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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利一种基于智能指令预见的航空电动燃油泵容错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：CN114967471B 。

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：202210683722.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于智能指令预见的航空电动燃油泵容错控制方法是由肖玲斐;孟祥硕;王国强;林聪;黄欣浩;叶志锋设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能指令预见的航空电动燃油泵容错控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于智能指令预见的航空电动燃油泵容错控制方法，包括以下步骤：步骤1，建立全流量范围内航空电动燃油泵含多故障和不确定性的非线性动态模型；步骤2，建立基于组合径向基函数神经网络的航空电动燃油泵智能转速指令逆模型；步骤3，基于变速灰狼多目标优化设计鲁棒容错控制器。本发明的方法能够保证航空电动燃油泵在全流量范围内，面临多故障和多不确定性的影响时，为航空发动机快速精准、安全可靠地按需供油，齿轮泵转速不超转、电机电流不超限、燃油流量及转速等输出量鲁棒稳定，同时实现高稳态精度、快动态响应、低燃油消耗率、减少二氧化碳排放量等多目标优化。

本发明授权一种基于智能指令预见的航空电动燃油泵容错控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于智能指令预见的航空电动燃油泵容错控制方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，建立全流量范围内航空电动燃油泵含多故障和不确定性的非线性动态模型； 所述步骤1包括： 步骤11，首先进行航空电动燃油泵燃油流量特性分析： 当航空电动燃油泵的电机与泵采用同轴连接时，泵的转速等同于电机转速，对于给定的外啮合齿轮泵，燃油流量Q是泵的转速n和容积效率ηv的函数 Q＝ηvQT1 其中，QT是齿轮泵的理论输出流量，n为泵的转速，b为齿轮厚度，Ra为齿顶圆压力角，Rc为节圆半径，tj为基节长度； 六相永磁同步电机的电压方程由定子相电阻压降和磁链变化率两部分组成，即 其中，us＝[uAuBuCuDuEuF]T为定子电压向量，Rs＝diag[RsRsRsRsRsRs]为电阻向量，is＝[iAiBiCiDiEiF]T为定子电流向量；ψs表示永磁体磁链； 六相永磁同步电机的磁链方程由电枢绕组磁链和永磁体磁链两部分组成，即 ψs＝Lsis+ψm4 其中，Ls为相电感矩阵，ψm为永磁体磁链； ψm＝ψf[cosθecosθe-αcosθe-2αcosθe-3αcosθe-4αcosθe-5α]T 其中，L11为第一套绕组的自感，L22为第二套绕组的自感，M12和M21为两套绕组之间的互感，ψf为永磁体磁链幅值，θe为转子的电角度，α＝2π3；T表示矩阵的转置； 根据机电能量转换原理，磁共能写为 因此，六相永磁同步电机的转矩方程为 其中，θm为转子机械角位移，p为极对数； 六相永磁同步电机的运动方程是 其中，J为转动惯量，Te为电机转矩，TL为负载转矩，B为粘滞摩擦系数，ωm为电机的机械角速度； 步骤12，构建由多项式函数形式描述的稳态非线性模型和典型工况下动态线性模型相并联的航空电动燃油泵自适应组合非线性动态模型； 航空电动燃油泵自适应组合非线性动态模型由三部分组成：非线性稳态模型、自适应动态增益和线性动态模型； 在非线性稳态模型的基础上，通过构造自适应动态增益，并用于调整线性动态模型的部分参数，最终获得兼顾稳态精度和动态响应速度的面向控制系统分析与设计研究的航空电动燃油泵自适应组合非线性动态模型； 模型的输入量X＝[u,dT]T，其中u为电子控制器给电动燃油泵的控制量，u经功率变换器后形成为输送给电机的电压，d是由飞行高度、飞行马赫数、环境温度、进口压力等外界参数构成的列向量，Xs为X对应的稳态输入值，Wfbs为稳态燃油流量值；模型的输出量其中Wfb为燃油流量，n为电动燃油泵转速、y3是由燃油温度、燃油压力、进出口压差等除燃油流量和转速以外的可测参数构成的列向量，ys为y对应的稳态输出值； 在全流量范围内，根据发动机不同工况下的燃油需求指令构造由自适应动态增益K表征的自适应策略，自主选定大流量或小流量要求下对应的非线性稳态模型和线性动态模型； 组合模型中的自适应动态增益K由两部分构成，即第一部分K0Xs基于电动燃油泵非线性稳态模型，利用数值微分算法获得； 其中，δX为一个极小的输入增量值；第二部分是根据燃油需求指令而设计的动态增益自适应补偿项，用于使得动态增益在对电动燃油泵线性稳态模型进行调整时，更加符合大流量需求和小流量需求下的不同流量特性，从而获得兼顾稳态精度和动态响应速度的在全流量范围内适用的电动燃油泵自适应组合非线性动态模型； 步骤2，建立基于组合径向基函数神经网络的航空电动燃油泵智能转速指令逆模型； 所述步骤2包括： 步骤21，构建基于组合径向基函数神经网络的智能转速指令逆模型； 根据航空电动燃油泵燃油流量稳态历史数据，基于组合径向基函数神经网络CRBFNN，建立智能转速指令逆模型利用该逆模型，能够获得在当前电动燃油泵的实际温度、压力、压差和燃油需求指令下对应的需求转速na； 步骤22，转速指令补偿器 根据航空发动机燃油需求指令反馈当前航空电动燃油泵的输出燃油流量Wfb，利用和燃油流量误差ΔWfb，针对电机转动惯量的影响，并考虑燃油流量在起动、慢车、中间、最大和加速减速这些不同工况下的各自特点，设计燃油泵转速指令调节器，生成转速指令补偿量Δn； 通过转速指令补偿量Δn对需求转速na进行调节，最终获得全流量范围内航空电动燃油泵转速当前时刻指令n0； 步骤23，转速指令多步预见参考轨迹模型 通过历史信息存储器，基于转速当前时刻指令n0，设计如式10所示的参考轨迹模型，结合电动燃油泵动态特性，选择系统的上升时间为预测时域P，构成多步预见转速指令参考轨迹向量 其中，n0k表示n0在当前时刻k的值，n0k±i表示n0在k±i,i＝1,2,…,P时刻的值，αj,为加权系数； 步骤3，基于变速灰狼多目标优化设计鲁棒容错控制器； 所述步骤3中， 多目标优化问题中涉及最小化稳态误差、最短化动态响应时间、最小化燃油消耗率、最小化二氧化碳排放量，约束条件如式11所示，包括转速不超限、电机电流不超最大值、燃油压差不超限、燃油温度不超限， 其中Jjj＝1,2,3,4,...表示性能指标，Ωjj＝1,2,3,4,...表示满足输入约束的滑模面预测终端域，ts表示到达稳态时间，ηSFC表示燃油消耗率，QCO2表示二氧化碳排放量，nmin和nmax分别表示转速下限和上限，iA,B,C,D,E,F表示六相永磁同步电机的各相电流，imin和imax分别表示电流下限和上限，Tpump表示燃油温度，和分别表示燃油温度下限和上限，Δp表示燃油压差，Δpmin和Δpmax分别表示燃油压差下限和上限； 所述步骤3包括： 步骤31，采用相应的离散时间线性化模型作为预测模型； 步骤32，在设计非奇异终端滑模面的基础上，根据状态估计误差，研究包含自适应律的滑模切换项，从而构建自适应非奇异终端滑模观测器，用于对多故障进行诊断和信号重构； 步骤33，基于变速灰狼优化算法的滚动优化求解 利用混沌映射产生初代种群，并将基于粒子群优化算法PSO的速度分量引入到GWO中，形成变速灰狼优化算法，为鲁棒容错控制器在线求解。

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