數(shù)分別在表1 和表2中表不：
[0221] 表1控制器設計參數(shù)的范圍
[0222]
[0223] 表2人工蜂群算法的設置
[0224]
[0225] 為了驗證本發(fā)明的有效性，在狀態(tài)向量初始條件為X (0) = [_0. 5-1]τ時， 在matlab下進行仿真驗證。圖4是人工蜂群算法的優(yōu)化迭代效果圖，顯然，人工蜂群 算法的收斂速度非?？欤罱K的全局最優(yōu)目標函數(shù)值為0. 0107177,全局最優(yōu)解向量為 [5上5] = [3.5652，14.9458，.50·6788] β圖5是系統(tǒng)響應過程中變換后的狀態(tài)量的相圖。在初始 點χ(0) = [-0.5-1Γ時，.?(0Μ-0.0507,0.3899]'\圖6是滑模切換函數(shù)的響應圖。由圖 5和圖6可知，系統(tǒng)狀態(tài)在有限時間內(nèi)到達了滑模面，且速度很快。圖7是控制量的變化圖， 由圖7可知，控制系統(tǒng)能很好地抵消干擾的影響。圖8是系統(tǒng)狀態(tài)量的響應圖，圖9是系統(tǒng) 輸出量的響應圖，由圖8和圖9可知，本發(fā)明一種基于人工蜂群算法的航空發(fā)動機非線性控 制器設計方法具有較好的控制的控制效果，閉環(huán)系統(tǒng)動態(tài)響應快，調節(jié)時間較短且超調小。
[0226] 本發(fā)明基于人工蜂群算法的航空發(fā)動機非線性滑?？刂破髟O計方法，首先基于精 確線性化理論將航空發(fā)動機非線性系統(tǒng)模型線性化，以此來設計控制器可以避免近似線性 化模型在大偏差范圍內(nèi)的劣勢。采用滑模變結構策略，設計非線性滑?？刂破?，利用線性化 后的狀態(tài)變量有目的地改變控制結構，使線性化后的狀態(tài)向量根據(jù)設計的滑模軌跡運動， 可以抵消參數(shù)攝動和外干擾的影響。針對關鍵的非線性控制器參數(shù)設計問題，采用人工蜂 群算法來整定控制器設計參數(shù)，能夠自動求出最優(yōu)參數(shù)使控制效果最優(yōu)。本發(fā)明針對復雜 的控制器參數(shù)設計問題，不需要繁瑣的手動調試和反復驗證，利用人工蜂群算法只要設計 合理的目標性能函數(shù)，均能自動求解處最優(yōu)的控制器參數(shù)，使航空發(fā)動機非線性控制系統(tǒng) 能有滿意的動態(tài)性能和魯棒穩(wěn)定性。
[0227] 以上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，應當指出，對于本技術領域的普通技術人 員來說，在不脫離本發(fā)明原理的前提下還可以作出若干改進，這些改進也應視為本發(fā)明的 保護范圍。
【主權項】
1. 一種航空發(fā)動機非線性系統(tǒng)控制器設計方法，其特征在于：包括如下步驟 步驟1)，建立航空發(fā)動機非線性狀態(tài)變量模型，用如下公式表示： .x = f(x) + B(x)u + d(j) (U 其中，系統(tǒng)方程對輸入U是線性的，X是n維狀態(tài)向量，f(x)是光滑的n維向量函數(shù)，f= [fi，…，fn]T，B(x)為nXm階函數(shù)矩陣，B= [bi，…，bj，u為m維控制向量，d(t)= Dg(t)為n維干擾向量d(t)為外干擾，且滿足干擾匹配條件： rank(B,d) =rank(B) (2) 步驟2)，基于精確線性化理論將步驟1)中的非線性模型精確線性化； 步驟3)，針對步驟2)中線性化后的模型設計滑模變結構控制器，迫使新的狀態(tài)變量根 據(jù)設計的滑動模態(tài)軌跡運動，以抵消系統(tǒng)的參數(shù)攝動和外干擾的影響； 步驟4)，采用多個狀態(tài)變量的的誤差積分加權和的形式設計控制系統(tǒng)的目標性能函 數(shù)，針對該目標性能函數(shù)，采用人工蜂群算法來整定非線性滑?？刂破鲄?shù)。2. 如權利要求1所述的航空發(fā)動機非線性系統(tǒng)控制器設計方法，其特征在于：所述步 驟1)中建立航空發(fā)動機非線性狀態(tài)變量模型的步驟如下： 步驟1. 1)，根據(jù)航空發(fā)動機氣動熱力學特性和典型的部件特性數(shù)據(jù)建立發(fā)動機非線性 狀態(tài)空間模型； 步驟1. 2)，利用傳感器采集到的干擾值得到該模型的干擾向量。3. 如權利要求1所述的航空發(fā)動機非線性系統(tǒng)控制器設計方法，其特征在于：所述步 驟2)中求解精確線性化模型的步驟如下： 引入m維向量方程h=h(x)，h=叫，...hJT，則h(1彡i彡m)沿著系統(tǒng)⑴的導數(shù) 為其中，▽ 是11;的雅克比矩陣，1^1^是11;關于d的李導數(shù)，計算公式為Ldhi= ( ▽hjd; 若氣為=〇,由匹配條件⑵，一定有LA=0,且得出結論：只要~(4/〇 = 〇，則1</(〇0; 此時，匕沿著系統(tǒng)（1)的二階導數(shù)表示為： 如果存在則系統(tǒng)（1)具有相對階{ru. . .，rm}以及總相對階r=rA. . . +rm; 當系統(tǒng)具有相對階1^，. . .，rj時，對每一個h，有：力，G的分別為r維和n-r維狀態(tài)向量，只有當系統(tǒng)總相對階r和系統(tǒng)狀態(tài)向量維數(shù)n相等時，G不存在，原非線性系統(tǒng)（1)精確線性化為：(12)。4.如權利要求1所述的航空發(fā)動機非線性系統(tǒng)控制器設計方法，其特征在于：所述步 驟3)中滑模變結構控制器的方法如下： 針對系統(tǒng)（12)，分成m個子系統(tǒng)如下：C13) 此處，z, ?廠1f'針對每個子系統(tǒng)，設計滑?？刂破鳛椋?14): 此處，，]每一個e/均是設計參數(shù)，且要保證爐―:+…+4?+cf滿 足Hurwitz穩(wěn)定（p是Laplace算子）；因此，每一個子系統(tǒng)達到滑模面Si= 0后均能漸進 穩(wěn)定； 針對每個子系統(tǒng)利用趨近率為：(15) 此處，e i>〇, k 0 ;根據(jù)Lyapunov穩(wěn)定性理論，定義Lyapunov函數(shù)〖/:= ，則顯然，S0:，因此系統(tǒng)能在有限時間內(nèi)到達滑模面Sl= 0 ;因為為了削弱抖振，采用準滑?？刂频姆椒ǎ床捎蔑柡秃瘮?shù)sat(s)代替理想滑模動態(tài)中 的符號函數(shù)sgn(s):(.20) 其中，A為邊界層厚度；因此滑模變結構控制器可以表示為：在式（21)中，需要設計的參數(shù)為cf，…,c；-2，= 1，…，m)， 共n+m個。5.如權利要求1所述的航空發(fā)動機非線性系統(tǒng)控制器設計方法，其特征在于：所述步 驟4)中控制器目標性能函數(shù)的設計方法如下： 采用多個狀態(tài)變量的的誤差積分加權和的形式設計控制系統(tǒng)的目標性能函數(shù)，即122) 其中，ejt), ~en(t)分別是Xi，…t時刻的誤差值。6. 如權利要求1所述的航空發(fā)動機非線性系統(tǒng)控制器設計方法，其特征在于：所述步 驟4)中利用人工蜂群算法優(yōu)化航空發(fā)動機非線性滑?？刂破髟O計參數(shù)的設計方法如下： 步驟4. 1)，設定對應于航空發(fā)動機非線性滑?？刂破鳎?1)的n+m維設計參數(shù)的的n+m維解向量，并初始化所有的解向量； 步驟4. 2)，計算所有解向量的目標函數(shù)（2)的值，把最小目標函數(shù)值和最優(yōu)解向量賦 給全局最小函數(shù)值和全局最優(yōu)解； 步驟4. 3)，循環(huán)開始，把雇傭蜂未更新次數(shù)賦值為0 ; 步驟4. 4)，雇傭蜂進行鄰域搜索產(chǎn)生新解，采用貪婪準則選擇更優(yōu)的解； 步驟4. 5)，若某只雇傭蜂沒有提高解向量的質量，則該雇傭蜂的未更新次數(shù)值加1 ; 步驟4. 6)，計算每只雇傭蜂被選擇的概率，觀察蜂進行隨機選擇，概率值越大的雇傭蜂 被選擇可能性越大； 步驟4. 7)，觀察蜂進行領域搜索，并進行貪婪選擇，確定為更新次數(shù)值； 步驟4. 8)，確定本次循環(huán)的最小目標函數(shù)值，若優(yōu)于上次循環(huán)得到的全局最小值，則代 替全局最小值，將其對應的最優(yōu)解賦值給全局最優(yōu)解； 步驟4. 9)，若某只雇傭蜂的未更新次數(shù)超過設定的最大值，則該雇傭蜂變成偵察蜂，并 重新初始化； 步驟4. 10)，判斷循環(huán)次數(shù)是否達到設定的最大循環(huán)次數(shù)，若達到，輸出得到的全局最 優(yōu)解向量，否則轉到步驟4. 4)， 用得到的最優(yōu)解向量（即控制器（21)中n+m個設計參數(shù)的最優(yōu)解）代入設計控制器。7. 如權利要求6所述的航空發(fā)動機非線性系統(tǒng)控制器設計方法，其特征在于：所述步 驟4. 1)中人工蜂群算法初始化解向量的方法用如下公式表示： Xmi=lower(i)+randX(upper(i)-lower(i)) (23) 其中，rand是0到1之間的隨機值，m是1到ColonySize/2的隨機整數(shù)，ColonySize是人工蜂群的蜂群大?。籰ower(i)和upper(i)分別是設計參數(shù)的下限值和上限值。8. 如權利要求6所述的航空發(fā)動機非線性系統(tǒng)控制器設計方法，其特征在于：所述步 驟4. 4)中雇傭蜂進行鄰域搜索產(chǎn)生新解用如下公式表示： V,]=Xn]+(i)n](XnrXk]) (24) 其中，k是一個隨機數(shù)且k辛m，巾。# [-1,1]，jG[l,n+m];如果Vm_j超過取值范圍， 則用臨近的極限值來代替；如果新解的目標函數(shù)值優(yōu)于原來的解，則用新的解向量代替。9. 如權利要求6所述的航空發(fā)動機非線性系統(tǒng)控制器設計方法，其特征在于：所述步 驟4. 6)中觀察蜂進行隨機選擇的用如下公式表示：(25) 即對于第m個雇傭蜂，其被觀察蜂選擇的概率為P"，fit表示適應度函數(shù)值。
【專利摘要】本發(fā)明航空發(fā)動機非線性系統(tǒng)控制器設計方法針對航空發(fā)動機仿射非線性系統(tǒng)在大偏差范圍內(nèi)的控制問題，首先基于精確線性化理論將航空發(fā)動機非線性系統(tǒng)模型線性化，再采用滑模變結構策略，設計非線性滑模控制器，利用線性化后的狀態(tài)變量有目的地改變控制結構，使線性化后的狀態(tài)向量根據(jù)設計的滑模軌跡運動，以抵消參數(shù)攝動和外干擾影響。最后針對關鍵的非線性控制器參數(shù)設計問題，采用人工蜂群算法整定控制參數(shù)，求出最優(yōu)參數(shù)使控制效果最優(yōu)。本發(fā)明針對復雜的控制器參數(shù)設計問題，無需繁瑣的手動調試和反復驗證，利用人工蜂群算法設計合理的目標性能函數(shù)，均能自動求解最優(yōu)的控制器參數(shù)，使航空發(fā)動機非線性控制系統(tǒng)有滿意的動態(tài)性能和魯棒穩(wěn)定性。
【IPC分類】G05B13/04
【公開號】CN105093931
【申請?zhí)枴緾N201510308755
【發(fā)明人】盧彬彬, 肖玲斐, 范昕宇, 杜彥斌, 胡繼祥
【申請人】南京航空航天大學
【公開日】2015年11月25日
【申請日】2015年6月8日