Нейронечеткое управление выбросами вредных веществ авиационного газотурбинного двигателя

Одним из направлений развития авиации является решение экологических проблем, исключающее выделение в атмосферу вредных веществ (оксида азота, оксида углерода) при работе авиационного газотурбинного двигателя (ГТД).
Сложность управления камерой сгорания заключается в том, что необходимо одновременно поддерживать основные полетные требования как по тяге двигателя, так и по минимизации выбросов вредных веществ. Одновременное выполнение этих условий приводит к решению задачи в узком диапазоне изменения параметров. Сложность процессов, протекающих в авиационном двигателе, не позволяет использовать традиционные законы управления. Поэтому в статье предложены регуляторы, основанные на аппарате искусственного интеллекта.
В работе представлены синтез и анализ системы автоматического управления (САУ), обеспечивающей устойчивую работу на основных полетных режимах. В качестве регуляторов рассмотрены нейронная сеть и нечеткий регулятор. Предложены различные модели данных регуляторов. Проведен анализ САУ и осуществлен выбор наилучших моделей регулятора.
Для минимизации выбросов вредных веществ представлена динамическая модель эмиссии вредных веществ на уровне 18 кг за полный цикл взлет—полет—посадка. Разработана САУ минимизацией вредных веществ на основе нейронного регулятора. Приведены результаты экспериментов.

1. Августинович В. Г., Кузнецова Т. А., Фатыков А. И., Нугуманов А. Д. Концепция управления малоэмиссионной камерой сгорания авиационного ГТД и ее эксперт-модель для обучения нейронной сети смарт-регулятора // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Аэрокосмическая техника. 2018. № 53. С. 5—19.

2. Васильев А. Ю. Некоторые проблемы разработки малоэмиссионных камер сгорания и пути снижения эмиссии оксидов азота // Двигатель. 2016. № 6(108). С. 10—13

3. Lauer M., Farber J., Reith F., Masalme J. E. Model Based Prediction of Off-Design Operation Condition NOx Emission from DLE Gas Turbine Combustors // Proc. ASME Conf. Turbo Expo GT2017-63063. Charlotte, NC, USA. 2017. 11p.

4. Марчуков Е. Ю., Федоров С. А. Новая концепция низкоэмиссионной камеры сгорания стационарных ГТУ, разрабатываемых на базе авиационных ГТД // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета. Процессы горения, теплообмена и экологии тепловых двигателей. 2000. С. 143—152.

5. Комаров Е. М. Методы уменьшения эмиссии вредных веществ в камерах сгорания ГТД и ГТУ // Машиностроение и компьютерные технологии. 2018. № 05. С. 9—29.

6. Avgustinovich V. G., Nazukin V. A. CFD Analysis of swirling flows in premixers // Proceedings of ASME Turbo Expo 2014 [Electronic resource]: Turbine Technical Conference and Exposition (June 16—20, 2014, Dusseldorf, Germany) / American Society of Mechanical Engineers (ASME), International Gas Turbine Institute. New York: ASME, 2014. Art. No. V04AT04A0511, electronic optical disc (DVD). 10 p.

7. Маркушин А. Н., Бакланов А. В. Исследование качества подготовки топливовоздушной смеси и его влияния на выбросы NOx в малоэмиссионной камере сгорания ГТД // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. академика С. П. Королева (национального исследовательского университета). 2013. № 3-1 (143). С. 139—145.

8. Belokon A., Khirtov K., Klyachko L., Tschepin S., Zakharov V. Prediction of Combustion Efficiency and NOx Level for Diffusion Flame Combustors in HAT Cycles // Proc. ASME Conf. Turbo Expo GT2002-30609. Amsterdam, 2002. 9 p.

9. Зубилин И. А. Методика определения границы бедного срыва в камерах сгорания газотурбинных установок: дис. канд. техн. наук: 05.07.05. Самара: Изд-во Самарского нац. иссл. ун-та, 2016. 169 с.

10. Куценко Ю. Г. Методология проектирования малоэмиссионных камер сгорания ГТД на основе математических моделей физико-химических процессов: дис. ... д-ра техн. наук: 05.07.05. Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2010. 193 с.

11. Иноземцев А. А., Сандрацкий В. Л. Газотурбинные двигатели. Пермь: ОАО "Авиадвигатель", 2006. 1204 с.

12. Варнатц Ю., Маас У., Диббл Р. Горение. Физические и химические аспекты, моделирование, эксперименты, образование загрязняющих веществ. М.: Физматлит, 2006. 352 с.

13. Avgustinovich V. G., Kutsenko Y. G. Creation and Application of Combined Calculation Methodology for Low Emission Combustion Chamber // Russian Aeronautics. 2011. Vol. 54, N. 2. P. 170—178.

14. Vanderhaegen E., Deneve M. Predictive Emissions Monitoring Using a Continuously Updating Neural Network // Proc. ASME Conf. Turbo Expo GT2010-22899. Glasgow, 2010. 7 p.

15. Lamont W. G., Roa M., Lucht R. Application of Artificial Neural Networks for the Prediction of Pollutant Emissions and Outlet Temperature in Fuel Staged Gas Turbine Combustion Rig // Proc. ASME Conf. Turbo Expo GT2014-25030. Dusseldorf, 2014. 10 p.

16. Warren G. Lamont. Application of Artificial Neural Networks for the Prediction of Pollutant Emissions and Outlet Temperature in a Fuel-Staged Gas Turbine Combustion Rig / Warren G. Lamont, Mario Roa, Robert P. Lucht // Proceedings of ASME Turbo Expo 2014: Turbine Technical Conference and Exposition. 2014. P. 1—10.

17. Булысова Л. А., Васильев В. Д., Гутник М. М., Гутник М. Н., Берне А. Л., Пугач К. С. Экспериментальные исследования эмиссий NO x при сжигании топлива в одной и двух последовательно расположенных ступенях сгорания // Электрические станции. 2018. № 11 (1048). С. 15—23.

18. Hao Zh., Kefa C., Jianren F. Modeling and optimization of the NOx emission characteristics of a tangentially firedboiler with artificial neural networks. Clean Energy and Environment Engineering Key Lab of MOE, Institute for Thermal Power Engineering, Zhejiang University, Hangzhou, 310027, PR China Received7 February 2001.

19. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / Пер. с польского И. Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2004. 344 с.

20. Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / Пер. с англ. М.: Бином. Лаборатория знаний, 2017. 79 с.

21. Хижняков Ю. Н., Южаков А. А, Титов Ю. К. Проектирование адаптивного нечеткого регулятора положения дозатора воздушно-реактивного двигателя // Электротехника. 2018. № 11. С. 6—11.

22. Гостев В. В. Проектирование нечетких регуляторов для систем автоматического управления. СПб.: БХВПетербург, 2011. 416 с.

23. Хижняков Ю. Н., Южаков А. А., Софин Н. А. Разработка адаптивного нечеткого регулятора частоты и встроенной модели авиационного двигателя с применением нейронной технологии // 14-я Международная конференция "Авиация и космонавтика — 2015" Тезисы Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет). 2015. С. 157—159.

24. Хижняков Ю. Н. Нечеткое, нейронное и гибридное управление: Учеб. пособ. Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та, 2013. 303 с.