【摘 要】
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为满足航空发动机控制系统容错方法的验证需求，设计了航空发动机控制系统容错验证平台。基于该平台，采用自动遍历和随机注入故障的方法，全面模拟发动机传感器各类型故障，通过各种飞行应用场景的设定，实现全包线范围内发动机工作状态的准确模拟，并通过监测控制品质和检测超温、超转、喘振、推力降级等指标实现对容错控制方法的测试和验证。结果表明在各种飞行场景下大量的故障注入，能够发掘容错控制算法的不足，并最终实现容错
【基金项目】
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国家科技重大专项（2017-V-0010-0060）；
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为满足航空发动机控制系统容错方法的验证需求，设计了航空发动机控制系统容错验证平台。基于该平台，采用自动遍历和随机注入故障的方法，全面模拟发动机传感器各类型故障，通过各种飞行应用场景的设定，实现全包线范围内发动机工作状态的准确模拟，并通过监测控制品质和检测超温、超转、喘振、推力降级等指标实现对容错控制方法的测试和验证。结果表明在各种飞行场景下大量的故障注入，能够发掘容错控制算法的不足，并最终实现容错有效性的验证。
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航空发动机控制系统是飞行器的重要系统，航空发动机存在的控制增益衰减和未建模动态等不确定性问题影响了控制性能，为此设计将 H∞自适应控制和补偿控制相结合的控制器。首先，基于混合灵敏度理论设计 H∞自适应控制器；然后，基于 Lyapunov 严格稳定理论设计 RBF 神经网络补偿控制器对不确定性进行拟合补偿，并通过与误差相关的线性函数调整拟合速度；最后，以航空发动机为被控对象进行多变量仿真试验。结果表
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