买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种超燃冲压发动机多变量限制保护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：CN115453886B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202211224914.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种超燃冲压发动机多变量限制保护控制方法是由鲁峰;彭逸;仇小杰;周鑫;黄金泉设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超燃冲压发动机多变量限制保护控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种超燃冲压发动机多变量限制保护控制方法，包括：对某型超燃冲压发动机进气道‑隔离段流场进行数值模拟，提出并获取进气道不起动安全阈值；设计基于安全阈值的保护控制逻辑，搭建面向限制保护的神经网络预测优化多变量控制器并仿真验证。本发明以燃烧室三处喷油量为控制量，推力、隔离段出口背压为被控量，以含惩罚函数的误差、控制向量二次型性能指标进行预测优化保护控制，采用神经网络构建预测模型与优化求解器，相比常规回路切换保护，具有依据误差与能耗最小的在线滚动解算和鲁棒性较强的优势，能更有效防止进入进气道不起动危险边界，满足超燃冲压发动机在巡航状态附近飞行时的不起动保护需求，对高度、速度扰动有更好鲁棒性。

本发明授权一种超燃冲压发动机多变量限制保护控制方法在权利要求书中公布了：1.一种超燃冲压发动机多变量限制保护控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A，基于某型超燃冲压发动机进气道‑隔离段物理模型的内部流场进行数值模拟，得出不同隔离段出口背压p2条件对应的流场分布，提出并获取高超声速进气道不起动安全阈值； 步骤B，根据获得的进气道不起动安全阈值参数，将相应的惩罚函数约束加入误差向量和控制向量二次型性能指标，引入限制保护控制逻辑，建立基于神经网络预测优化的多变量限制保护控制器，以某型超燃冲压发动机为对象进行仿真验证； 步骤B的具体步骤如下： 步骤B1，以某型超燃冲压发动机为对象，选取控制变量和被控变量，生成输入、输出数据集，训练神经网络作为非线性预测模型，对超燃冲压发动机的性能参数Fn和状态参数p2进行输出预测；控制变量包括：燃烧室轴向分布三个喷油点的燃油流量Wfb、Wfc、Wfd；选取被控变量包括：反映发动机性能的推力Fn、表征进气道不起动裕度的隔离段出口背压p2； 步骤B2，根据获取的进气道不起动安全阈值参数，将相应的惩罚函数约束加入误差向量和控制向量二次型性能指标，引入限制保护控制逻辑，采用神经网络构建优化求解器，建立面向限制保护的神经网络预测优化多变量控制器； 步骤B3，面向限制保护的神经网络预测优化多变量控制器设计完成后，以基于Min规则切换回路的限制保护控制器为参照，对某型超燃冲压发动机对象在施加推力阶跃型指令和受高度、速度扰动时进行跟踪性能和鲁棒性能的仿真验证； 步骤B2包括：所述多变量限制保护控制器包括预测模型、在线滚动优化求解和反馈校正模块，将作为控制器输出变量的隔离段出口背压p2施加约束，在按照给定的推力进行控制或者受到环境扰动时始终保证进气道不起动裕度在合理的范围内，使得某型超燃冲压发动机的进气道工作状态与不起动危险边界保持距离； 神经网络优化求解器方程为： ut＝gxt,rt+1,W式中，rt+1为t+1时刻的系统指令输入值，W为求解器权值矩阵；求解器采用三层网络结构，输入层为xt、rt+1，输出层为ut，用于递推计算预测时域内的预测控制量u’和预测输出量x’以及Lagrange乘子λ和q，更新求解器权值W；权值更新完成后，控制器通过神经网络优化求解器方程计算，仅将当前时刻实际控制量作用于超燃冲压发动机； 为了保证在预测时域内预测输出隔离段出口背压p2受到安全阈值的限制约束，在控制器求解中将相应的最大值约束惩罚函数项引入误差向量、控制向量二次型性能指标，性能指标为： Lt为： Lt＝etTQet+utTRut+σ[maxx2t‑xmax,0]T[maxx2t‑xmax,0]式中，et＝x1t‑rt，P为控制器预测时域，et1+PTZet1+P为终端误差向量性能指标，Q、R、Z分别为二次型性能指标泛函中的误差向量、控制向量及终值误差向量加权系数矩阵，取为对角矩阵；σ为惩罚因子，xmax为输出状态量p2的安全阈值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学，其通讯地址为：210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。