李睿超，郭迎清

（西北工业大学动力与能源学院，西安710072）

涡扇发动机性能退化缓解控制与推力设定

李睿超，郭迎清

（西北工业大学动力与能源学院，西安710072）

为了补偿性能退化发动机的推力损失，减轻飞行员工作负担，提高推进系统的自动化程度，开展了涡扇发动机性能退化缓解控制（EPD M C）研究。针对某型涡扇发动机部件级模型设计了具备稳态控制、加/减速过渡态控制和极限保护等功能的基准控制器；在此基础上设计了外环推力控制回路，给出1种在多参数约束下的推力设定方法，并设计了合理的切换逻辑确保内外环控制器能协调工作。M A TLA B/Simulink下的仿真结果表明：该智能改进控制系统架构可以在保证发动机安全工作的前提下，通过合理地设定期望推力，最大程度地补偿推力损失，维持油门杆角度和推力的对应关系近似不变。

缓解控制；性能退化；智能改进控制；推力设定；涡扇发动机

0 引言

随着服役时间的增加，航空发动机的性能将不可避免地发生退化，主要反映在推力的减小和耗油率的增加上。在发动机性能衰退的过程中，气路部件的气流流通能力和工作效率会逐渐下降，造成油门杆角度（PLA）与推力的对应关系发生变化并带来排气温度升高、涡轮工作环境恶化等一系列不利影响。传统的发动机控制系统通过控制转速或压比间接地控制发动机的推力和失速裕度，然而由于制造公差和使用退化等原因，控制系统通常需要牺牲部分性能以确保发动机在上千个飞行周期内具有足够的稳定裕度，如能对推力进行直接控制[1-2]可进一步提高发动机的整体性能，但为此需要重新设计控制系统并对控制逻辑做出复杂而严密的论证。

针对上述问题，国外提出1种基于传统控制系统的智能改进控制架构（Intelligent Retrofit Control Architecture）[3-6]，即发动机性能退化缓解控制（EPDM）技术。该改进控制架构在原控制系统的基础上添加了由推力设定逻辑、推力估值器及转速指令修正器构成的外环推力控制回路，根据发动机的退化程度通过调整转速基准信号，维持PLA与推力的对应关系近似不变。该架构在现有控制系统的基础上直接进行改进，具有缩短开发周期，避免大量修改现有控制系统的优点。李业波[7]等在双轴混排涡扇发动机上对EPDMC的可行性进行了仿真试验并取得了一定成果。在智能改进控制架构中，合理地设定期望推力以确保发动机安全稳定工作是补偿推力损失的必要前提，但以上文献均未对推力设定逻辑进行详细论述。

本文针对某型国产军用双轴涡扇发动机[8]设计具备稳态控制、加/减速控制及参数极限保护功能的发动机基准控制系统；并以此为基础搭建外环推力控制回路，对EPDMC涉及的推力设定、转速指令修正等关键技术进行研究；最后对系统进行仿真验证。

1 基准控制系统设计

1.1 发动机控制系统的控制逻辑和结构

现代航空发动机控制计划十分复杂，涡扇发动机慢车以上状态的控制逻辑主要包含3个方面：（1）稳态控制：当发动机受到扰动时，保证发动机在既定的工作点工作。（2）过渡态控制：在安全可靠的前提下，保证发动机由1种工作状态快速平稳地切换到另1种工作状态。（3）极限保护控制：对各项参数加以限制，避免发动机进入失速、喘振、超温、熄火等不安全的工作状态中。

1种典型的涡扇发动机控制逻辑[6-9]如图1所示。主稳态控制器与加/减速控制计划的工作逻辑为：将主稳态控制器的输出与加/减速控制计划的输出进行比较并通过低/高选得到燃油流量指令。

图1 典型涡扇发动机控制系统

1.2 稳态控制器设计

为简化设计，主稳态控制器（MSSC，Master Steady State Controller）控制规律选取WFM→nL=const，控制器形式选取增益调度PID控制器，调度参数取为nL（WFM，nL，nH分别表示主燃油量、低压转子转速、高压转子转速）。

选取状态量x=[nLnH]T，控制量u=WFM，通过线性化部件级模型得到地面状态下低功率60%nL,d至高功率100%nL,d的41个发动机状态变量模型（步长为1% nL,d）。针对各状态变量模型整定PID参数并进行平滑处理，主稳态控制器工作时根据调度参数nL插值得到PID参数。

航空发动机数控系统的开发过程中常需要处理参数极限、执行机构位置极限和变化速率等限制问题，并解决由此产生的积分器饱和问题，避免发动机的动态性能降低[10]。当燃油流量变化率过大或燃油流量超出极限范围时，本文采取重置积分器的抗积分饱和措施：预先记录稳态下nL与WFM的对应关系，重置积分器时，根据调度参数nL插值得到对应的WFM并将其作为积分器的初值。稳态供油曲线（Uss）与加/减速供油曲线的比较如图2所示。

图2 加/减速控制计划

1.3 加/减速控制计划设计

陆军[11]等提出使用“动态稳定法”设计加/减速控制计划，该方法在发动机动态特性计算模型的基础上，通过额外提取状态变化率使得共同工作方程偏差趋于0，并根据物理约束对控制计划曲线进行迭代直至符合设计要求，根据“动态稳定法”设计的加/减速控制计划如图2所示。

1.4 极限保护器设计

极限保护器通过附加强制性的限制对发动机加以保护。当发动机性能衰退时，使用极限保护器可以减少对于控制系统的调整工作。本文针对高压涡轮进口总温T41及主燃烧室油气比go设计极限保护器，这2个参数均无法通过直接测量得到，需应用估值技术对其进行估计，得到被保护参及其极限值，见表1。

表1 被保护参数及其极限值

极限保护器采用从反馈极限控制器（SFLC）的形式。该种极限保护器根据被保护参数与极限值之间的偏差大小对低压转子转速指令做相应的修正（本文采用PID控制算法），间接地实现对参数的保护作用。极限保护器的控制作用总是单向的，即其仅在被保护参数超限时才发出修正指令[12]。加入SFLC的发动机控制系统结构如图3所示。

图3 发动机控制系统结构

当有多个被保护参数时，需设计多重极限保护器对其进行保护。多重极限保护器的2种共同工作方式如图4所示。即“平等表决（equal voting）”和“领导-跟踪型表决（leader-follower）”。“平等表决”将各极限保护器的输出叠加起来，使参数更快地远离极限值，其共同工作方式存在易使低压转子转速产生较大波动的缺点；“领导-跟踪型表决”则仅使得修正作用最大的极限保护器生效。本文选取“领导-跟踪型表决”作为多重极限保护器的共同工作方式。

图4 多重极限保护器的共同工作方式

2 性能退化缓解控制

2.1 智能改进控制架构

应用性能退化缓解控制技术后的智能改进控制架构如图5所示。图中绿色部分为在原控制系统基础上添加的外环推力控制回路。该控制回路由推力设定逻辑、推力估值器及转速指令修正器3部分构成：其中推力设定逻辑根据发动机的工作条件及退化程度设定期望推力，在补偿推力损失的同时避免发动机进入到不安全的工作状态中；推力估值器通过卡尔曼滤波技术[13-15]实现对推力的精准估计；转速指令修正器根据推力误差产生合适的转速修正指令，使发动机推力趋向于设定推力。

图5 涡扇发动机智能改进控制架构

2.2 推力设定逻辑

外环控制回路的目的在于通过调节转速指令使退化推力恢复至标称值，这意味着设定推力不应超过未退化时的标称推力，此外设定推力应在发动机安全可达的范围内，故应选取标称推力和最大安全推力中的较小者作为设定推力。

根据上述思想，需先求得不同退化程度下的最大安全推力。以地面最大转速为例，当发动机退化时，极限保护器会通过降低低压转子转速避免参数超限，发动机工作稳定时的推力即是该退化程度下的最大安全推力。

为了不失一般性，假设在退化过程中压气机和涡轮的流量和效率因子均发生同等程度的退化，此时发动机退化程度可用单参数进行描述。在地面条件下退化程度与最大安全推力的对应关系如图6所示。

图6 在地面状态下的最大安全推力

进一步将推力设定逻辑向全包线拓展，易知最大安全推力由退化程度、飞行高度和马赫数共同决定。飞行包线内的最大安全推力如图7所示。

图7 飞行包线内的最大安全推力

2.3 转速修正器的设计

转速修正器根据设定推力与实际推力间的偏差对低压转子转速指令进行修正，使发动机推力趋向于设定推力，维持PLA与推力的对应关系近似不变。本文参考多级串行控制器设计原理，选用PID作为转速指令修正器的修正算法。

在智能改进控制架构中，转速修正器与内环的极限保护器均通过调节低压转子转速指令实现相应的控制功能：随着退化程度的加深，涡轮前总温及主燃烧室油气比等参数将逐渐增大直至超出发动机所允许的物理限制，此时SFLC通过减小低压转子转速指令使得参数重新回到安全的范围内；在发动机参数不超限的前提下，转速修正器通过增大低压转子转速指令补偿推力损失。当二者的修正作用冲突时应优先确保发动机安全稳定工作，故需设计合理的切换逻辑保证内外环控制器协调工作。当SFLC工作时，本文采取冻结转速修正器输出的方法实现内外环控制器的无扰切换。此外采用冻结而非重置的切换方式具有防止转速指令突变，避免控制系统振荡的好处。

3 控制系统仿真验证

在MATLAB/Simulink仿真环境下对EPDMC的可行性和有效性进行了验证。为实现对发动机退化过程的准确模拟和快速仿真，需对退化的快慢程度进行合理地设定：退化的速率不宜设定过快，以避免发动机处于明显的非稳态状态中；退化速率也不宜设定过慢，在满足仿真精度的前提下，可以适当增加退化速率以缩短仿真时间，以便于观察控制系统应对退化的补偿效果。

应用EPDMC技术前、后的地面退化仿真曲线分别如图8、9所示，仿真条件为：设定低压转子转速指令nL=90%nL,d，初始时刻发动机为全健康状态，5～15 s间压气机与涡轮的流量和效率因子发生线性退化，最终退化程度如图8所示（0%、1%、3%、5%）。

图8 地面不同退化程度下的发动机参数

图9 应用EPDMC技术后的地面发动机退化参数

从图8中可见，发动机退化导致推力大幅减小。随着发动机退化程度的加深，油气比逐渐超出极限值，极限保护器通过调整转速指令降低供油量，避免发动机富油熄火，确保发动机安全稳定工作。

从图9中可见，在外环推力控制回路通过增大低压转子转速补偿性能衰退导致的推力损失。当退化程度较低时，推力可以迅速恢复至标称推力，此时燃油流量和油气比均高于图8中的相应参数，但仍在限制范围之内；但随着退化程度的进一步加深，被保护参数逐渐超出极限值，推力无法在安全范围内恢复至标称值，此时系统冻结转速指令修正器的输出，SFLC通过降低低压转子转速指令优先确保发动机安全稳定工作。

4 结论

对不同退化程度下的智能改进控制系统进行地面仿真测试，其仿真结果表明，采用EPDMC技术的智能改进控制架构能够在保证发动机安全工作的前提下，通过合理地设定期望推力，有效地弥补因性能退化导致的推力损失，保证PLA与推力间的对应关系与全健康状况下一致。

可从以下方面开展进一步研究：

（1）假设退化过程中旋转部件的流量和效率因子均发生同等程度的退化，实际应用时应基于统计原理或性能衰退机理建立发动机旋转部件的退化数学模型，以更好地模拟真实的退化过程。

（2）健康参数和推力需通过估值技术进行在线估计，但现有的估值方法在估值精度、工程实现性、计算量等方面有着不同的要求和限制，如何快速而准确地对参数进行估计仍是亟待解决的问题。

[1]姚彦龙，孙健国.基于神经网络逆控制的发动机直接推力控制[J].推进技术，2008，29（2）：249-252. YAO Yanlong，SUN Jianguo.Aeroengine direct thrust control based on neural network inverse control[J].Journal of Propulsion Technology，2008，29（2）：249-252.(in Chinese)

[2]李秋红，李业波，王前宇.航空发动机直接推力控制[J].南京航空航天大学学报，2010，42（5）：557-561. LI Qiuhong，LI Yebo，WANG Qianyu.Direct thrust control of aeroengine[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics，2010,42（5）：557-561.(in Chinese)

[3]Litt J S，Aylward E M.Adaptive detuning of a multivariable controller inresponsetoturbofanenginedegradation[R].NASA-TM-2003-212723.

[4]Litt J S，Parker K I，Chatterjee S.Adaptive gas turbine engine control for deterioration compensation due toaging[R].NASA-TM-2003-212607.

[5]Litt J S，Sowers T S.Evaluation of an outer loop retrofit architecture for intelligent turbofan engine thrust control[R].AIAA-2006-5103.

[6]Litt J S，Sowers T S，Garg S.A retrofit control architecture to maintain engine performance with usage[J].NASA-TM-2007-214977.

[7]李业波，李秋红，黄向华，等.航空发动机性能退化缓解控制技术[J].航空动力学报，2012，27（4）：930-936. LI Yebo，LI Qiuhong，HUANG Xianghua，et al.Performance deterioration mitigation control of aeroengine[J].Journal of Aerospace Power，2012，27（4）:930-936.(in Chinese)

[8]陆军，郭迎清，陈小磊.线性拟合法建立航空发动机状态变量模型[J].航空动力学报，2011，26（5）：1172-1177. LU Jun，GUO Yingqing，CHEN Xiaolei.Establishment of aeroengine state variable model based on linear fitting method[J].Journal of Aerospace Power，2011，26（5）：1172-1177.(in Chinese)

[9]吴君凤，郭迎清.发动机稳态与过渡态控制集成设计仿真验证[J].航空动力学报，2013（6）：1436-1440. WU Junfeng，GUO Yingqing.Design and simulation of aeroengine steadystate and transient state control integration[J].Journal ofAerospace Power，2013（6）:1436-1440.(in Chinese)

[10]王磊，王曦，何皑，等.基于LMI的涡扇发动机抗积分饱和PI控制[J].推进技术，2010，31（2）:210-215. WANG Lei，WANG Xi，HE Kai，et al.Integral wind-up protection PI control for turbofan engine based on LMI[J].Journal of Propulsion Technology，2010，31（2）：210-215.(in Chinese)

[11]陆军，郭迎清，王磊.航空发动机过渡态最优控制规律设计的新方法[J].航空动力学报，2012，27（8）：1914-1920. LU Jun，GUO Yingqing，WANG Lei.A new method for designing optimal control law of aeroengine in transient states[J].Journal of Aerospace Power，2012，27（8）：1914-1920.(in Chinese)

[12]Jaw L C，Mattingly J D.Aircraft engine controls:design,system analysis,and health monitoring[M].American Institute of Aeronautics and Astronautics,2009：112.

[13]袁春飞，姚华.基于卡尔曼滤波器和遗传算法的航空发动机性能诊断[J].推进技术，2007（1）：9-13. YUAN Chunhua，YAO Hua.Development of Kalman filter and genetic algorithm for aeroengine performance diagnostics[J].Journal of Propulsion Technology，2007（1）：9-13.(in Chinese)

[14]黄伟斌，黄金泉.航空发动机故障诊断的机载自适应模型[J].航空动力学报，2008（3）:580-584. HUANG Weibing，HUANG Jinquan.On board self-tuning model for aeroengine fault diagnostics[J].Journal of Aerospace Power，2008（3）：580-584.(in Chinese)

[15]陆军，郭迎清，张书刚.基于改进混合卡尔曼滤波器的航空发动机机载自适应模型[J].航空动力学报，2011，26（11）：2593-2600. LU Jun，GUO Yingqing，ZHANG Shugang.Aeroegine onboard adaptive model based on improved hybrid Kalman filter[J].Journal of Aerospace Power，2011，26（11）：2593-2600.(in Chinese)

（编辑：张宝玲）

Research on Performance Deterioration Mitigating Control of Turbofan Engine and Thrust Setting

LI Rui-chao，GUO Ying-qing
（School of Power and Energy,Northwestern Polytechnical University,Xi'an 710072,China）

In order to compensate thrust loss of a deterioration turbofan engine,reduce pilot workload and increase the level of autonomy of the propulsion system,an investigation of the turbofan engine performance deterioration mitigating control(EPDMC)was conducted. An engine control system was designed firstly based on an unnamed low-bypass mixed exhaust turbofan engine with steady state control, acceleration/deceleration schedules and limit logic.Then an outer thrust loop based on the control system was investigated,with thrust setting method under multi-parameter constraints and controller switching logic ensuring coordination between inner and outer loop.The simulation results of MATLAB/Simulink tools indicate that the feasibility of the intelligent retrofit control architecture compensate the thrust loss and remain the throttle-to-thrust relationship unchanged approximately.

EPDMC；performance deterioration；intelligent retrofit control；thrust setting；turbofan engine

V 233.7

A

10.13477/j.cnki.aeroengine.2015.02.003

2014-03-04 基金项目：航空科学基金（2011ZB53）资助

李睿超（1993），男，在读博士研究生，研究方向为航空发动机控制与仿真；E-mail：herohere@mail.nwpu.edu.cn。

李睿超，郭迎清.涡扇发动机性能退化缓解控制与推力设定研究[J].航空发动机，2015，41（2）：12-16.LI Ruichao，GUOYingqing.Research on turbofan engine performance deterioration mitigatingcontrol and thrust setting[J].Aeroengine，2015，41（2）：12-16.