Система управления газотурбинным двигателем с применением моделей коллективного поведения тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Андриевский Олег Александрович

• Андриевский Олег Александрович
• кандидат наук
• 2026

Оглавление диссертации кандидат наук Андриевский Олег Александрович

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОТУРБИННЫМИ ДВИГАТЕЛЯМИ

1.1. Принцип работы газотурбинного двигателя

1.2. Система автоматического управления газотурбинным двигателем

1.3. Анализ способов управления переопределенным объектом

1.4. Адаптивные методы реализации штатного селектора

1.5. Выводы по первой главе

ГЛАВА 2. МУЛЬТИАГЕНТНОЕ УПРАВЛЕНИЕ В САУ ГТД

2.1. Анализ методов мультиагентного управления

2.2. Основные положения моделей коллективного поведения

2.3. Применение пороговых моделей коллективного поведения для систем автоматического управления газотурбинным двигателем

2.4. Выводы по второй главе

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ КОЛЛЕКТИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ ДЛЯ РЕАЛИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ В СИСТЕМАХ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОТУРБИННЫМИ ДВИГАТЕЛЯМИ

3.1. Разработка пороговой модели коллективного поведения для контура частоты вращения вентилятора

3.2. Постановка эксперимента и оценка качества управления

3.2.1. Исследование пороговой модели коллективного поведения на «крейсерском режиме»

3.2.2. Исследование пороговой модели коллективного поведения на режиме «малый газ»

3.2.3. Анализ результатов эксперимента

3.3. Разработка пороговой модели коллективного поведения для контуров

частоты вращения вентилятора и температуры за камерой сгорания

3.4. Методика выбора структуры и параметров пороговой модели коллективного поведения

3.5. Выводы по третьей главе

ГЛАВА 4. ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИ КОЛЛЕКТИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ В САУ ГТД ПОВЫШЕННОЙ ТЯГИ

4.1 Описание испытательного стенда САУ ГТД повышенной тяги

4.2. Постановка эксперимента

4.3. Исследование пороговой модели коллективного поведения в САУ ГТД повышенной тяги

4.3.1 Исследование пороговой модели коллективного поведения в САУ ГТД повышенной тяги в нормальных условиях

4.3.2 Исследование пороговой модели коллективного поведения в САУ ГТД повышенной тяги в условиях слабых флуктуационных помех

4.3.3 Исследование пороговой модели коллективного поведения в САУ ГТД повышенной тяги в условиях импульсных помех

4.3.4 Исследование пороговой модели коллективного поведения в САУ ГТД

повышенной тяги в условиях деградации

4.3.6. Анализ результатов эксперимента

4.3.5 Исследование потребления топлива на полном цикле полета САУ ГТД (штатный селектор) и САУ ГТД (ПМКП)

4.4. Анализ результатов эксперимента

4.5. Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

ПРИЛОЖЕНИЕ Е

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

ГТД - газотурбинный двигатель

САУ - система автоматического управления

ЛА - летательный аппарат

КС - камера сгорания

КВД - компрессор высокого давления

КНД - компрессор низкого давления

ВНА - входной направляющий аппарат

РУД - рычаг управления двигателем

ПС - гидроцилиндр промежуточной ступени

РОР - регулятор основного режима

РП - регулятор режима приемистости

РС - регулятор режима сброса

Огр - ограничения

ОИ - объект исследования

ЭО - элементарные объекты

ПА - прикладной агент

АП - посредник-агент

Р - регулятор

ОУ - объект управления

ИМ - идентификационная модель

МР - мультагентный регулятор

ПМКП - пороговая модель коллективного поведения

ПИ - пропорционально-интегральный

ПД - пропорционально-дифференциальный

TMCB - threshold model of collective behavior

АО - акционерное общество

ОДК - объединенная двигателестроительная корпорация РЭД - электронный регулятор двигателя

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Система управления газотурбинным двигателем с применением моделей коллективного поведения»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследований. Важное место в создании современных систем управления авиационными двигателями как недетерминированными объектами отводится вопросам построения интеллектуальных методов управления, основанных на использовании искусственного интеллекта. Это обеспечивает снижение стоимости разработки, повышает показатели качества управления, снижает риски и сроки разработки.

Разработка систем автоматического управления (САУ) современных газотурбинных двигателей (ГТД) летательных аппаратов (ЛА) ориентируется на полноразмерные «сложные», объемные моделей (ГТД) как с точки зрения надежности, так с учетом современных тенденций увеличения веса наземных испытаний на специализированных стендах. В связи с этим усложняются алгоритмы управления двигателями. Классические типовые регуляторы применяются в локальных контурах, а для «глобального» (целевого) управления все больше применяются интеллектуальные способы управления.

Для согласования локальных контуров в САУ ГТД применяется штатный селектор, который и формирует основной управляющий сигнал для основного канала - контура управления подачи топлива в камеру сгорания ГТД. В настоящее время при проектировании САУ ГТД со стороны как разработчиков двигателей, так и со стороны проектировщиков систем управления ГТД встает проблема усовершенствования штатного селектора в САУ ГТД.

Основная функция штатного селектора - это выбор ведущего, «значимого» контура, определяющего требование к формированию задающего воздействия в канал управления подачей топлива в камеру сгорания САУ ГТД.

Проблема усовершенствования штатного селектора является одной из актуальных задач в области проектирования САУ ГТД, так как штатный селектор является статическим элементом и не отвечает требованиям к переходным (динамическим) режимам и не учитывает влияние других каналов в динамическом и статическом режимах функционирования САУ ГТД.

Кроме того, особенность функционирования штатного селектора - выбор одного «значимого» контура из локальных. Неэффективная работа штатного селектора может привести не только к снижению качества управления, но и к более тяжелым последствиям отказу, как отдельных элементов ГТД, так и двигателя в целом, что в конечном счете приводит к авиакатастрофе.

Поэтому применение качественного нового подхода, на основе интеллектуальных алгоритмов моделей коллективного поведения, является важной и актуальной задачей.

Степень разработанности темы. Основные принципы функционирования штатного селектора разработаны отечественными учеными в области авиадвигателестроения О.С. Гуревичем, Ф.Д. Гольбергом, А.А. Шевяковом, Ф.А. Шаймардановым, Б.Г. Ильясовым, В.И. Васильевым, А.И. Фридом, В.И. Петуниным и другими, а также зарубежными авторами такими, как Виттерманом Б., Мидлетоном Р, Гудвиным Г, Матитингли Дж, Хейсером В, Праттом Д., Томпсоном Х и др.

В работах вышеприведенных ученых селектор применяется для устранения возможности совместной работы контуров управления, что может привести не только к снижению качества управления САУ ГТД, но и привести к непоправимым последствиям. Принцип работы штатного селектора обеспечивает (разными известными методами) выбор наилучшего (с точки зрения качества управления) контура управления на различных режимах полета. Штатный селектор с точки зрения процессов, протекающих в САУ ГТД представляет статический элемент, так как в нем реализуются алгебраические и логические операции, обеспечивающий требуемое качество управления только в статических режима работы ГТД. Поэтому работа штатного селектора не является оптимальной и имеет достаточно серьезные недостатки. В известных работах О.С. Гуревича, В.И. Гостева отмечено, что в динамических режимах возникает одновременное функционирование контуров управления. Кроме того, при возникновении возмущений в виде внешних воздействий или неточности в измерении регулируемых параметров (как результат отказа канала измерений или влияние помех), а также возникают случаи

одновременной работы контуров. Выработка «совместного» управляющего сигнала на подачу топлива в камеру сгорания (КС) ГТД приводит к ухудшению таких показателей качества, как перерегулирование регулируемых параметров и уменьшению быстродействия САУ. Кроме того, в штатном селекторе от частого переключения каналов возникает эффект «дребезга» управляющего сигнала. В совокупности это приводит и к нежелательным экономическим последствиям -увеличению расхода топлива и снижению ресурса работы ГТД.

Адаптация штатного селектора к работе в динамическом режиме (переходные процессы) и к возмущениям предприняты в работах В.И. Петунина и С. А. Сторожева. В. И. Петунин предложил алгоритм управления на логико-динамических системах селектирования, С.А. Сторожев - использование нечеткой логики. Данные подходы улучшают работу штатного селектора, но усложняют процесс селектирования, оставляя в САУ ГТЛ штатный селектор.

Для устранения вышеприведенных недостатков предлагается применение мультиагентного подхода, в котором реализуется «совместное» решение локальных систем управления на базе интеллектуальных методов синтеза САУ.

В кандидатской работе предлагается качественно новый подход в технической кибернетике - метод моделей коллективного поведения. Данный подход заключается в разработке пороговой модели коллективного поведения вместо штатного селектора, который позволит исключить недостатки штатного селектора и учесть требования к динамике и статике процессов, протекающих в САУ ГТД.

Исходя из вышеизложенного, определена тема диссертационного исследования «СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОТУРБИННЫМ ДВИГАТЕЛЕМ С ПРИМЕНЕНИЕМ МОДЕЛЕЙ КОЛЛЕКТИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ»

Объект исследования - система автоматического управления подачей топлива в камеру сгорания газотурбинного двигателя.

Предмет исследования - мультиагентные методы управления в системах автоматического управления газотурбинным двигателем.

Цель диссертационной работы заключается в разработке группового регулятора в системе автоматического управления газотурбинным двигателем с использованием современных методов интеллектуального управления - моделей коллективного поведения.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в рамках диссертационной работы были поставлены и решены следующие основные задачи:

1. Проведен анализ реализации принципов селектирования управляющих сигналов локальных контуров управления в САУ ГТД.

2. Предложена альтернатива штатному селектору - пороговая модель коллективного поведения (ПМКП).

3. Разработана методика выбора структуры и параметров пороговых моделей коллективного поведения.

4. Построен групповой регулятор контуров САУ подачей топлива в камеру сгорания ГТД на основе пороговых моделей коллективного поведения, обеспечивающий высокое качество управления САУ.

5. Реализованы пороговые модели коллективного поведения в САУ ГТД для контуров с различной степенью инерционности.

6. Выполнено внедрение разработанной пороговой модели коллективного поведения как группового регулятора контуров системы автоматического управления для ГТД повышенной тяги.

В работе получены следующие научные результаты:

1. Создан новый метод построения группового регулятора контуров САУ ГТД с использованием пороговых моделей коллективного поведения, отличающийся тем, что исключается штатный селектор из САУ ГТД и обеспечивается мультиагентное управление контурами в САУ ГТД при высоком качестве управления.

2. Предложена методика выбора структуры модели коллективного поведения, позволяющая определять и рассчитывать коэффициенты относительных порогов и весовые коэффициенты пороговых моделей коллективного поведения, отличающаяся новым подходом к синтезу систем

управления переопределенным объектам, что позволяет реализовать мультиагентное управление в САУ ГТД с повышением качества управления.

2. Разработан групповой регулятор контуров САУ подачей топлива в камеру сгорания ГТД на основе пороговых моделей коллективного поведения, отличающийся применением пороговых моделей коллективного поведения САУ подачей топлива в камеру сгорания ГТД вместо штатного селектора, обеспечивающий повышение качества управления в САУ ГТД.

4. Предложена пороговая модель коллективного поведения для контуров с отличающейся степенью инерционности, отличающаяся реализацией мултиагентного принципа управления, улучшающая качество управления газотурбинным двигателем.

Теоретическая значимость заключается в разработке нового метода и моделей построения группового регулятора контуров САУ подачей топлива в камеру сгорания ГТД с использованием моделей коллективного поведения, а также методики выбора структуры и параметров пороговой модели коллективного поведения.

Созданная методика построения пороговых моделей коллективного поведения в САУ для разрабатываемых перспективных двигателей, а также систем различного применения, позволяют учесть динамику переходных процессов в локальных контурах управления, исключить из САУ штатный селектор, тем самым ликвидировать недостатки селективного управления.

Практическая значимость. Разработанные в диссертации метод, модели и методика построения пороговых моделей коллективного поведения апробированы, как на упрощенных теоретических моделях САУ ГТД, так и на испытательном стенде перспективного ГТД повышенной тяги. Эксперименты проводились в условиях приближенным к реальным. План эксперимента включал оценку работоспособности и эффективности пороговой модели коллективного поведения в как нормальных (идеальных) условиях, так с учетом влияния внешних воздействий, к которым относятся помехи различной природы и степени влияния (флуктуационные и импульсные). Исследована адаптивность к изменению

параметров САУ ГТД, возникающих естественным способом в результате старения и износа элементов и узлов САУ ГТД.

Результаты исследований отражены в акте внедрения на предприятии (АО «ОДК-СТАР»), занимающимся разработкой и испытанием САУ ГТД, включая САУ современных авиационных двигателей повышенной тяги. Оценка работоспособности ПМКП проводилась по комплексному критерию, включающему в себя как технические показатели качества управления, так и экономические - потребление топлива за полный цикл полета. По результатам исследований пороговая модель коллективного поведения показала предпочтительность перед САУ ГТД с штатным селектором.

Проведенные экспериментальные исследования показали улучшения показателей качества (по комплексному критерию): в идеальных условиях функционирования САУ ГТД на 8,03 %; в условиях помех 8,68% и 7,58% (флуктуационные и импульсные помехи соответственно), в условиях деградации на 7,71%.

Предложенный в диссертации мультиагентный метод синтеза САУ ГТД с использованием моделей коллективного поведения нашел отражение в лекционных материалах, в практических занятиях и лабораторных работ учебных дисциплин «Современные проблемы теории управления» и «Алгоритмы нечеткого, нейронного и нейро-нечеткого управления в системах реального времени» в ФГАОУ ВО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет» (ПНИПУ) (направления подготовки магистров: 27.04.04 «Управление в технических системах» и 15.04.06 «Механотроника и сервисные роботы»).

Предложенные методики синтеза управления многоконтурными САУ с использованием современных тенденций в области теории автоматического управления (мультиагентный подход, модели коллективного поведения) позволяют повысить качество освоения профессиональных компетенций и их компонентов в области проектирования систем автоматического управления

различными нестационарными нелинейными и многосвязными объектами управления.

Результаты внедрения материалов кандидатской диссертации в учебный процесс подтверждены актом внедрения ФГАОУ ВО «Пермский национальный исследовательский политехнический университет» (ПНИПУ)

Методы исследования. Выполненные в кандидатской диссертации исследования основываются на методах анализа и синтеза систем автоматического управления, принципах и моделях мультиагентных систем, интеллектуальных методах «управления толпой» (модели коллективного поведения), на методах постановки и обработки экспериментов, а также на использовании современного математического пакета моделирования MATLAB ^тЫт^ и подтверждаются результатами внедрения.

Положения, выносимые на защиту:

1. Метод создания коллективного группового регулятора контуров САУ ГТД на основе пороговых моделей коллективного поведения (п. 5 паспорта научной специальности 2.3.3. Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами)

2. Методика подбора структуры и параметров пороговых моделей коллективного поведения (п. 5 паспорта научной специальности 2.3.3.)

3. Алгоритмическое обеспечение и метод синтеза группового регулятора контуров САУ подачей топлива в камеру сгорания ГТД с применением моделей коллективного поведения, обеспечивающего высокое качество управления САУ ГТД (п. 5, п. 12 паспорта научной специальности 2.3.3.)

4. Алгоритм построения пороговых моделей коллективного поведения для контуров с различной степенью инерционности (п. 5 паспорта научной специальности 2.3.3.)

5. Результаты экспериментальных исследований и внедрения пороговой модели коллективного поведения в системах автоматического управления авиационными двигателями, обеспечивающего высокое качество управления

современного ГТД повышенной тяги в нормальных и экстремальных условиях (п. 12 паспорта научной специальности 2.3.3.)

Область исследования соответствует п. 5 (научные основы, алгоритмическое обеспечения и методы анализа и синтеза систем автоматизированного управления технологическими объектами) и п. 12 - (методы создания специализированного математического и программного обеспечение, пакетов прикладных программ и типовых модулей функциональных и обеспечивающих подсистем АСУ ТП, АСУП, АСТПП и др., включая управление исполнительными механизмами в реальном времени) паспорта научной специальности 2.3.3. Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

Достоверность полученных результатов.

Полученные в диссертационной работе результаты не противоречат теоретическим положениям, известным из публикаций других авторов и подтверждаются результатами расчетов, математического моделирования (в программной среде MATLAB) и экспериментальными данными, полученными в ходе внедрения группового регулятора контуров САУ ГТД повышенной тяги на испытательном стенде.

Апробация результатов. Основные результаты диссертационной работы обсуждались на 15-й мультиконференции по проблемам управления (МКПУ-2022), 21-й международной конференции «Московский авиационный институт», 2022, XXVI Международной конференция по мягким вычислениям (SCM'2023), а также на научно-технических семинарах СПбГЭТУ «ЛЭТИ» и ПНИПУ.

Публикация результатов Основные теоретические и практические положения диссертационной работы представлены в 1 1 публикациях, в том числе одна статья представлена в издании, индексированном в международной базе цитирования Scopus, 7 статей опубликованы в рецензируемых научных журналов ВАК, рекомендованных для публикации основных результатов кандидатской диссертации, 2 статьи- в материалах других изданий, получено одно свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка используемой литературы и 6 приложений. Основная часть содержит 134 страниц машинописного текста, 84 рисунка и 25 таблиц, список использованной литературы из 107 наименований. Объем приложения -14 страниц.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ГАЗОТУРБИННЫМИ ДВИГАТЕЛЯМИ.

1.1. Принцип работы газотурбинного двигателя.

Основная задача системы автоматического управления (САУ) газотурбинным двигателем (ГТД) летательных аппаратов (ЛА) является поддержание тяги на всех режимах полета [1-6]. Тяга двигателя - сила, обеспечивающая движение ЛА с заданной скоростью. Тяга двигателя зависит от режима полета и оборотов вала двигателя. Конструкция авиационного двигателя может быть представлена в

Рисунок 1.1 - Конструкция газотурбинного двигателя.

На рисунке 1.1 представлены основные функциональные элементы двигателя: 1 - устройство забора воздуха; 2 - компрессор низкого давления; 3 - компрессор высокого давления; 4 - камера сгорания; 5 - зона выхлопа, включающая в себя сопло и турбину (7); 8 - устройство забора воздуха в камеру сгорания; 10 - устройство забора воздуха в компрессор низкого давления, 9 - горячая зона работы ГТД, 10 -холодная зона работы ГТД.

Принцип работы ГТД основан на термодинамическом цикле Брайтона [6-9], который заключается в последовательном выполнении следующих процессов: сжатие, нагрев, расширение и сброс газов.

Атмосферный воздух подается в компрессор высокого давления, где происходит его сжатие. В результате сжатия увеличивается температура и давление воздуха за счет уменьшения объема. При подаче топлива в камеру сгорания происходит возгорание за счет высокой температуры воздуха, подаваемого из компрессора высокого давления. За счет сгорания топлива в процессе окисления выделяется большое количество энергии, которая увеличивает скорость и объём образующихся газов, которые и приводят в движение турбину двигателя. Таким образом, главные параметры двигателя, подлежащие управлению - это температура

газов за турбиной (Т4, 0С), давление воздуха за компрессором (Р2, Па), объем подаваемого топлива в камеру сгорания (От, кг), частота вращения турбины ( щ, об/мин ). Индексы параметров соответствуют принятой в международной авиации нумерации [10. 11].

Современные газотурбинные двигатели используют двухвальную систему, в которой вал турбины двигателя (вал вентилятора) и вал компрессора высокого давления разнесены. Структура одновального и двухвального двигателя приведены на рисунке 1.2. [5-7, 9]

Д

£1

КС

Топливо <-

воздух

т

К

а)

ТВ

£1

КС

Топливо •4-

КИ

А

тК

К

б)

Рисунок 1.2 - Схема газотурбинных двигателей: а) - одновальный ГТД; б) -двухвальный ГТД (КС - камера сгорания, К - компрессор, Т - турбина, ТК -турбина (вал) вентилятора, ТВ - турбина (вал) компрессора).

Поэтому в двухвальных или двухконтурных двигателях появляется дополнительный регулируемый параметр ГТД - частота вращения ротора компрессора (^ об/мин).

Кроме вышеприведенных параметров регулированию подлежат: положение дозирующей иглы (ади, м); положение гидроцилиндра промежуточной ступени (

Ьпс, м); угол поворота лопаток входных направляющих аппаратов («вна, рад) и другие [13-15].

Таким образом, ГТД как объект управления характеризуется следующими свойствами: многоконтурностью, нелинейностью, недетерминированностью.

1.2. Система автоматического управления газотурбинным двигателем

Как было указано выше, рабочий процесс в ГТД характеризуется множеством параметров, к которым выдвигаются требования по поддержанию заданных значений на различных режимах полета. С точки зрения функционирования двигателя автоматически должны выполняться (регулироваться) следующие процессы [13, 14, 16-22]:

• запуск ГТД на земле и в полете;

• поддержание частот вращения вентилятора и компрессора высокого давления (n1 = const, n2 = const ) для заданного режима работы ГТД;

• ограничение частот вращения n1, П2 ;

• перенастройка двигателя с режима на режим при изменении положения

р

ы • обеспечение программного управления подачи топлива при приемистости и сбросе газа (сигналы из кабины пилота);

а • ограничение скорости изменения частот вращения n1, n2 на режимах гприемистости и сброса по сигналу из кабины пилота;

г»

а • управление положением клапанов перепуска воздуха в компрессорах

высокого и низкого давления; у

п

• управление положением лопаток входных направляющих аппаратов (подача атмосферного воздуха в камеру сгорания);

• управление температуры газа перед турбиной или за турбиной;

• управление давлением воздуха за компрессором и др.

Система автоматического управления (САУ) двухвального газотурбинного двигателя (ГТД) обеспечивает стабильную, эффективную и безопасную работу силовой установки на всех режимах эксплуатации.

Основная задача САУ ГТД - дозирование подачи топлива в камеру сгорания. Для выверенного дозирования топлива через иглу следует принимать к сведению, что у ГТД есть множество параметров и ограничений. В число параметров входят такие показатели, как частота оборотов валов ГТД, температура в камере сгорания, давление в камере сгорания, температура за камерой сгорания и др. Помимо вышесказанных показателей, нужно учитывать их внутренние ограничения, связанные с режимами работы ГТД и с внешними факторами.

Архитектура двухвального ГТД зиждется на двух взаимонезависимых компрессорных контурах ротора высокого давления (РВД) и ротора низкого давления (РНД). В виду того, что каждому ротору соответствует свой независимый компрессорный контур - возникает осложнение в построении динамической системы, которое в конечном итоге требует реализацию системы управления, сформированной сразу из нескольких контуров управления.

Для базового понимания сложности построения системы управления можно выделить основные контуры управления САУ ГТД [25]:

1. Контур частоты вращения ротора высокого давления;

2. Контур частоты вращения ротора низкого давления;

3. Контур расхода топлива, поступающего через форсунку в камеру сгорания ГТД;

4. Контур ограничений (защит).

Современные САУ строятся на базе цифровых систем, таких как FADEC. Основные функции FADEC - сбор и обработка информации о состоянии двигателя с датчиков температуры, давления, положения ручки управления (РУД) и др; управление подачей топлива в камеру сгорания ГТД (управление положением дозирующей иглы дозатора топлива) по заданному алгоритму.

по заданному алгоритму управления Анализируя поступаемые входные данные, FADEC - формирует сигнал управления на дозирующую иглу, применяя определённые алгоритмы управления.

В FADEC существует возможность реализовать, корректировать следующие алгоритмы управления:

• типовые законы управления, реализуемые П, ПИ, ПД и ПИД-регуляторами, работающими по принципу стабилизации или программному поддержанию важных параметров авиационного двигателя;

• ограничения параметров двигателя (как правило ограничение таких параметров, как температура и давление газа за камерой сгорания, частоты вращения валов роторов высокого и низкого давления и другие осуществляется отдельными контурами управления);

• логические функциональные блоки приоритетов, в том числе и штатный селектор), гарантирующие соблюдение ограничений и безопасность работы ГТД.

FADEC характеризуется относительно открытой архитектурой, что позволяет реализовывать новые алгоритмы управления. Все это в целом обеспечивает надежное и высокоточное управления ГТД на полном цикле полета («взлет -посадка») как в нормальных (идеальных) условиях, так и в условиях помех и изменения внешних факторов воздействия, к которым относятся атмосферные параметры (температура и давление воздуха за бортом ЛА, скорость движения воздушных масс, дождь, снег и т. д.), так и изменения состава топлива и параметров двигателя в результате естественного старения.

Математическое описание двухвального газотурбинного двигателя необходимо рассматривать, как комплекс, связанных моделей. Каждая модель позволяет предсказать, как будет осуществляться изменение основных параметров двигателя на различных режимах полета и работы ГТД. Без построения полноценной математической модели, практически невозможно анализировать изменение динамических параметров ГТД, невозможность проектирования автоматической части и обеспечения надежности работы ГТД [26].

Как ранее было сказано, двухвальный ГТД состоит из двух роторов (РВД и РНД). Каждый ротор имеется собственное число оборотов вращения для распределения нагрузки и повышения эффективности работы ГТД. Сложность в проектирования системы управления двухвального ГТД, в основном, заключается в отображении динамики работы каждого из валов, с учетом механических связей, инерции и внутренних рабочих процессов. Исходя из этого, можно сделать вывод, что главными переменными модели САУ ГТД - являются скорости вращения валов, температура газа за турбиной. Именно данные параметры характеризуют состояние двигателя, его атрибуты и показатели. У каждого из валов присутствует инерционный момент, тем самым скорость вращения валов не имеет возможности измениться мгновенно, что существенно влияет на динамические характеристики работы ГТД [23].

Температура газа за турбиной играет ключевую роль, поскольку она связана с подачей топлива и тепловой мощностью, развиваемой двигателем. Изменение температуры влияет на эффективность сгорания и долговечность двигателя. Модель учитывает, как изменяется температура в зависимости от подачи топлива, частоты вращения валов и условий окружающей среды, что позволяет прогнозировать тепловое состояние двигателя при различных режимах.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Андриевский Олег Александрович, 2026 год

- у -

1 1 1 1

100

Рисунок 4.4 - Графики переходных процессов на режиме приемистости (1)

Рисунок 4.5 - Графики переходных процессов на режиме сброса (2)

Рисунок 4.6 - Графики переходных процессов на режиме приемистости (3)

Рисунок 4.7 - Графики переходных процессов на режиме сброса (4).

Графики переходных процессов отличаются продолжительностью по времени, на установившихся режимах графики практически совпадают. Поэтому для точного расчета качества управления (основных показателей качества управления) на рисунках 4.8-4.11 приведены фрагменты переходного процесса вблизи установившегося значения.

Рисунок 4.8 - Окончание переходных процессов на режиме приемистости (1) в

нормальных полетных условиях.

Рисунок 4.9 - Окончание переходных процессов на режиме сброса (2) в

нормальных полетных условиях.

Рисунок 4.10 - Окончание переходных процессов на режиме приемистости (3) в

нормальных полетных условиях.

Частота вращения вентилятора ГТД повышенной тяги при идеальных условиях

300 305 310 315 320

Время, с

Рисунок 4.11 - Окончание переходных процессов на режиме сброса (4) в

нормальных полетных условиях.

Оценка качества управления проводилась с помощью основных показателей качества: времени переходного процесса, перерегулирования и ошибки в установившемся режиме. САУ ГТД является астатической системой, поэтому статическая ошибка равна 0.

Анализ графиков переходных процессов показывает лучшее качество управления САУ ГТД с ПМКП по сравнению с САУ ГТД с штатным селектором. По графикам, представленных на рисунках 4-9-4.11, произведен расчет показателей качества. Рассчитанные показатели качества приведены в табл. 4.4. Обозначение показателей качества: ^ - время переходного процесса при

приемистости (1), ^ - время переходного процесса при сбросе (2), ^ - время

переходного процесса при приемистости (3), ^ - время переходного процесса при

сбросе (4), 7- перерегулирование при приемистости (1), 7 2 -

перерегулирование при сбросе (2), 7^ - перерегулирование при приемистости (3),

<с4 - перерегулирование при сбросе (4)

Таблица 4.4 Показатели качества п_V в идеальных условиях полета

'п1, с ^ с 'п3, с ?с4- 7п1 % 7с2 % 7п3 % 7с4 %

Селектор 10,32 4,34 3,84 10,92 0 0 0 0

ПМКП 10,02 3,95 2,82 10,44 0 0 0 0

Следует отметить, что САУ ГТД с ПМКП характеризуется лучшими показателями качества:

• на режимах приемистости время переходного процесса уменьшилось на 2,9% и 26,6% с соответственно;

• на режимах сброса - время переходного процесса уменьшилось на 9,0% и 4,4% соответственно.

Можно сделать вывод, что на сбросе ПМКП работает лучше, чем на приемистости, поэтому целесообразно уточнить параметры пороговой коллективной модели для данных режимах.

4.3.2 Исследование пороговой модели коллективного поведения в САУ ГТД повышенной тяги в условиях слабых флуктуационных помех

Слабые флуктуационные помехи аддитивно изменяют выходной сигнал с датчика частоты вращения вентилятора. Функциональная завсимость и параметры ее на основных режимах полета представлены в разделе 4.2.

Программная реализация слабых флуктуационных помех представлена на рисунке 4. 12

Рисунок 4.12 - Схема реализации слабых флуктуационных помех в

MATLAB ^тЫт^ График слабых флуктуационнных помех на полном цикле полета представлен на рисунке 4.13

Рисунок 4.13 - График слабых флуктуационных помех на полном цикле

полета

На рисунке 4.14 приведен фрагмент реализации слабой флуктуационной помехи для подтверждения соответствия заданным параметрам помехи (4.6)

Рисунок 4.14 - Фрагмент графика слабой флуктуационной помехи на

полном цикле полета

Переходные процессы по частоте вращения вентилятора на полном цикле полета в условиях слабых флуктуационных помех представлены на рисунке 4.15.

Рисунок 4.15 - Графики переходных процессов частоты вращения вентилятора на полном цикле полета в условиях слабых флуктуационных помех.

Для оценки качества рассмотрены отдельно переходные процессы на режиме приемистости (1) и (3) и на режимах сброса (2) и (4). Графики переходных процессов представлены на рисунках 4.16-4.19.

Рисунок 4.16 - График переходного процесса частоты вращения вентилятора (режим приемистости (1)) в условиях слабых флуктуационных помех.

Рисунок 4.17 - График переходного процесса частоты вращения вентилятора (режим сброса (2)) в условиях слабых флуктуационных помех.

Рисунок 4.18 - График переходного процесса частоты вращения вентилятора (режим приемистости (3)) в условиях слабых флуктуационных помех.

Рисунок 4.19 - График переходного процесса частоты вращения вентилятора (режим сброса (4)) в условиях слабых флуктуационных помех.

Аналогично п 4.3.1. для точной оценки показателей качества рассмотрены фрагменты переходных процессов на рисунках 4.20-4.23

Рисунок 4.20 - Окончание переходных процессов на режиме приемистости (1) в

условиях слабых флуктуационных помех.

ю

Частота вращения вентилятора ГТД повышенной тяги в условиях флуктуационных помех

3200 3150 3100 3050

х

5 3000 2950 2900 2850 2800

1"| —пмкп

- и ..........<nv_progr>

I \ ---Селектор

1 5% зоны:3

\ 1 5% зоны:4

- \ f \ ^ \ \ -

\ ^ \\

-

160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 Время, с

Рисунок 4.21 - Окончание переходных процессов на режиме сброса (2) в условиях

слабых флуктуационных помех.

Рисунок 4.22 - Окончание переходных процессов на режиме приемистости (3) в

условиях слабых флуктуационных помех.

Рисунок 4.23 - Окончание переходных процессов на режиме сброса (4) в условиях

слабых флуктуационных помех.

Рассчитанные показатели качества приведены в табл. 4.5.

Таблица 4.5 Показатели качества п_V в условиях слабых флуктуационных помех

'п1, с 'с2, с 'п3, с 'с4- V % °с2 % °п3 % °с4 %

Селектор 10,34 4,60 4,06 10,86 0 0 0 0

ПМКП 10,02 4,12 2,78 10,40 0 0 0 0

Следует отметить, что САУ ГТД с ПМКП характеризуется лучшими показателями качества по сравнению с САУ ГТД с штатным селектором. Агенты ПМКП фильтруют помехи, это происходит по принципу преодоления порога, то есть ПМКП хорошо адаптируется в условиях слабых флуктуационных помех.

В целом, следует отметить, что САУ ГТД с пороговой моделью коллективного поведения обеспечивает лучшее быстродействие по сравнению САУ с штатным селектором:

Следует отметить, что САУ ГТД с ПМКП характеризуется лучшими показателями качества:

• на режимах приемистости время переходного процесса уменьшилось на 3,0% и 31,5% соответственно;

• на режимах сброса - время переходного процесса уменьшилось на 10,5% и 4,23%.

Можно сделать вывод, что на сбросе ПМКП работает лучше, чем на приемистости, поэтому целесообразно уточнить параметры пороговой коллективной модели для данных режима в дальнейших исследованиях

4.3.3 Исследование пороговой модели коллективного поведения в САУ ГТД повышенной тяги в условиях импульсных помех

Как было сказано выше, импульсные помехи носят ситуационный характер.

Реализация импульсной помехи средствами МАТЬАБ (81ши1тк) представлена на рисунке 4.24

Рисунок 4.24 - Схема реализации импульсных помех в МЛТЬЛБ (БтиНпк)

График импульсных помех на полном цикле полета представлен на рисунке

4.25

Рисунок 4.25 - График импульсных помех на полном цикле полета

Переходные процессы по частоте вращения вентилятора на полном цикле полета в условиях импульсных помех представлены на рисунке 4.26.

I I I —пмкп

4000 _ .........<пу_ргодг>

— Селектор

5% зоны:1 5% зоны:2

3500

н г 5% зоны:3

3000 _....... II I 5% зоны:4 5% зоны:5 5% зоны:6

1

2500 1 5% зоны:7 -5% зоны:8

2000 1 5% зоны:9 5% зоны: 10

1500 / 1 1 \\ -

1000 у \ ч

у V

Г.......... у*.............................................................

500 г / -

0 I I I I I I -

0 50 100 150 200 250 300 350

Время, с

Рисунок 4.26 - График переходного процесса частоты вращения вентилятора на полном цикле полета с селектором и ПМКП условиях импульсных помех.

Для оценки качества рассмотрены отдельно переходные процессы на режиме приемистости (1) и (3) и на режимах сброса (2) и (4). Графики переходных процессов представлены на рисунках 4.27-4.30.

Обороты двигателя на полном цикле "взлет-посадка" с импульсными помехами

4ППП I I I I I —пмкп ..........<пу_ргодг>

5% зоны:1

3500 - 5% зоны:2

3000 У 5% зоны:3 5% зоны:4 5% зоны:5

2500 2000 - 5% зоны:6 5% зоны:7 5% зоны:8 5% зоны:9 5% зоны: 10

1500 -

1000 ---

500 -

0 I I I I

75 80 85 90 95

Время, с

Рисунок 4.27 - График переходного процесса частоты вращения вентилятора (режим приемистости (1)) в условиях импульсных помех.

Рисунок 4.28 - График переходного процесса частоты вращения вентилятора (режим сброса (2)) в условиях импульсных помех.

Рисунок 4.29 - График переходного процесса частоты вращения вентилятора (режим приемистости (3)) в условиях импульсных помех.

1 1 1 1 1 —ПМКП

5% зоны:1 5% зоны:2 5% зоны:3 5% зоны:4

д\

5% зоны:6 5% зоны:7 5% зоны:8 5% зоны:9 5% зоны: 10

-

1 1 1 1 1 1

4000 3500 3000 2500 ¡ 2000

290

295

300

305

310

Время, с

315

Рисунок 4.30 - График переходного процесса частоты вращения вентилятора (режим сброса (4)) в условиях импульсных помех.

Аналогично п 4.3.1 и 4.3.2 для точной оценки показателей качества

рассмотрены фрагменты переходных процессов на рисунках 4.31-4.34

Частота вращения вентилятора ГТД повышенной тяги в условиях импульсных помех

—ПМКП ..........<пу_ргодг> — Селектор 5% зоны:1 5% зоны:2

- Г

70 80 90 100 110 120

Время, с

Рисунок 4.31 - Окончание переходных процессов на режиме приемистости (1) в

условиях импульсных помех.

Рисунок 4.32 - Окончание переходных процессов на режиме сброса (2) в условиях

импульсных помех.

Рисунок 4.33 - Окончание переходных процессов на режиме приемистости (3) в

условиях импульсных помех.

1600 1500 1400 1300

г

I 1200

о

С 1100 1000 900 800

300 305 310 315 320 325 330 335 Время, с

Рисунок 4.34 - Окончание переходных процессов на режиме сброса (2) в условиях

импульсных помех. Рассчитанные показатели качества управления приведены в табл. 4.6. Таблица 4.6 Показатели качества п_V в условиях импульсных помех

'п1, с tс2, с ^3, с V % °с2 % °п3 % °с4 %

Селектор 10,56 4,34 4,66 14,24 0 0 0 0

ПМКП 10,12 4,10 3,64 11,76 0 0 0 0

Следует отметить, что САУ ГТД с ПМКП характеризуется лучшими показателями качества при работе САУ ГТД в условиях импульсных помех

• на режимах приемистости время переходного процесса уменьшилось на 4,2% и 21,9% с соответственно;

• на режимах сброса - время переходного процесса уменьшилось на 5,5% и 17,4% соответственно.

Однако следует отметить, что и САУ с штатным селектором, и САУ с ПМКП на режиме приемистости (2) допустили скачок на 241 с. Поэтому целесообразно изменить пороги в ПМКП с целью сглаживания переходного процесса. Очевидно, что импульсная помеха не отфильтровавалась ПМКП из-за высокого порога агентов.

4.3.4 Исследование пороговой модели коллективного поведения в САУ ГТД

повышенной тяги в условиях деградации

Деградация - это изменение параметров как двигателя, например, в результате естественного износа или изменение параметров локальных регуляторов. Очевидно, что и то и другое приводит в конечном итоге изменению управляющих воздействий в локальных контурах. Поэтому было принято решение: моделировать условие деградации уменьшением управляющих сигналов локальных контуров на 3%.

Переходные процессы по частоте вращения вентилятора на полном цикле полета в условиях деградации представлены на рисунке 4.35.

Рисунок 4.35 - График переходного процесса частоты вращения вентилятора на полном цикле полета с селектором и ПМКП условиях деградации.

Для оценки качества рассмотрены отдельно переходные процессы на режиме приемистости (1) и (3) и на режимах сброса (2) и (4). Графики переходных процессов представлены на рисунках 4.36-4.39.

I I I I I I I I I I -ПМКП

4000 _ ...........<пу_ргодг>

5% зоны:1

3500 - 5% зоны:2

5% зоны:3

5% зоны:4

3000 _ > 5% зоны:5

Г 5% зоны:6

2500 / 5% зоны:7 5% зоны:8 5% зоны:9

2000 5% зоны:10

1500 /

1000

500

0 I I I I I I I I I I

65 70 75 80 85 90 95 100 105 110 115

Время, с

Рисунок 4.36. - График переходного процесса частоты вращения вентилятора (режим приемистости (1)) в условиях деградации.

Рисунок 4.37 - График переходного процесса частоты вращения вентилятора (режим сброса (2)) в условиях деградации.

Рисунок 4.38 - График переходного процесса частоты вращения вентилятора (режим приемистости (3)) в условиях деградации.

Рисунок 4.39 - График переходного процесса частоты вращения вентилятора (режим сброса (4)) в условиях деградации.

Аналогично п 4.3.1, 4.3.2 и 4.3.3 для точной оценки показателей качества рассмотрены фрагменты переходных процессов на рисунке 4.40-4.43

Рисунок 4.40 - Окончание переходных процессов на режиме приемистости (1)

при деградации.

Рисунок 4.41 - Окончание переходных процессов на режиме сброса (2) при

деградации.

Частота вращения вентилятора ГТД повышенной тяги в условиях деградации

3520 3500 3480 3460 | 3440

5 Ю

о 3420 3400 3380 3360 3340

—пмкп

...........<пу_ргодг>

— Селектор

- 5% зоны:5

5% зоны:6

- -

_ ( :

240 245 250 255 260 265

Время, с

Рисунок 4.42 - Окончание переходных процессов на режиме приемистости (3)

при деградации.

Частота вращения вентилятора ГТД повышенной тяги в условиях деградации

1300 1250 1200 1150 1100

т

^

г

3 1050 о

с

1000 950 900 850 800

—пмкп

V ...........<пу_ргодг>

у, —Селектор

у, 5% зоны:7

у. 5% зоны:8

■ V,

\ ^

315 Время, с

Рисунок 4.43 - Окончание переходных процессов на режиме сброса (3) при

деградации.

Рассчитанные показатели качества управления приведены в табл. 4.7. Таблица 4.7 Показатели качества п_V в условиях деградации

*п1' с *с2> с с 'с4- V % °с2 % °п3 % °с4 %

Селектор 10,38 4,46 3,94 10,98 0 0 0 0

ПМКП 10,04 4,04 2,90 10,50 0 0 0 0

Следует отметить, что САУ ГТД с ПМКП характеризуется лучшими показателями качества при работе САУ ГТД в условиях деградации

• на режимах приемистости время переходного процесса уменьшилось на 3,3% и 26,4% соответственно;

• на режимах сброса - время переходного процесса уменьшилось на 9,4% и 4,4% соответственно.

Однако следует отметить, что в САУ с ПМКП на режиме сброса (4) на 302 с. происходит замедление переходного процесса. Данное замедления можно избежать (требуются дополнительные исследования), изменяя весовой коэффициент при агенте Х8.

4.3.6. Анализ результатов эксперимента

Проведенные исследования показали, что в идеальных условиях и экстремальных условиях САУ ГТД с ПМКП характеризуется более высоким быстродействием, чем САУ ГТД с штатным селектором.

Быстродействие (суммарно по всем режимам приемистости и сброса) повысилось:

• в нормальных условиях - на 10%

• в условиях слабых флуктуационных помех - 12%

• при импульсных помехах - 12%

• в условиях деградации - 11%

В целом, пороговая модель коллективного поведения показала, что в отличие от штатного селектора в модели учитываются особенности динамического режима, так как формирование осинового управляющего сигнала по С осуществляется за

счет дополнительного сигнала Ли, который в свою очередь учитывает не только управляющие сигналы локальных контуров, но и их производные.

Пороговая модель коллективного поведения продемонстрировала адаптивность к помехам, так как в экстремальных условиях быстродействие САУ с ПМКП оказалось выше, чем у САУ с штатным селектором. Эффективная работа в условиях помех объясняется отсутствием в САУ эффекта «дребезга» (появление помех в канале измерений за счет многократного и частого переключения каналов в САУ с штатным селектором).

Повысить качество управления в САУ ГТД можно, заменив постоянные весовые коэффициенты на определенном полетном режиме на функциональную зависимость от полетного режима, приемистости и сброса.

Однако, при эксплуатации газотурбинных двигателей в летательных аппаратах существенную роль играет и экономическая составляющая, которая отражается в количестве потребляемого топлива. Поэтому в следующем разделе будет рассмотрено потребление топлива на всем цикле полета в САУ ГТД (штатный селектор) и САУ ГТД (пороговая модель коллективного поведения).

4.3.5 Исследование потребления топлива на полном цикле полета САУ ГТД

(штатный селектор) и САУ ГТД (ПМКП)

Аналогично подглавам 4.3.1-4.3.4 проведено моделирование в MATLAB ^тЫтЬ:) по количеству потребления топлива при подаче в камеру сгорания в нормальны условиях, условиях помех и деградации.

Графики переходных процессов приведены на рисунках 4.44-4.47

Рисунок 4. 44 - График переходного процесса потребления топлива на полном цикле полета при управлении САУ ГТД (штатный селектор) и САУ ГТД (ПМКП)

в нормальных условиях

Рисунок 4. 45 - График переходного процесса потребления топлива на полном цикле полета при управлении САУ ГТД (штатный селектор) и САУ ГТД (ПМКП)

в условиях слабых флуктуационных помех

Рисунок 4. 46 - График переходного процесса потребления топлива на полном цикле полета при управлении САУ ГТД (штатный селектор) и САУ ГТД (ПМКП)

в условиях импульсных помех

Рисунок 4. 47 - График переходного процесса потребления топлива на полном цикле полета при управлении САУ ГТД (штатный селектор) и САУ ГТД (ПМКП)

в условиях деградации

Так как с экономической точки зрения исследователей интересует суммарное потребление топлива, а динамика по подаче топлива в камеру сгорания носит

скорее технический характер, то перерегулирование, вызванное слишком большим управляющим сигналом, регулируется физическими параметрами диаметром форсунок. Поэтому переходные процессы на приемистости и сбросу не требуют детального изучения и представлены в Приложении Е (рис. Е. 1-Е.16)

Потребление топлива в авиационном двигателе при полном цикле полета при управлении САУ ГТД с штатным селектором и САУ ГТД с пороговой моделью коллективного поведения в нормальных условиях, условиях помех и при деградации приведены в табл. 4.8-4.11

Таблица 4.8 Потребление топлива двигателем в нормальных условиях

&п1' кг сг кг °п3 кг 01 п4. кг , кг

Селектор 85,03 47,71 52,26 6,01 191,01

ПМКП 85,81 47,99 52,74 4,63 191,17

Таблица 4.9 Потребление топлива двигателем в условиях слабых флуктуационных

помех

ап1' кг 01 сг кг <°п3 кг <п4. кг , кг

Селектор 85,03 47,73 52,25 5,98 191,00

ПМКП 85,81 47,99 52,74 4,65 191,12

Таблица 4.10 Потребление топлива двигателем в условиях импульсных помех

«п1- кг °с2. кг «пз кг °п4. кг , кг

Селектор 91,03 55,69 65,77 8,31 220,80

ПМКП 91,89 55,97 66,37 7,18 221,40

Таблица 4.11 Потребление топлива двигателем при деградации

°п1' кг 01 с2. кг 01 п3 кг 01 п4. кг , кг

Селектор 85,00 47,73 52,25 5,87 190,85

ПМКП 85,79 48,00 52,73 4,66 191,18

Анализ таблиц 4.8-4.11 показал, что при ПМКП потребление топлива выше:

• в нормальных условиях - на 0,08%;

• в условиях флуктуационных помех - на 0,10%;

• в условиях импульсных помех - на 0,26%;

• при деградации - на 0,17%.

Такое увеличение имеет обоснование, так как для обеспечения быстродействия по частоте вращения вентилятора требуется увеличение управляющего сигнала, а стало быть и потребление.

Поэтому стоит оценить насколько обосновано незначительное повышение топлива при явном выигрыше в быстродействии.

При анализе результатов эксперимента разумно сравнивать не только со штатным селектором, но и с адаптивным нечетким групповым регулятором (АНГР) [56, 85, 88, 92]. Принцип работы адаптивного нечеткого регулятора описан в главе 1. Эксперимент с АНГР проводился в соответствующих условиях, результаты приведены [88, 92, 104]. Кроме того, следует оценивать и технико-экономический фактор - расход топлива за весь цикл полета «взлет посадка».

Для комплексной оценки показателей качества определяется следующая целевая функция [84, 88, 95, 96, 97]:

где £ . - нормированная время переходного процесса на режимах приемистости,

£ . - нормированная время переходного процесса на режиме сброса, а . -

нормированное перерегулирование на режиме приемистости, а . -

нормированное перерегулирование на сброса, ^ . - нормированное значение расхода топлива на режимах.

4.4. Анализ результатов эксперимента

Нормированные величины определяются по формуле:

*

" = шах(аЛ ,аПМКП ,аАНГР)' (4'2)

где а - нормированный показатель качества (время переходного процесса или

*

перерегулирование), а - значение показателя качества модели (с селектором, с ПМКП или АГРН).

Результаты оценки качества управления приведены в табл. 4.12-4.15

Таблица 4.12 Результаты эксперимента в номальных условиях полета

п1 'с2 'п3 'с4 °"п1 стс2 ап3 ас4 °Т1 °Т2 Орз Орз

с с с с % % % % кг кг кг кг

Селектор 10,32 4,34 3,84 10,92 0 0 0 0 85,03 47,71 52,26 6,01

АНГР 10,2 3,88 3,78 10,66 0 0 0 0 85,1 47,64 57,27 6.00

ПМКП 10,02 3,95 2,82 10,44 0 0 0 0 85,81 47,99 52,74 4,632

тах 10,32 4,34 3,84 10,92 0 0 0 0 85,81 47,99 57,27 6,01

нормированные

Селектор 1,000 1,000 1,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,991 0,994 0,913 1,000

АНГР 0,988 0,894 0,984 0,976 0,000 0,000 0,000 0,000 0,992 0,993 1,000 0,998

ПМКП 0,971 0,910 0,734 0,956 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 1,000 0,921 0,771

Рассчитанные комплексные оценки

^селектор = 2-606 /аНГР = 2-582 ^ПМКП = 2-397

Таблица 4.13 Результаты эксперимента в условиях слабых флуктуационных

помех

'с2 '„3 'с4 °с2 °п3 °с4 °Т1 0Т2 % %

с с с с % % % % кг кг кг кг

Селектор 10,34 4,6 4,06 10,86 0 0 0 0 85,03 47,73 52,25 5,981

АНГР 10,02 4,04 3,98 10,62 0 0 0 0 85,09 47,65 52,27 5,969

ПМКП 10,02 4,12 2,78 10,4 0 0 0 0 85,81 47,99 52,74 4,648

тах 10,34 4,6 4,06 10,86 0 0 0 0 85,81 47,99 52,74 5,981

нормированные

Селектор 1,000 1,000 1,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,991 0,995 0,991 1,000

АНГР 0,969 0,878 0,980 0,978 0,000 0,000 0,000 0,000 0,992 0,993 0,991 0,998

ПМКП 0,969 0,896 0,685 0,958 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 1,000 1,000 0,777

Рассчитанные комплексные оценки

^селектор = 2-632 ^АНГР = 2567 ^ПМКП = 2-404

Таблица 4.14 Результаты эксперимента в условиях импульсных помех

'п1 'с2 '„3 'с4 °"п1 °"с2 стп3 °с4 0Т1 0Т3 0Т3

с с с с % % % % кг кг кг кг

Селектор 10,56 4,34 4,66 14,24 0 0 0 0 91,03 55,69 65,77 8,312

АНГР 10,38 3,82 4,64 13,38 0 0 0 0 91,14 55,61 65,79 8,259

ПМКП 10,12 4,1 3,64 11,76 0 0 0 0 91,89 55,97 66,37 7,166

тах 10,56 4,34 4,66 14,24 0 0 0 0 91,89 55,97 66,37 8,312

нормированные

Селектор 1,000 1,000 1,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,991 0,995 0,991 1,000

АНГР 0,983 0,880 0,996 0,940 0,000 0,000 0,000 0,000 0,992 0,994 0,991 0,994

ПМКП 0,958 0,945 0,781 0,826 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 1,000 1,000 0,862

Рассчитанные комплексные оценки

^селектор = 2.632 /днгр = 2.564 ^пмкп = 2.433

Таблица 4.15 Результаты эксперимента в условиях деградации

п1 'с2 'п3 'с4 стс2 ап3 ас4 0Т1 °Т2 0Т3 0Т3

с с с с % % % % кг кг кг кг

Селектор 10,38 4,46 3,94 10,98 0 0 0 0 85 47,73 52,25 5,873

АНГР 10,26 3,98 3,88 10,7 85,07 47,65 52,27 6,011

ПМКП 10,04 4,04 2,9 10,5 85,79 48 52,73 4,658

тах 10,38 4,46 3,94 10,98 0 0 0 0 85,79 48 52,73 6,011

нормированные

Селектор 1,000 1,000 1,000 1,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,991 0,994 0,991 0,977

АНГР 0,988 0,892 0,985 0,974 0,000 0,000 0,000 0,000 0,992 0,993 0,991 1,000

ПМКП 0,967 0,906 0,736 0,956 0,000 0,000 0,000 0,000 1,000 1,000 1,000 0,775

Рассчитанные комплексные оценки

^селектор = 2.625 ^АНГР = 2580 ^ПМКП = 2.422

Анализ полученных результатов, показал предпочтительность пороговой модели коллективного поведения в САУ ГТД по сравнению с штатным селектором и адаптивным нечетким групповым регулятором.

ПМКП (по комплексному критерию) обеспечивает лучшее качество управления.

Проведенные исследования на специализированном испытательном стенде показали эффективность предложенного в диссертационной работе качественно нового метода управления в САУ ГТД - мультиагентного агентного метода с использованием моделей коллективного поведения.

4.5. Выводы

В рамках внедрения ПМКП в состав САУ подачей топлива в камеру сгорания ГТД повышенной тяги были получены следующие результаты:

1. ПМКП в идеальных условиях работы ГТД показал лучшие показатели качества управления по целевой функции по сравнению с селектором (улучшение на 8,03%) и АНГР (улучшение на 7,19%).

2. В условиях слабых флуктуационных помех: ПМКП обеспечивает повышение качества управления с селектором - улучшение на 8,68% и АНГР - улучшение на 6,36%.

3. В условиях импульсных помех: ПМКП обеспечивает повышение качества управления селектором - улучшение на 7,58%) и АНГР - улучшение на 5,11%.

4. В условиях деградации: ПМКП обеспечивает повышение качества управления селектором - улучшение на 7,71%) и АНГР - улучшение на 6,08%.

5. Таким образом, доказана эффективность применения ПМКП в САУ ГТД повышенной тяги по отношению к селектору в идеальных условиях работы двигателя, в условиях действия помех различного вида.

В ходе выполнения диссертационной работы осуществлена разработка пороговой модели коллективного поведения в качестве альтернативы существующему штатному селектору. Получены следующие основные результаты:

1. Проведен анализ принципов построения САУ подачей топлива в камеру сгорания ГТД с селективным выбором контуров. Рассмотрены подходы, улучшающие качество работы штатного селектора: логико-динамические системы с селективным выбором каналов, адаптивный нечеткий групповой регулятор.

2. Предложен интеллектуальный алгоритм управления переопределенным объектом на основе моделей коллективного поведения.

3. Разработаны пороговые модели коллективного поведения для:

- контура частоты вращения вентилятора ГТД,

- контуров с различной степенью инерционности.

4. Предложена методика подбора относительных порогов и весовых коэффициентов ПМКП.

5. Разработана модель ПМКП в контурах управления САУ ГТД на базе упрощенной модели в математическом пакете MATLAB (Simulink) на основе которой проведен анализ качества управления САУ подачей топлива в камеру сгорания ГТД с штатным селектором, логико-динамическими системами и АНГР. Использование ПМКП вместо селектора приводит к уменьшению времени переходного процесса на всех режимах.

6. Внедрение ПМКП в состав САУ подачей топлива в камеру сгорания ГТД повышенной тяги обеспечило:

- в норальных условиях (улучшение качества управления на 8,03% по сравнению с селектором),

- в условиях влияния слабых флуктуационных помех (улучшение качества управления на 8,68%),