控制周期0.02 誤差（4.84%）控制周期0.06 誤差（0.8%）仿真結果分析仿真結果分析馬赫數(shù)6，總當量比0.5推力隨迭代步的變化壁面壓力分布比較 等壓力線分布等馬赫數(shù)線分布o一種超燃沖壓發(fā)動機燃燒室設計一種超燃沖壓發(fā)動機燃燒室設計推力測量的燃燒室傳感器數(shù)約簡方法研究推力測量的燃燒室傳感器數(shù)約簡方法研究約簡算法約簡算法 -問題的提出問題的提出o超燃沖壓發(fā)動機燃燒室測量壁面壓力信號的超燃沖壓發(fā)動機燃燒室測量壁面壓力信號的傳感器數(shù)目，在地面試驗中可以安置很多個，傳感器數(shù)目，在地面試驗中可以安置很多個，而在飛行試驗或實際應用中不可能有那么多，而在飛行試驗或實際應用中不可能

18、有那么多，因此需要對其數(shù)目進行約簡因此需要對其數(shù)目進行約簡o研究目的就是尋求合適的約簡算法，在保證研究目的就是尋求合適的約簡算法，在保證推力估算精度的前提下將超燃沖壓發(fā)動機燃推力估算精度的前提下將超燃沖壓發(fā)動機燃燒室表面的傳感器測點約簡到一個可以接受燒室表面的傳感器測點約簡到一個可以接受的范圍內的范圍內計算原理分析計算原理分析o推力的估算問題推力的估算問題n超燃沖壓發(fā)動機控制的核心也就是推力控制，超燃沖壓發(fā)動機控制的核心也就是推力控制，當飛行器處于水平巡航狀態(tài)時，凈推力與整個當飛行器處于水平巡航狀態(tài)時，凈推力與整個飛行器的外部阻力完全相抵；當發(fā)動機處于加飛行器的外部阻力完全相抵；當發(fā)動機處于加

19、速狀態(tài)時，凈推力應大于整個外部阻力。速狀態(tài)時，凈推力應大于整個外部阻力。n而在地面模擬試驗中或飛行器處于飛行狀態(tài)時，而在地面模擬試驗中或飛行器處于飛行狀態(tài)時，發(fā)動機的推力難以直接測量，因此，在推力的發(fā)動機的推力難以直接測量，因此，在推力的控制中，需要尋求利用其他的可測量量來估算控制中，需要尋求利用其他的可測量量來估算發(fā)動機的推力，利用燃燒室的壁面壓力來估算發(fā)動機的推力，利用燃燒室的壁面壓力來估算推力就是一種方式推力就是一種方式 計算原理分析計算原理分析o利用梯形積分進行推力估算利用梯形積分進行推力估算0.60.811.21.41.61.822.2050100150200250300燃燒室截面積

20、變化曲線及一條壓燃模態(tài)壓力曲線X-測點位置（20個測點）Y-壓力及截面積一條壓力曲線一條壓力曲線一條壓力曲線一條壓力曲線燃燒室測點位置及截面積變化工程問題向數(shù)學優(yōu)化問題的轉化工程問題向數(shù)學優(yōu)化問題的轉化o實際問題描述實際問題描述n在燃燒室內上壁面靜壓測點有在燃燒室內上壁面靜壓測點有22個，由這個，由這22個測量數(shù)據(jù)可以較為準確的描繪去實際的壓力個測量數(shù)據(jù)可以較為準確的描繪去實際的壓力變化曲線，能較準確的估算出發(fā)動機的推力變化曲線，能較準確的估算出發(fā)動機的推力n需要在這需要在這22個測點中選擇最少的測點，用選出個測點中選擇最少的測點，用選出的若干個測點的測量數(shù)據(jù)擬合出一條壓力曲線，的若干個測點的

21、測量數(shù)據(jù)擬合出一條壓力曲線，能較準確地反映出推力的變化能較準確地反映出推力的變化工程問題向數(shù)學優(yōu)化問題的轉化工程問題向數(shù)學優(yōu)化問題的轉化o完全的數(shù)學描述完全的數(shù)學描述B：一個向量集合（測點坐標，壓力，對應橫截面：一個向量集合（測點坐標，壓力，對應橫截面積）積）A：B的一個真子集的一個真子集 mmi in ns s. .t t. .,1,1kniifAg BABACBAx yikBx yin 約簡算法的計算過程約簡算法的計算過程o數(shù)據(jù)預處理數(shù)據(jù)預處理n所有數(shù)據(jù)所有數(shù)據(jù)732組壓力值組壓力值藍色：亞燃模態(tài)壓力曲線黑色：超然模態(tài)壓力曲線 其他：冷態(tài)壓力曲線n時間軸上的展開約簡算法的計算過程約簡算法的

22、計算過程o熱態(tài)數(shù)據(jù)提取（熱態(tài)數(shù)據(jù)提?。?32189），熱態(tài)數(shù)據(jù)），熱態(tài)數(shù)據(jù)包括亞燃模態(tài)和超燃模態(tài)包括亞燃模態(tài)和超燃模態(tài)0.511.52050100150200250300X-測 點 坐 標 (20個 )Y-測點壓力數(shù)據(jù)預處理后選擇的189組熱態(tài)壓力曲線(部分)約簡算法的計算過程約簡算法的計算過程o熱態(tài)數(shù)據(jù)的三維視圖熱態(tài)數(shù)據(jù)的三維視圖計算結果計算結果o約簡到約簡到4個測點個測點-0.25-0.2-0.15-0.1-0.0500.050.101020304050607080對約簡結果的誤差統(tǒng)計（樣本總數(shù)189個）X-推力誤差相對值大?。ㄕ`差表示擬合值偏大）Y-誤差所對應的樣本數(shù)目0.511.52

23、2.5050100150200250300測點數(shù)目約簡到4個后的線性擬合（4個樣本）X-測點坐標（20個測點）Y-測點壓力計算結果計算結果o約簡到約簡到5個測點個測點0.511.522.5050100150200250300測點數(shù)目約簡到5個后的線性擬合（4個樣本）X-測點坐標（20個測點）Y-測點壓力-0.06-0.04-0.0200.020.040.060.08010203040506070對約簡結果的誤差統(tǒng)計（樣本總數(shù)189個）X-推力誤差相對值大?。ㄕ`差表示擬合值偏大）Y-誤差所對應的樣本數(shù)目計算結果計算結果o約簡到約簡到6個測點個測點0.511.522.50501001502002

24、50300測點數(shù)目約簡到6個后的線性擬合（4個樣本）X-測點坐標（20個測點）Y-測點壓力-0.0500.050.10.1501020304050607080對約簡結果的誤差統(tǒng)計（樣本總數(shù)189個）X-推力誤差相對值大?。ㄕ`差表示擬合值偏大）Y-誤差所對應的樣本數(shù)目計算結果計算結果o約簡到約簡到7個測點個測點0.511.522.5050100150200250300測點數(shù)目約簡到7個后的線性擬合（4個樣本）X-測點坐標（20個測點）Y-測點壓力-0.08-0.06-0.04-0.0200.020.040.060102030405060對約簡結果的誤差統(tǒng)計（樣本總數(shù)189個）X-推力誤差相對值

25、大?。ㄕ`差表示擬合值偏大）Y-誤差所對應的樣本數(shù)目計算結果計算結果o約簡到約簡到8個測點個測點0.511.522.5050100150200250300測點數(shù)目約簡到8個后的線性擬合（4個樣本）X-測點坐標（20個測點）Y-測點壓力-0.04-0.0200.020.040.060.080.10102030405060對約簡結果的誤差統(tǒng)計（樣本總數(shù)189個）X-推力誤差相對值大?。ㄕ`差表示擬合值偏大）Y-誤差所對應的樣本數(shù)目計算結果分析計算結果分析45678-0.0500.050.10.150.20.250.30.35X-約簡后的傳感器數(shù)目Y-誤差統(tǒng)計（相對誤差）將傳感器數(shù)目約簡到不同的數(shù)目

26、時誤差統(tǒng)計分析平均誤差誤差寬度(最大-最小)誤差方差計算結果校驗計算結果校驗o5個測點在數(shù)據(jù)集個測點在數(shù)據(jù)集1 上的校驗結果上的校驗結果0.511.522.5050100150200250300測點數(shù)目約簡到五個后的線性擬合（4個樣本）X-測點坐標（20個測點）Y-測點壓力00.010.020.030.040.05024681012對約簡結果的誤差統(tǒng)計（樣本總數(shù)41個）X-推力誤差相對值大小（正誤差表示擬合值偏大）Y-誤差所對應的樣本數(shù)目計算結果校驗計算結果校驗o5個測點在數(shù)據(jù)集個測點在數(shù)據(jù)集2 上的校驗結果上的校驗結果0.511.522.5050100150200250300測點數(shù)目約簡到五

27、個后的線性擬合（3個樣本）X-測點坐標（20個測點）Y-測點壓力-0.04-0.03-0.02-0.0100.010.020.0301020304050607080對約簡結果的誤差統(tǒng)計（樣本總數(shù)151個）X-推力誤差相對值大?。ㄕ`差表示擬合值偏大）Y-誤差所對應的樣本數(shù)目計算結果校驗計算結果校驗o5個測點在數(shù)據(jù)集個測點在數(shù)據(jù)集3 上的校驗結果上的校驗結果0.511.522.5050100150200測點數(shù)目約簡到五個后的線性擬合（4個樣本）X-測點坐標（20個測點）Y-測點壓力-0.15-0.1-0.0500.050510152025對約簡結果的誤差統(tǒng)計（樣本總數(shù)111個）X-推力誤差相對值

28、大?。ㄕ`差表示擬合值偏大）Y-誤差所對應的樣本數(shù)目計算結果校驗計算結果校驗o校驗結果分析校驗結果分析 注：誤差統(tǒng)計為相對誤差注：誤差統(tǒng)計為相對誤差約簡算法結果分析約簡算法結果分析o約簡算法分別計算了將測點數(shù)約簡到不同結果時約簡算法分別計算了將測點數(shù)約簡到不同結果時（4、5、6、7、8個）對應的誤差分布，并對誤個）對應的誤差分布，并對誤差分布進行了統(tǒng)計分析。最后利用不同的幾個數(shù)據(jù)差分布進行了統(tǒng)計分析。最后利用不同的幾個數(shù)據(jù)集，每個數(shù)據(jù)集對應一次完整地試驗數(shù)據(jù)。集，每個數(shù)據(jù)集對應一次完整地試驗數(shù)據(jù)。o試驗結果及校驗結果都表明，基于遺傳算法的傳感試驗結果及校驗結果都表明，基于遺傳算法的傳感器數(shù)約簡

29、算法很好的解決了傳感器數(shù)約簡問題，將器數(shù)約簡算法很好的解決了傳感器數(shù)約簡問題，將傳感器數(shù)目約簡到了傳感器數(shù)目約簡到了5個，而且平均誤差和方差在個，而且平均誤差和方差在5%左右，而且誤差寬度也在左右，而且誤差寬度也在15%左右。左右。超燃沖壓發(fā)動機推力在線測量超燃沖壓發(fā)動機推力在線測量超燃沖壓發(fā)動機發(fā)動機分布參數(shù)控制超燃沖壓發(fā)動機發(fā)動機分布參數(shù)控制鮑文鮑文 于達仁于達仁 崔濤崔濤 1.1.超燃沖壓發(fā)動機的分布參數(shù)控制問題超燃沖壓發(fā)動機的分布參數(shù)控制問題0 50 100 150 200 250 300 350 4001816141210864205)(AxA)(mmxAirFuelIIIIIIIV

30、引出寬馬赫數(shù)范圍的部件匹配問題dxdTTkMdxdAAMMkMdxdMttcc12111211222幾何調節(jié)方法1 1 超燃沖壓發(fā)動機的超燃沖壓發(fā)動機的分布參數(shù)控制問題分布參數(shù)控制問題 o依靠能量方程的輸入項（源項）調節(jié)氣流能量的分布來調節(jié)發(fā)動機參依靠能量方程的輸入項（源項）調節(jié)氣流能量的分布來調節(jié)發(fā)動機參數(shù)在空間上的分布特性：氣動熱力調節(jié)方法。數(shù)在空間上的分布特性：氣動熱力調節(jié)方法。n為了完成寬馬赫數(shù)范圍部件匹配的參數(shù)協(xié)調的任務，超燃沖壓發(fā)動機采用為了完成寬馬赫數(shù)范圍部件匹配的參數(shù)協(xié)調的任務，超燃沖壓發(fā)動機采用多點噴射的分布加熱模式，能量在流動方向散布開來多點噴射的分布加熱模式，能量在流動方

31、向散布開來n在發(fā)動機設計時對噴射點的數(shù)量、位置、噴射方式都有嚴格的要求；在發(fā)在發(fā)動機設計時對噴射點的數(shù)量、位置、噴射方式都有嚴格的要求；在發(fā)動機運行時調節(jié)不同噴射位置的燃料量分配比、燃燒速率。動機運行時調節(jié)不同噴射位置的燃料量分配比、燃燒速率。n這種燃料噴射在設計和運行上的特點也決定了超燃沖壓發(fā)動機控制的空間這種燃料噴射在設計和運行上的特點也決定了超燃沖壓發(fā)動機控制的空間分布特性。分布特性。543210 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0awpp/)(mx543210 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0awpp/)(mxAirFuelIIIIIIIVdxdTTkMdxdAAMM

32、kMdxdMttcc121112112222 2、超燃沖壓發(fā)動機分布參數(shù)控制的、超燃沖壓發(fā)動機分布參數(shù)控制的適度空間維數(shù)適度空間維數(shù) o零維方法描述分布參數(shù)對象的控制特性零維方法描述分布參數(shù)對象的控制特性n必須以足夠致密的網(wǎng)格進行離散化近似，引起控制系統(tǒng)結構異必須以足夠致密的網(wǎng)格進行離散化近似，引起控制系統(tǒng)結構異常復雜、控制算法計算量過大、傳感器測量信息過多等問題，常復雜、控制算法計算量過大、傳感器測量信息過多等問題，技術上難以實現(xiàn)。技術上難以實現(xiàn)。n引入過多測量反饋量，將導致反饋量大于控制量（有限點噴射引入過多測量反饋量，將導致反饋量大于控制量（有限點噴射燃油）而出現(xiàn)系統(tǒng)不可控的問題。燃油）

33、而出現(xiàn)系統(tǒng)不可控的問題。 o二、三維方法二、三維方法n即使二、三維的方法在計算時能夠滿足實際的精度，仍難以作即使二、三維的方法在計算時能夠滿足實際的精度，仍難以作為控制模型來設計控制規(guī)律為控制模型來設計控制規(guī)律n這受限于控制理論發(fā)展水平、設計實現(xiàn)技術、檢測技術以及數(shù)這受限于控制理論發(fā)展水平、設計實現(xiàn)技術、檢測技術以及數(shù)值的實時性等值的實時性等 2 2、超燃沖壓發(fā)動機分布參數(shù)控制的、超燃沖壓發(fā)動機分布參數(shù)控制的適度空間維數(shù)適度空間維數(shù)o一維分析方法是折衷使用的有效方法一維分析方法是折衷使用的有效方法n針對系統(tǒng)一維模型的控制技術已取得較大進展，針對系統(tǒng)一維模型的控制技術已取得較大進展，相關的解析與

34、數(shù)值方法已能處理部分復雜對象的相關的解析與數(shù)值方法已能處理部分復雜對象的分布參數(shù)控制；分布參數(shù)控制；n一維方法反映了發(fā)動機流場的主特征信息而比較一維方法反映了發(fā)動機流場的主特征信息而比較符合控制的宏觀性與可控可檢測性的特點符合控制的宏觀性與可控可檢測性的特點n一維簡化引起的的性能誤差（截面平均參數(shù)的誤一維簡化引起的的性能誤差（截面平均參數(shù)的誤差在差在15%以內）與不確定問題，控制理論有較以內）與不確定問題，控制理論有較為完善的魯棒分析與設計技術專門處理。為完善的魯棒分析與設計技術專門處理。n這些說明一維控制具有必要性與可操作性。這些說明一維控制具有必要性與可操作性。 3 3、超燃沖壓發(fā)動機分布

35、參數(shù)控制的、超燃沖壓發(fā)動機分布參數(shù)控制的合理頻帶合理頻帶o數(shù)值計算與試驗結果給出了超燃沖壓發(fā)動機主頻帶的數(shù)值計算與試驗結果給出了超燃沖壓發(fā)動機主頻帶的范圍。范圍。n激波和擾動聲波屬于主導的低頻動態(tài)，但是響應頻率也在激波和擾動聲波屬于主導的低頻動態(tài)，但是響應頻率也在20Hz20Hz以上，系統(tǒng)的時間常數(shù)僅為幾個毫秒，而燃燒振蕩的以上，系統(tǒng)的時間常數(shù)僅為幾個毫秒，而燃燒振蕩的第一階振蕩模態(tài)的頻率更是接近第一階振蕩模態(tài)的頻率更是接近100Hz100Hz。n這些結果表明超燃沖壓發(fā)動機屬于快變的動態(tài)系統(tǒng)這些結果表明超燃沖壓發(fā)動機屬于快變的動態(tài)系統(tǒng)sx m m t s s 11011021021031031

36、010010.010-200-400-600Frequency (Hz)Phase(deg)Magnitude激波動態(tài)燃燒振蕩分離流動態(tài)3 3、超燃沖壓發(fā)動機分布參數(shù)控制的合理、超燃沖壓發(fā)動機分布參數(shù)控制的合理頻帶頻帶o燃油調節(jié)閥響應速度低于燃油調節(jié)閥響應速度低于5Hz5Hz，時間常數(shù)在，時間常數(shù)在50ms50ms以上。以上。o執(zhí)行機構動態(tài)是超燃沖壓發(fā)動機控制系統(tǒng)的主導動態(tài)執(zhí)行機構動態(tài)是超燃沖壓發(fā)動機控制系統(tǒng)的主導動態(tài)o發(fā)動機流動和燃燒的動態(tài)過程則因為執(zhí)行機構帶寬的發(fā)動機流動和燃燒的動態(tài)過程則因為執(zhí)行機構帶寬的限制而受到大幅衰減，可處理為高頻未建模動態(tài)。限制而受到大幅衰減，可處理為高頻未建模動

37、態(tài)。o發(fā)動機的動態(tài)作為控制系統(tǒng)的高頻未建模動態(tài)，在名發(fā)動機的動態(tài)作為控制系統(tǒng)的高頻未建模動態(tài)，在名義系統(tǒng)中忽略掉，而用魯棒的分析和設計方法進行處義系統(tǒng)中忽略掉，而用魯棒的分析和設計方法進行處理，從而把問題轉變?yōu)榭刂瓢l(fā)動機的穩(wěn)態(tài)分布上。理，從而把問題轉變?yōu)榭刂瓢l(fā)動機的穩(wěn)態(tài)分布上。 o超燃沖壓發(fā)動機實際的流動和燃燒反應過超燃沖壓發(fā)動機實際的流動和燃燒反應過程的動態(tài)控制機理極具復雜性，而利用控程的動態(tài)控制機理極具復雜性，而利用控制理論的頻域分析與頻域截斷技術可以把制理論的頻域分析與頻域截斷技術可以把復雜的控制問題大大簡化，從而獲得了解復雜的控制問題大大簡化，從而獲得了解決問題的合理途徑，這也是技術上

38、實現(xiàn)超決問題的合理途徑，這也是技術上實現(xiàn)超燃沖壓發(fā)動機分布參數(shù)控制的一個重要前燃沖壓發(fā)動機分布參數(shù)控制的一個重要前提。提。 3 3、超燃沖壓發(fā)動機分布參數(shù)控制的合理、超燃沖壓發(fā)動機分布參數(shù)控制的合理頻帶頻帶4 4、燃燒模態(tài)形狀控制方法的提出、燃燒模態(tài)形狀控制方法的提出 o基于經典的分布參數(shù)設計方法設計超燃沖壓發(fā)動機燃基于經典的分布參數(shù)設計方法設計超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)控制系統(tǒng)難度非常大，且應用起來困難。此外，燒模態(tài)控制系統(tǒng)難度非常大，且應用起來困難。此外，基于試驗數(shù)據(jù)的一維模型具有經驗性和數(shù)據(jù)性的特點，基于試驗數(shù)據(jù)的一維模型具有經驗性和數(shù)據(jù)性的特點，難以形成統(tǒng)一的解析表達，因此也造成經典的基于

39、解難以形成統(tǒng)一的解析表達，因此也造成經典的基于解析模型的分布參數(shù)設計方法應用困難。析模型的分布參數(shù)設計方法應用困難。o為此，借鑒以結構形狀優(yōu)化技術等為基礎發(fā)展起來的為此，借鑒以結構形狀優(yōu)化技術等為基礎發(fā)展起來的形狀控制理論，以靈敏度分析、數(shù)值優(yōu)化技術為主要形狀控制理論，以靈敏度分析、數(shù)值優(yōu)化技術為主要手段代替經典分布參數(shù)設計所需的嚴格解析設計，提手段代替經典分布參數(shù)設計所需的嚴格解析設計，提出了超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)形狀控制的新型控制策出了超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)形狀控制的新型控制策略，使得設計方法得以簡化，并使得分布參數(shù)控制目略，使得設計方法得以簡化，并使得分布參數(shù)控制目標的實現(xiàn)具有了可行性。

40、標的實現(xiàn)具有了可行性。 4 4、燃燒模態(tài)形狀控制方法的提出、燃燒模態(tài)形狀控制方法的提出o形狀控制的概念是在上世紀八十年代由形狀控制的概念是在上世紀八十年代由Haftka, R. T. Haftka, R. T. 和和Adelman, H. M.Adelman, H. M. 等人提出來的。形狀控制的核心等人提出來的。形狀控制的核心是控制參數(shù)在空間（一維、二維或三維）的分布規(guī)律，是控制參數(shù)在空間（一維、二維或三維）的分布規(guī)律，在滿足一定的約束條件下，尋求優(yōu)化的控制規(guī)律，使在滿足一定的約束條件下，尋求優(yōu)化的控制規(guī)律，使控制系統(tǒng)的指標函數(shù)（形狀函數(shù)的泛函）達到極值，控制系統(tǒng)的指標函數(shù)（形狀函數(shù)的泛函）

41、達到極值，從而使被控系統(tǒng)滿足預定的要求。從而使被控系統(tǒng)滿足預定的要求。o形狀控制問題是一類沒有顯式解的逆問題，與典型的形狀控制問題是一類沒有顯式解的逆問題，與典型的集中參數(shù)（零維）控制不同，它的形狀函數(shù)為一空間集中參數(shù)（零維）控制不同，它的形狀函數(shù)為一空間連續(xù)（或分段連續(xù)）變化的函數(shù)，需要有無限個參數(shù)連續(xù)（或分段連續(xù)）變化的函數(shù)，需要有無限個參數(shù)才能確定。此時是在函數(shù)的無限維空間內研究對象的才能確定。此時是在函數(shù)的無限維空間內研究對象的控制問題，而不是在有限維設計參數(shù)的向量空間?？刂茊栴}，而不是在有限維設計參數(shù)的向量空間。4 4、燃燒模態(tài)形狀控制方法的提出、燃燒模態(tài)形狀控制方法的提出o形狀控制

42、的方法較早應用于太空天線、反射器等系統(tǒng)（形狀控制的方法較早應用于太空天線、反射器等系統(tǒng)（Haftka and Haftka and AdelmanAdelman，19851985），），KoconisKoconis等人在等人在19941994年提出了一種解決基于蜂窩結年提出了一種解決基于蜂窩結構的復合板和殼的解析方法，并找到了相應于零傾角變量的最優(yōu)方法。構的復合板和殼的解析方法，并找到了相應于零傾角變量的最優(yōu)方法。oHsuHsu等人在等人在19971997年對復合板采用了有限元法，并采用梯度投影法找到年對復合板采用了有限元法，并采用梯度投影法找到了搜尋方向。了搜尋方向。oChandrashek

43、haraChandrashekhara和和VaradarajanVaradarajan在在19971997年采用年采用ReddyReddy的三級位移理論的三級位移理論給出了復合梁的形狀控制的迭代方法，而給出了復合梁的形狀控制的迭代方法，而VaradarajanVaradarajan等人在等人在19981998年年對復合板采用一級殼位移理論給出了迭代方法，除了減小誤差函數(shù)，對復合板采用一級殼位移理論給出了迭代方法，除了減小誤差函數(shù)，他們還考慮了閉環(huán)控制，位移作為反饋量來決定輸入電壓。他們還考慮了閉環(huán)控制，位移作為反饋量來決定輸入電壓。oBalakrishnanBalakrishnan、TanTa

44、n和和BainumBainum在在19941994年采用線性二次高斯最優(yōu)控制方年采用線性二次高斯最優(yōu)控制方法得到了智能結構的形狀控制方法。法得到了智能結構的形狀控制方法。oSobieszczanski-SobieskiSobieszczanski-Sobieski和和HaftkaHaftka主導了氣動形狀控制的研究，研主導了氣動形狀控制的研究，研究結合形狀優(yōu)化技術和究結合形狀優(yōu)化技術和CFDCFD技術，進行了進氣道結構設計、翼型型面技術，進行了進氣道結構設計、翼型型面設計、風洞壁面設計、軸對稱尾噴管設計等。另外在壓電智能結構的設計、風洞壁面設計、軸對稱尾噴管設計等。另外在壓電智能結構的控制控制

45、 、熱防護的溫度場控制等方面也有大量的文獻發(fā)表。、熱防護的溫度場控制等方面也有大量的文獻發(fā)表。 5 5、燃燒模態(tài)形狀控制方法、燃燒模態(tài)形狀控制方法 543210 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0awpp/)(mxAirFuelIIIIIIIV5.1 5.1 問題的描述：泛函指標問題的描述：泛函指標o形狀控制的核心是控制參數(shù)在空間的分布規(guī)律，在滿足一定的形狀控制的核心是控制參數(shù)在空間的分布規(guī)律，在滿足一定的約束條件下，尋求優(yōu)化的控制規(guī)律，使控制系統(tǒng)的指標函數(shù)約束條件下，尋求優(yōu)化的控制規(guī)律，使控制系統(tǒng)的指標函數(shù)（形狀函數(shù)的泛函）達到極值，從而使被控系統(tǒng)滿足預定的要（形狀函數(shù)的泛函）達到極

46、值，從而使被控系統(tǒng)滿足預定的要求。指標為：求。指標為： dxxMxMJxxtbb221)(),(21)(其中，其中，M(x)M(x)為在某一飛行條件為在某一飛行條件下所設定的燃燒模態(tài)，下所設定的燃燒模態(tài)，M Mt t(x)(x)為實時反饋的燃燒模態(tài)，為實時反饋的燃燒模態(tài)，T Tb b為為控制量?？刂屏俊?5.1 5.1 問題的描述：泛函極值問題的描述：泛函極值o超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)與模態(tài)轉換形狀控超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)與模態(tài)轉換形狀控制問題是一類逆問題，即尋找一個最佳的控制問題是一類逆問題，即尋找一個最佳的控制量制量T Tb b* *，使得系統(tǒng)的泛函指標，使得系統(tǒng)的泛函指標 達到極小值。達到

47、極小值。描述為：描述為： 21*)(),(21)()(niitbibbxMxMJJ5.2 5.2 控制模型控制模型 o對超燃沖壓發(fā)動機分布參數(shù)控制空間維數(shù)的對超燃沖壓發(fā)動機分布參數(shù)控制空間維數(shù)的分析確定了一維控制的必要性和可操作性；分析確定了一維控制的必要性和可操作性；o對分布參數(shù)控制的時間尺度（頻域范圍）的對分布參數(shù)控制的時間尺度（頻域范圍）的分析確定了控制穩(wěn)態(tài)分布的合理簡化。分析確定了控制穩(wěn)態(tài)分布的合理簡化。o在這兩個基本前提下，控制模型的建立具有在這兩個基本前提下，控制模型的建立具有了現(xiàn)實可行性。了現(xiàn)實可行性。o選取經典的一維穩(wěn)態(tài)模型作為控制模型，來選取經典的一維穩(wěn)態(tài)模型作為控制模型，來

48、初步驗證超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)形狀控制初步驗證超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)形狀控制的設計思想。的設計思想。 5.3 5.3 靈敏度分析靈敏度分析 o形狀控制必須進行靈敏度分析，以便給出形狀變化的形狀控制必須進行靈敏度分析，以便給出形狀變化的趨勢。趨勢。n靈敏度函數(shù)反映了控制量與系統(tǒng)狀態(tài)間的內在聯(lián)系靈敏度函數(shù)反映了控制量與系統(tǒng)狀態(tài)間的內在聯(lián)系n實時的根據(jù)燃燒模態(tài)的形狀信息修正自己，并實時的反作實時的根據(jù)燃燒模態(tài)的形狀信息修正自己，并實時的反作用于燃燒模態(tài)上，給出其變化趨勢。用于燃燒模態(tài)上，給出其變化趨勢。o靈敏度分析是燃燒模態(tài)形狀控制方法的難點與關鍵，靈敏度分析是燃燒模態(tài)形狀控制方法的難點與關鍵，靈敏

49、度的計算與流場的計算密切關聯(lián)，由于涉及到多靈敏度的計算與流場的計算密切關聯(lián)，由于涉及到多燃燒模態(tài)的情況，特別是遇到了靈敏度方程在聲速點燃燒模態(tài)的情況，特別是遇到了靈敏度方程在聲速點的強奇異性問題，使得靈敏度的計算非常困難，為此的強奇異性問題，使得靈敏度的計算非常困難，為此需要引入新的算法解決靈敏度方程在一維跨聲速計算需要引入新的算法解決靈敏度方程在一維跨聲速計算時的強奇異性問題。時的強奇異性問題。 5.4 5.4 控制算法控制算法 o形狀控制為非線性優(yōu)化控制問題，此方程不便求出的精形狀控制為非線性優(yōu)化控制問題，此方程不便求出的精確解，采用最優(yōu)法迭代來求得最小二乘優(yōu)化結果。確解，采用最優(yōu)法迭代來

50、求得最小二乘優(yōu)化結果。o最優(yōu)法的思想是從接近于精確解的初值出發(fā)，使其沿著最優(yōu)法的思想是從接近于精確解的初值出發(fā)，使其沿著使誤差平方和減小的方向（梯度方向）按某一步長變化，使誤差平方和減小的方向（梯度方向）按某一步長變化，從而逐步逼近。從而逐步逼近。o經典非線性最小二乘問題：經典非線性最小二乘問題：Gauss-Newton法法n該方法基于對非線性回歸模型的近似化原理，是一種該方法基于對非線性回歸模型的近似化原理，是一種較為有效的方法。較為有效的方法。n它利用泰勒級數(shù)展開的線性項來近似非線性模型，然它利用泰勒級數(shù)展開的線性項來近似非線性模型，然后用線性最小二乘法來估計參數(shù)，再通過最優(yōu)迭代得后用線性

51、最小二乘法來估計參數(shù)，再通過最優(yōu)迭代得到滿足方程的非線性回歸問題的最優(yōu)解。到滿足方程的非線性回歸問題的最優(yōu)解。 5.5 5.5 基本框架基本框架 o描述超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)形狀控制規(guī)律的方程描述超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)形狀控制規(guī)律的方程為差分方程，在形式上屬于離散控制系統(tǒng)。為差分方程，在形式上屬于離散控制系統(tǒng)。o主要包括采樣器、數(shù)字控制器、零階保持器、執(zhí)行主要包括采樣器、數(shù)字控制器、零階保持器、執(zhí)行機構、控制對象（燃燒模態(tài)）、靈敏度分析等幾個機構、控制對象（燃燒模態(tài)）、靈敏度分析等幾個部分。部分。+-CombustionModeSensitivityAnalysisD(z)TargetShap

52、eSamplingSwitchDigitalControllerZero-OrderHoldMt(x)M(x)S(x)sLs+11-e-Ts1ActuatorTTTScramjet5.6 5.6 仿真結果仿真結果 M)(mx圖3 形狀控制過程燃燒模態(tài)的變化M)(mx圖4 形狀控制結果與目標形狀的比較5.6 5.6 仿真結果仿真結果t (s)J J圖5 形狀控制過程指標函數(shù)隨時間變化曲線t (s)圖6形狀控制過程控制量隨時間變化曲線6、超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)形狀控制算、超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)形狀控制算法的穩(wěn)定性法的穩(wěn)定性 o超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)形狀控制系統(tǒng)應用基于非線性回歸模超燃沖壓發(fā)動機燃燒

53、模態(tài)形狀控制系統(tǒng)應用基于非線性回歸模型的最小二乘型的最小二乘Gauss-Newton優(yōu)化算法。優(yōu)化算法。oGauss-Newton法充分利用最小二乘問題的結構特點，僅僅法充分利用最小二乘問題的結構特點，僅僅利用函數(shù)的一階導數(shù)信息直接獲得利用函數(shù)的一階導數(shù)信息直接獲得Hesse矩陣的近似。矩陣的近似。o由于由于Gauss-Newton法是從法是從Newton法通過忽略二階導數(shù)法通過忽略二階導數(shù)的非線性項形成的，因此的非線性項形成的，因此Gauss-Newton法的穩(wěn)定性和性能法的穩(wěn)定性和性能將受到這一忽略的影響。將受到這一忽略的影響。o燃燒模態(tài)控制系統(tǒng)還包含了執(zhí)行機構的動態(tài)，還需研究帶有執(zhí)燃燒模

54、態(tài)控制系統(tǒng)還包含了執(zhí)行機構的動態(tài)，還需研究帶有執(zhí)行機構動態(tài)的行機構動態(tài)的Gauss-Newton法的穩(wěn)定性。法的穩(wěn)定性。)(*)(*)(/1/121kkkeOeRLHLTe)(*)(*)(/1/12kkkeOeRLHeLT7、超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)形狀控制算、超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)形狀控制算法的魯棒穩(wěn)定性法的魯棒穩(wěn)定性o超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)控制模型不可避免超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)控制模型不可避免存在誤差與未建模動態(tài)，在理想精度下設計存在誤差與未建模動態(tài)，在理想精度下設計的形狀控制器是否具有魯棒穩(wěn)定性是個關鍵的形狀控制器是否具有魯棒穩(wěn)定性是個關鍵問題。問題。o所提出利用控制理論的頻域分析與頻域截

55、斷所提出利用控制理論的頻域分析與頻域截斷技術把復雜的超聲速流動和燃燒場的分布參技術把復雜的超聲速流動和燃燒場的分布參數(shù)動態(tài)控制問題簡化分解為穩(wěn)態(tài)控制問題，數(shù)動態(tài)控制問題簡化分解為穩(wěn)態(tài)控制問題，因此需要對控制算法進行魯棒穩(wěn)定性分析。因此需要對控制算法進行魯棒穩(wěn)定性分析。 超燃沖壓發(fā)動機名義燃燒模態(tài)控制系統(tǒng)Nyquist圖含有一階未建模動態(tài)的控制系統(tǒng)Nyquist圖含有二階未建模動態(tài)的控制系統(tǒng)Nyquist圖7、超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)形狀控制算、超燃沖壓發(fā)動機燃燒模態(tài)形狀控制算法的魯棒穩(wěn)定性法的魯棒穩(wěn)定性超聲速進氣道不起動判斷與控制超聲速進氣道不起動判斷與控制鮑文鮑文 常軍濤常軍濤 于達仁于達仁

56、郭新剛郭新剛 李偉鵬李偉鵬 曲亮曲亮1進氣道不起動問題分析進氣道不起動問題分析o起動起動/不起動判斷不起動判斷起動起動/不起動分類問題不起動分類問題o低馬赫數(shù)不起動和反壓引起的不起動低馬赫數(shù)不起動和反壓引起的不起動2. 基于支持向量機的高超聲速進氣道起動基于支持向量機的高超聲速進氣道起動/不起動模式分類不起動模式分類o支持向量機的基本理論和方法支持向量機的基本理論和方法n支持向量機（SVM）是AT&T Bell 實驗室的Vapnik等人根據(jù)統(tǒng)計學習理論提出的一種新機器學習方法。n支持向量機是建立在統(tǒng)計學習理論的VC 維理論和結構風險最小原理基礎上的，根據(jù)有限的樣本信息在模型的復雜性和學習能力之

57、間尋求最佳折衷，以期獲得最好的推廣能力的機器學習方法。n把在輸入空間中的線性不可分的數(shù)據(jù)集，通過內積核函數(shù)，非線性的映射到高維特征空間后，變?yōu)榫€性可分的數(shù)據(jù)集，隨后在高維特征空間建立一個不但能將兩類正確分開，而且使分類間隔最大的最優(yōu)分類面。2基于支持向量機的高超聲速基于支持向量機的高超聲速進氣道起動進氣道起動/不起動模式分類不起動模式分類o特征選擇及分類面特征選擇及分類面n兩組特征：兩組特征：3, 7, 11和和80, 91, 99, 110, 122, 130 n18個分類面?zhèn)€分類面p2-1.0033p1-6995.3=0 2基于支持向量機的高超聲速進氣道起動基于支持向量機的高超聲速進氣道起

58、動/不起動模式分類不起動模式分類o分類方法的對比分析分類方法的對比分析n利用粗糙集得到的分類面利用粗糙集得到的分類面如下圖所示。如下圖所示。n但有如下缺點：但有如下缺點：1）使用）使用粗糙集分類方法需要選擇粗糙集分類方法需要選擇切分點，切分點的選擇對切分點，切分點的選擇對分類結果有重要影響。分類結果有重要影響。2）使用粗糙集方法得到的分使用粗糙集方法得到的分類結果魯棒性不強。類結果魯棒性不強。 3基于基于FLD分析的進氣道起動分析的進氣道起動/不起動最優(yōu)不起動最優(yōu)分類準則研究分類準則研究oFisher線性判別分析（線性判別分析（FLD）廣泛應用于模式分類。）廣泛應用于模式分類。Fisher首先

59、提首先提出這種方法并應用到分類。出這種方法并應用到分類。FLD分析的核心思想是尋找有效的分分析的核心思想是尋找有效的分類方法，通過向這個方向投影便于更好的進行分類。類方法，通過向這個方向投影便于更好的進行分類。o考慮把考慮把d維空間中的數(shù)據(jù)點投影到一條直線上，即使不同類的樣本維空間中的數(shù)據(jù)點投影到一條直線上，即使不同類的樣本點在點在d維空間中能夠形成互相分離的，各自內部緊湊的集合，向任維空間中能夠形成互相分離的，各自內部緊湊的集合，向任意方向的直線作投影也有可能把這些不同類的數(shù)據(jù)點混在一起，意方向的直線作投影也有可能把這些不同類的數(shù)據(jù)點混在一起，反而降低了分類的效果。反而降低了分類的效果。o通

60、過合適的選擇投影直線，我們還是能夠找到最大限度區(qū)分各類通過合適的選擇投影直線，我們還是能夠找到最大限度區(qū)分各類數(shù)據(jù)點的投影方向。數(shù)據(jù)點的投影方向。 3基于基于FLD分析的進氣道起動分析的進氣道起動/不起動不起動最優(yōu)分類準則研究最優(yōu)分類準則研究p=p1-0.557p2 3基于基于FLD分析的進氣道起動分析的進氣道起動/不起動不起動最優(yōu)分類準則研究最優(yōu)分類準則研究o分類準則的物理意義分類準則的物理意義np1位于進氣道第一道斜激波的后面，其大小取決于激波的強位于進氣道第一道斜激波的后面，其大小取決于激波的強度，也就是與自由來流馬赫數(shù)、壓力和攻角有關，其大小可度，也就是與自由來流馬赫數(shù)、壓力和攻角有關