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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种时变输出约束下的航空发动机主动限制保护控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115981156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310038169.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种时变输出约束下的航空发动机主动限制保护控制方法是由杜宪;李鑫;马艳华;孙希明设计研发完成，并于2023-01-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种时变输出约束下的航空发动机主动限制保护控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于航空发动机控制技术领域，提出一种时变输出约束下的航空发动机主动限制保护控制方法。在普通限制量设定不变的基础上，通过设计非线性模型预测控制器，将输出限制拓展为支持对多输出的实时限制；在航空发动机模型的建立上，选择了本质上属于非线性模型的LPV模型，本发明具有普遍性，限制输出值不论维数多少都可以并入目标函数中。同时，该主动限制保护控制方法策略具有实时滚动优化的特点，因此支持实际约束值实时变量。根据涡扇发动机实际需求，均可以采用该双模非线性优化算法进行多输出时变约束的主动限制保护控制。

本发明授权一种时变输出约束下的航空发动机主动限制保护控制方法在权利要求书中公布了：1.一种时变输出约束下的航空发动机主动限制保护控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：基于涡扇发动机试车数据，对n个稳态标称点进行分段，每个子区间内均拟合建立涡扇发动机LPV线性变参数模型； 其中，xp∈Rn为状态变量，up∈Rm为涡扇发动机的控制输入，yp∈Rp为输出量，yq∈Rq为约束变量，i为子区间序号，调度参数λ取值为反映涡扇发动机动态性能的物理量，λi,min≤λ≤λi,max，λi,min和λi,max分别为第i段LPV线性变参数模型中调度参数的最小值和最大值，系统矩阵Aiλ∈Rn×n，系统矩阵Biλ∈Rn×m，系统矩阵Ciλ∈Rq×n，系统矩阵Diλ∈Rq×m，R·表示·维实数列向量，Ra×t表示a×b维实数矩阵；Cp为涡扇发动机输出量对应矩阵； 步骤2：针对涡扇发动机LPV线性变参数模型，设计增广模型及状态反馈控制器； 步骤2.1：对于输出量yp的控制指令为r，输出偏差e＝r-yp，偏差的积分为xe＝∫edt，将偏差的积分增广为状态量，获得增广系统以消除输出偏差系统的稳态误差；增广系统中广义被控对象的状态方程为： 式中： 步骤2.2：对上述增广系统添加状态反馈控制器；根据式2所示LPV线性变参数模型设计的状态反馈控制器保证增广系统的跟踪性能，状态反馈控制器为Kλ＝WλX-1λ，控制率为则涡扇发动机闭环系统状态方程为： 步骤2.3：基于H∞算法的切换控制器设计； 针对涡扇发动机闭环系统公式3，将其通过SOS规划进行求解含有多项式的LMI优化问题；设计状态反馈H∞控制器Kλ＝WλX-1λ，Xλ为实数对称矩阵，Wλ为实数矩阵；给定H∞性能指标{γ∞,i0}i∈1,α，当存在实数对称矩阵Xλ，实数矩阵Wλ和SOS矩阵{Miλ}i∈1,α时，获得下列多项式矩阵，否则无法切换至状态反馈控制器 对任意i∈1,α均满足SOS矩阵，则涡扇发动机闭环系统渐进稳定，且满足H∞性能指标γ∞＝max{γ∞,i}i∈1,α；其中giλ＝λi-λi,minλi,max-λi； 步骤3：根据式3设计离散预测模型； 步骤3.1：提出包含涡扇发动机主要动态特征的离散预测模型，通过现有的连续模型建立离散化分段线性模型，G、H分别为Aλ、B的离散状态矩阵； 步骤3.2：离散预测模型包括涡扇发动机的主要动态特征，其作为离散预测模型的表现形式为稳态非线性及动态线性，通过迭代k+1次预测kT为采样时间后的输出状态，T为采样时间； 输出矩阵C参数值由当前状态下的调度量λ决定，当当前工作点处于某两个稳态点之间，则其系统矩阵、输出矩阵为两个稳态标称点处矩阵的插值；当前稳定工作状态下的状态向量也为稳态标称点处相应向量的插值，式5的输出方程zk为预测输出方程； 步骤4：设计实现多输出时变约束保护管理的双模非线性优化算法， 步骤4.1：设计双模预测控制器的切换信号为： N为预测时域，ypk+i＝Cpxpk+i表示当前时刻起未来第i步yp的预测值； 给定偏差值ε，当δε时，判定系统此时位于非限制区域，控制系统切换至非限制模式进行工作，切换控制器为状态反馈控制器进行计算；否则，判定系统处于限制区域，控制系统切换至限制模式，切换控制器为基于非线性优化算法的限制模式预测控制器进行计算； 步骤4.2：基于非线性优化算法的限制模式预测控制器设计； 限制模式中，考虑到对约束输出yq的限制运行时，滚动优化计算得到的控制器直接影响控制量up的值，整个闭环系统处于过渡态，考虑满足约束输出不超限的同时yp趋于r；提出如下二次型目标函数： ypk+i＝Xpxpk+i 式中，a、b、c是权系数；r是yp的期望值；N是预测时域；yqk+i表示当前时刻起未来第i步yq的预测输出值，由式5迭代获得；yq,max是对于yq的最大约束限值，根据yq的维度进行设定；对于该带约束的二次型目标函数优化问题，采用SQP方法对其求解，在线优化模块在每个采样时间得到未来N步的最优状态反馈控制器K的参数并输出，进而得到最优控制量同时将第一个分量作为下一时刻优化计算初始值，实现滚动优化控制。

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