第 1 章 绪论
1.1 课题背景及研究意义
本课题选题来源于河北省高等学校科学技术研究项目，项目名称为超音速燃烧系统多尺度建模与分层多目标控制（项目编号：ZD2018012）。主要针对超音速燃烧系统燃烧室燃气温度多尺度分析建模和超音速燃烧系统燃烧室燃气温度控制策略等方面展开研究。
近年来，在国家的重视下，我国航空航天事业得到了飞跃的发展，取得了巨大的成就，但是作为我国航空航天事业发展基石的航空发动机与世界先进水平存在较大的差距，主要依赖进口[1]。同时，以航空发动机为“心脏”的高速飞行器也与世界先进水平存在阶段性差距[2]。因此，加快航空发动机的发展步伐，提高航空发动机的性能水平，取得航空发动机的独立研制能力不仅是提升我国航空航天水平的迫切需求，更是增强我国国防安全乃至综合国力的迫切需求[3]。
超音速燃烧系统燃气温度变化范围大，最低温度一般为室温，最高温度可以达到 1700℃，其中小型燃烧系统燃气温度为室温～400℃；中型燃烧系统温度一般为室温～900℃；大型系统温度范围为室温～1700℃。燃烧系统燃气马赫数（物体速度与音速的比值）最低为 0.1 马赫，最高可达 2 马赫，其中小型系统马赫数范围为 0.1～0.95；中型系统一般为 0.6～1.2；大型系统一般为 1.5～2.0。
超音速燃烧系统的广泛使用，不仅极大地方便了航空航天类产品的研制、试验以及生产，而且可以为高速飞行器的安全运行提供有力的保障。在各种航空航天类设备运行期间，无论是对重要的温度传感器进行校准时，还是对飞行器热部件进行热强度测试时，都需要有一个均匀而稳定的温度场作为标准，而温度场是由超音速燃烧系统产生的。由此可见：对超音速燃烧系统温度的精准控制是系统性能好坏的重要指标，进而也就对超音速燃烧系统的温度控制提出了越来越高的要求。现有的超音速燃烧系统已不能满足实验的要求，新的燃气温度控制策略急需研究，以此来提升超音速燃烧系统的温度控制性能。
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1.2 超音速燃烧系统组成及工作原理
图 1-1 为超音速燃烧系统组成图，由图可以看出：超音速燃烧系统主要由系统燃烧室、供油子系统、供气子系统、测控子系统和排气子系统等组成。各子系统具体作用为：供油子系统为燃烧室提供航空煤油，供气子系统为燃烧室提供高速热气流，系统燃烧室为燃烧反应提供场所，经过充分燃烧后，将产生的热气流用于试件及支持装置，排气子系统将尾气处理后排出。在整个系统正常工作过程中，各个子系统实时将流量、压力、报警等状态信号反馈给测控子系统，同时测控子系统又会将设定流量、点火等控制信号及时发送给各个子系统，这样测控子系统就实现了对各个子系统的实时控制与监测，以此来保障整个燃烧系统的正常运行。
图 1-1 超音速燃烧系统组成
第 2 章 超音速燃烧系统的数学模型
2.1 超音速燃烧系统工作原理
超音速燃烧系统把航空煤油作为燃料，燃烧室中通入高速高温的喷射气流，燃烧后产生一定强度和分布特征的温度场。为了产生均匀而稳定的温度场，除了燃烧子系统外，还配有供油子系统、供气子系统、测控子系统和冷却系统等。图2-1 表示这种系统的组成结构和原理，具体分析可知其供油子系统主要包括流量计、变频器、电机、泵、比例阀等，其供油油路为燃烧室提供燃料，点火油路为燃烧系统点火，在工作过程中先点火，点火之后供油油路才开始供油，供油油路启动后点火油路关闭，系统开始正常工作。系统中的控制子系统把 PLC 作为下位机，工控机作为上位机，共同组成控制子系统。在控制子系统中，流量计负责采集流量信号并将信号传输到 PLC，FP23 温度模块采集温度信号并通过 485 总线传送给上位机。又由于 PLC 的运算能力有限，因此由工控机运行控制算法，计算之后将控制量传输给 PLC，进而控制变频器或比例阀，最终实现供油流量的改变，以此对系统的流量和温度进行控制。
图 2-1 高超音速燃烧系统原理
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2.2 供油子系统模型
由于供油子系统有两种不同工作模式，一是变频泵控工作模式，另一个是旁路比例阀控工作模式。因此分两种情况建立供油子系统的数学模型。
供气子系统原理图如图 2-2 所示，由图 2-2 可看出：空气流量供给系统由气源系统和控制系统组成。气源系统主要包括空气压缩机，空气流量调节阀，液压缸和伺服阀。控制系统由 PLC，工控机，流量传感器，温度传感器，伺服放大器等组成。PLC 是现场控制器，用来给伺服驱动器发送控制信号，进而能够对液压缸的活塞产生位移，最终对进入燃烧室的空气流量实现控制。整个系统的工作过程为：首先开启空气压缩机，产生高压空气流，然后液压缸在伺服阀的控制下推动空气流量调节阀，控制空气流量调节阀的开度，使空气进入燃烧室，接着用空气流量计对其进行测量，将空气流量值反馈给控制器，并与空气流量设定值进行比较得到流量误差信号，最后控制器根据这个误差信号，按照设定的控制算法输出信号给伺服阀来调整流量的开度，从而实现空气流量的闭环控制。
供气子系统在正常工作时，进入燃烧室内的空气流量主要由空气流量调节阀的开度决定，而空气流量调节阀的阀芯在运动过程中主要是基于液压系统控制。在进行建模分析过程中，需要考虑到液压伺服系统相关的模型。此模型主要组成部分为液压缸和电液伺服阀。这样在进行建模分析时，需要确定出电液伺服阀、液压缸及空气流量调节阀的数学模型，进而得到供气子系统的整体模型。
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第 3 章 超音速燃烧系统燃气温度的多尺度分析...........................19
3.1 多尺度分析的概念............................19
3.2 经验模态分解 ....................................20
第 4 章 基于 Elman 神经网络的燃气温度的多尺度建模.........................................27
4.1 相关理论概述 ....................................27
4.1.1 样本熵 .......................................27
4.1.2 思维进化算法.................................28
第 5 章 超音速燃烧系统燃气温度的控制策略研究...............................35
5.1 控制策略理论概述..................................35
5.1.1 PID 控制器....................................35
5.1.2 模糊 PID 预测控制..................................36
第 5 章 超音速燃烧系统燃气温度的控制策略研究
5.1 控制策略理论概述
5.1.1 PID 控制器
PID 控制器是一种非常常见的调节器，其技术已经非常成熟，并且由于结构的简洁性、操作的容易性及调控效果的优异性，被广泛地应用于各种工业控制中，使用率超过了 90%。
近年来，随着技术的飞跃发展，上述常规 PID 控制器已经不再适用于各种控制中，应用越来越少，逐渐被边缘化，相反，另一种控制器—数字 PID 控制器应用越来越多。而在实际使用及应用中，出现了不少数字 PID 控制器及其变形形式，例如增量式 PID 控制算法广泛使用于单片机和 PLC 中。
模糊 PID 预测控制器属于一种复合控制器，之所以称为复合控制器，是因为其中包含了三种控制，第 1 种是模糊控制，第 2 种是 PID 控制，第 3 种是预测控制，如图 5-1 所示给出了示意模型，这种控制器算法可以将输出结果误差传递到PID 控制器中。具体操作过程是根据历史数据对未来 d 步的输出值进行预测，这个过程中采用的预测器是 Levinson 预测器，通过和预设信号进行比较可以确定反馈信号是否合理，计算两者的误差，进而确定是否加快或减慢以及调节的时间。在这个过程中，模糊控制器也可以接收到预测值和设定值两者之间的误差，通过这个误差就可以对 PID 控制器的相关参数，通过模糊控制器的输出结果进行相应的修正，整个修正过程具有实时性，整个控制系统的鲁棒性会得到显著提升，系统精度相比其他系统也会显著提升，系统的滞后性在预测控制情况下也可以明显消除，最终的效果能够满足要求。
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结论与展望
针对超音速燃烧系统燃气温度控制存在的问题，本文以提高超音速燃烧系统的燃气温度控制能力为出发点，从燃烧系统模型建立、系统多尺度分析，到系统燃气温度控制等方面对超音速燃烧系统进行了深入的理论与实践研究。全文的主要内容如下：
（1）本文分别在变频泵控与阀控两种供油模式下对供油子系统建立了模型，还建立了供气子系统地模型，同时也建立了系统燃烧室的集总参数模型，为研究超音速燃烧系统燃气温度的控制策略提供了前提。
（2）针对系统燃气温度的非线性非平稳特征，将经验模态分解应用于系统燃气温度分解中，可以更好地体现燃气温度的本质特性。
（3）针对系统燃烧温度控制提出了以供油子系统的流量为内环，以燃气温度为外环的串级控制模式，并且分别采用模糊 PID 预测控制与滑模预测控制算法对系统进行控制，实现了不同控制策略时的多种串级控制策略。
主要创新点如下：
（1）基于 Elman 神经网络算法，结合样本熵及思维进化算法，创新性地建立了系统燃气温度的预测模型。
（2）针对系统燃烧温度控制，创新性地提出了以供油子系统的流量为内环，以燃气温度为外环的串级控制模式。
目前，国内外有关超音速燃烧系统的文献资料较少，且好多资料不公开，因此论文的研究具有一定的探索性，还需要后续对研究内容进行进一步改进和完善。
（1）超音速燃烧系统作为一个复杂的系统，燃烧机理目前还不是特别清楚。而在建立模型时并没有考虑各因素条件之间的耦合情况，所建立的模型还不是特别准确。因此，在以后的研究中希望能够考虑耦合情况，建立更加准确的数学模型。
（2）由于疫情的原因以及实验条件的限制，对于本文提出的控制策略未进行实验研究，只是进行了仿真分析，后期条件允许的话会搭建实验平台，对提出的控制策略进行实验验证。
参考文献（略）