Аннотация:
Современные системы управления активно используют встроенные математические модели объекта для реализации целевых функций и параметров управления, которые не могут быть получены прямым измерением, в частности эмиссии вредных веществ (окислов азота и углерода). В качестве виртуального сенсора эмиссии оксидов азота малоэмиссионной камеры сгорания, пригодного для встраивания в структуру регулятора, рассматривается два варианта. Первый вариант - это стохастическая нелинейная математическая модель генерации окислов азота на базе уравнения Зельдовича. Особенностью представленной математической модели является применение принципа суперпозиции генерации окислов азота в диффузионном и гомогенном факелах. Функции распределения плотности вероятности концентрации топливовоздушной смеси в этих факелах учитывают как пространственную неоднородность состава смеси, так и гармоническую составляющую от акустических волн, генерируемых теплоподводом. Представленная концепция математической модели в виде интегральных соотношений сформирована на основе результатов численного моделирования пространственной и временной неоднородностей концентрации топливовоздушной смеси на 4D-метамодели и имеющихся экспериментальных данных. Второй вариант основан на применении технологии нейронных сетей. Представлен пример разработанной нейронной сети и результаты ее обучения на реальной малоэмиссионной камере сгорания. Показано, что двух- или трехслойная нейронная сеть с количеством нейронов 20-30 обеспечивает достаточную погрешность (не более 10 %) отображения эмиссии оксидов азота и может быть использована как виртуальный сенсор эмиссии в системе управления двигателем. В качестве целевой функции (критерия) управления малоэмиссионной камерой сгорания авиационного газотурбинного двигателя рассматривается нормируемый уровень эмиссии оксидов азота за цикл взлет-посадка. Для оценки уровня эмиссии $NO_X$ предлагается встроенный виртуальный датчик.
Первая страница:
PDF файл