喉栓式固体变推力发动机技术具有推力调节范围大以及能实现无级调节等特点,是固体发动机推力调控技术中非常有前景的发展方向之一。目前喉栓式变推力固体发动机即将在国内进入实弹应用阶段,仅仅实现推力可调远远不够,为满足导弹的弹道需求,亟需实现推力的精确调控,这也是喉栓式固体发动机弹上应用的关键技术之一。本文针对喉栓式变推力固体发动机的推力调控原理及方法进行了系统的研究,并对各种推力调控方法的综合性能进行了仿真测试。主要研究内容如下:建立了完整的推力调控系统数学模型,获得了系统的稳态及动态特性,为推力调控系统设计提供了理论基础。推力调控模型包括推力调控内弹道模型和传递函数模型,描述了燃烧室压强及推力对等效喉部面积的响应变化,并得到了压强和推力在调节至稳态后的计算公式。等效喉部面积计算模型包括无约束优化和约束优化两种,减小了任意型面的喉栓与喷管所形成的等效喉部面积的计算量,提高了推力调控过程的仿真速度。研究了开环式推力调控方法,包括完全开环和基于压强反馈的开环两种方法,实现了对推力的直接调控,并对两种方法的控制性能以及对工况的适应性进行了仿真对比。完全开环方法设计简单,易于实现,但控制效果受工作环境影响较大,鲁棒性不够理想,对燃面不稳定及烧蚀现象不具备补偿能力,工况适应性较差,难以满足较高的控制需求。基于压强反馈的开环推力调控方法的推力转换器能对环境压强进行反馈,控制精度高,对环境的适应性强,对燃面不稳定现象具有一定的补偿能力,并且能完全补偿喷管烧蚀效应。其中的压强控制器采用了基于径向基神经网络(RBF)辨识的自适应单神经元比例积分微分(PID)控制算法,发动机整定成本较小。研究了基于过载反馈的闭环推力调控方法,利用可测量的轴向过载形成的有效反馈,对过载形成直接控制,建立了基于过载反馈的闭环推力调控系统,间接实现了闭环推力控制,对简化导弹控制制导系统的设计有一定的帮助。采用基于RBF网络辨识的自适应单神经元PID算法设计了基于过载反馈的闭环推力调控系统,并对系统进行了仿真。由于系统对于气动力的扰动具有敏感性,采用了两种方案提高系统的抗扰能力。一种是对系统结构进行改进,对过载控制器产生的控制量进行一定的补偿,去掉控制器因轴向气动力变化引起的过载变化而产生的等效控制量,从而抑制轴向气动力对控制系统的影响。一种是采用自抗扰算法设计过载控制器,利用自抗扰算法的“自抗扰”特性抑制轴向气动力对系统的影响。两种方法都加强了系统的抗扰能力,提高了系统的控制性能。建立了“发动机内弹道—导弹外弹道”一体化性能仿真测试平台,将发动机推力调控系统的内弹道调节过程,与导弹飞行外弹道过程,进行耦合计算,对整个变推力自动驾驶仪的工作过程进行一体化仿真,对各种推力调控方法的喉栓式发动机的动态响应性能、工况适应性能以及气动敏感性进行了对比测试。仿真结果表明,开环推力调控方法响应速度较快,但由于推力响应误差较大,并存在推力负调现象,对制导指令的跟踪误差较大,对制导指令的跟踪效果很大程度上取决于导弹自动驾驶仪转换推力指令的控制算法,与该方法匹配的自动驾驶仪设计难度大。基于过载反馈的闭环推力调控方法响应速度较慢,对制导指令跟踪误差较小,无过载负调现象,可以有效避免发动机推力负调对导弹控制制导造成的影响。工况适应性好,几乎不受燃面不稳定及烧蚀现象影响,与其匹配的自动驾驶仪设计难度较小。论文得到了喉栓式固体变推力发动机推力调控过程的稳态及动态特性,实现了对推力的精确调控和发动机推力调控的整定成本控制,并建立了发动机推力调控性能测试平台,进一步推进了喉栓式变推力固体发动机的弹上应用进程。