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龙图腾网恭喜大连理工大学申请的专利一种基于智能模型预测控制的航空发动机过渡态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：CN115933403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202211665562.9，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于智能模型预测控制的航空发动机过渡态控制方法是由赵旭东;葛佰恩;李鹏;石岩设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能模型预测控制的航空发动机过渡态控制方法在说明书摘要公布了：一种基于智能模型预测控制的航空发动机过渡态控制方法，属于航空发动机控制领域。首先，使用动态赋值法对传统CSO算法中位置与速度的更新策略进行改进，实现输入的约束管理，使改进后的CSO算法能够用于MPC中。其次，使用退步法对传统CSO算法中的位置更新策略改进，实现输出的约束管理，使改进后的CSO算法能够用于MPC中，将改进的CSO算法与MPC结合，实现智能模型预测控制算法IMPC。最后，将IMPC算法应用于航空发动机的过渡态控制。本发明可以直接选择被控对象作为预测模型，排除了预测模型与被控对象之间可能存在的误差。同时，改进了CSO算法实现了IMPC中的约束管理，使CSO算法更易应用于实际，能够在满足所有约束条件的情况下提升了过渡态性能指标。

本发明授权一种基于智能模型预测控制的航空发动机过渡态控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能模型预测控制的航空发动机过渡态控制方法，其特征在于，包括以下几个步骤： 第一步，使用动态赋值法对传统CSO算法中位置与速度的更新策略进行改进，实现输入的约束管理，使改进后的CSO算法能够用于MPC中； 第二步，使用退步法对传统CSO算法中的位置更新策略改进，实现输出的约束管理，使改进后的CSO算法能够用于MPC中，最后将改进的CSO算法与MPC结合，实现智能模型预测控制算法IMPC；所述CSO算法为竞争群优化器； 第三步，将第二步所设计的IMPC算法应用于航空发动机的过渡态控制： 1获取航空发动机输出参数；首先，选取某发动机动态仿真模型，在输入模块中设置不同的输入信号，得到预先设计的油气比FAR，然后由发动机动态仿真模型获得发动机在某一工作状态的输出参数，得到低压轴和高压轴的转速、低压涡轮出口温度、喘振裕度、压力数据，从输出模块导出； 2获取航空发动机限制条件，根据发动机模型个各参数限制条件的规定确定发动机过渡态控制优化问题的约束条件，包括高压压气机物理转速N2的限制、低压涡轮转速Nl限制、高压涡轮出口温度T限制、风扇喘振裕度SMF边界、压气机喘振裕度SMC边界、燃油流量Wf限制和过渡态燃油流量速率ΔWf限制条件；并依据限制条件建立相应的约束函数，其形式如下: N2≤N2,max11 Nl≤Nl,max12 T≤Tmax13 SMC≥SMC,min14 Wf,min≤Wf≤ΔWf,max15 ΔWf≤ΔWf,max16 3由第2步得到航空发动机的限制条件与输出参数，以及所设计的IMPC算法，IMPC算法可以实现约束管理并且不需要精确的数学模型，从而确定发动机过渡态控制过程优化目标函数，实现在过渡态过程中，控制输入油气比FAR不超过高压涡轮出口温度T、风扇喘振裕度SMF边界等最大限制，并且将有限输出目标转速Nl控制在其约束范围内，提升过渡态控制性能指标； 4通过仿真实验，将所设计的IMPC算法应用在航空发动机过渡态控制中，获得控制输入FAR与高压涡轮出口温度T的变化曲线；如果在过渡态过程开始时，控制输入FAR随着逐渐增大，直到高压涡轮T达到约束后的温度，为了保证T不超过极限，控制输入FAR在中间暂态过程中缓慢减小，风扇的喘振裕度SMF减小，同时低压涡轮转速Nl达到目标转速，则可以验证在整个过渡态过程中，控制输入FAR不超过其最大上限，输出目标转速Nl在其限制条件的运输范围内，提升过渡态性能指标。

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