牧 彬，林 峰
(1.中国飞机强度研究所十二室，陕西 西安 710065；
2.全尺寸飞机结构静力/疲劳实验室，陕西 西安 710065)
气密舱增压试验是全尺寸飞机结构强度试验中的一项特殊试验，试验过程中需要对油箱、客舱、货舱等密闭部件进行增压(包括泄压)，考核气密结构的承载能力，一般采用充气加载试验台作为执行机构，通过控制充气气动比例阀、放气气动比例阀等阀门来控制高压气体进入或排出试验件[1]。试验过程中，采用协调加载控制设备作为控制系统，普遍采用PID型控制器完成压力负反馈情况下的闭环控制，具有稳定可靠、结构简单的优点，但面临跟随性差、超调量大等问题[2]。
近年来，国内对全尺寸飞机增压试验的控制策略进行了理论分析，主要针对理想气体数学模型开展建模仿真[3]，研究集中在阀门尺寸大小、充放气运行时间计算等方面。迭代学习控制(Iterative Learning Control，ILC)经过近30年的不断发展，逐渐成为智能控制领域的一项重要研究内容，其突出特点是可以将上一周期的控制信号与误差相关信息应用到下一控制周期中，提高控制系统的动态响应速度及稳定性[4]。因此，将迭代学习控制策略与全尺寸飞机增压试验控制器相结合，有望成为解决增压试验调节速度及稳态精度的可行措施。
本文通过分析全尺寸飞机增压试验充放气控制过程及充气加载试验台工作原理，引入基于迭代学习的非线性PID控制器，依据工程实际情况建立AMESim仿真模型，验证对比该控制器与传统PID控制器在充放气过程中的调节能力，为全尺寸飞机增压试验控制提供新型控制方法。
全尺寸飞机增压试验是试航条例明确提出需要进行地面验证的试验项目[5]，一般为全尺寸飞机静力试验的首项试验内容，考核驾驶舱、客舱、机翼油箱、机身油箱等气密舱的结构。在疲劳试验中，压力控制是影响疲劳试验精度与速度的关键问题[6]。试验采用空压机作为动力源，采用高压气罐作为存储介质，在空压机上设置自动启停压力限制。当气罐压力变化后，空压机自动工作，保证气罐内有足够高压气体。试验机考核部位开孔，制作堵头，完成气体管路的搭建。该气体接口完成充气及放气动作，对于大型飞机机身，通常利用悬窗作为气路接口。采用气动比例阀或气动开关阀作为执行机构，控制高压气体进入或者排出试验件内部。采用协调加载控制系统作为控制器，根据当前加载点指令与反馈实时计算控制信号，并根据各个加载误差情况调节加载指令速度，以实现各个加载点协调一致加载。
增压试验属于高风险试验项目，需要对管路压力、先导压力、结构压力等各处压力进行实时监控。由于协调加载控制系统的驱动能力有限，因此需要设计集成式充气加载试验台完成器件驱动、信号转换、压力监视、数据记录、应急保护等。充气加载试验台的核心是PLC控制电路[7]，其将协调加载控制系统伺服阀输出信号转换为驱动多个气动阀动作的指令信号，通过PLC数据总线，在对管路压力、先导压力、结构压力等各处压力进行监控的同时，将各类数据存储记录下来，再送往液晶面板显示。充气加载试验台组成如图1所示。
图1 充气加载试验台组成
全尺寸飞机增压试验典型过程如图2所示，共有5个阶段，每个阶段对应飞机飞行中的实际情况，以“地面滑行-爬升-巡航-降落-地面滑行”为完整循环[8]，对应飞机气密舱内部压力从地面压力增至目标压力，再从目标压力降至地面压力。根据飞机性能及飞行任务等因素，不同飞机的目标压力各有不同，地面压力为一般实验室当地实际大气压。需要注意的是，试验过程中，目标压力及地面压力都是相对压力，试验中使用气体压力传感器测量的是相对于实验室当地的实际气压。
图2 增压试验过程示意图
迭代学习控制适用于具有重复运行特点的控制场景，这与全尺寸飞机疲劳试验运行特点及其相似，并且迭代学习控制中的迭代学习算法较为简单，仅需针对当前误差进行比例、积分、微分等运算后，与当前控制器输出进行叠加，作为下一时刻控制器输出信号[9]，控制结构如图3所示。
图3 迭代学习过程示意图
迭代学习算法如式(1)所示，式中，uk+1(t)代表第k+1次控制器计算结果，uk(t)代表第k次控制器计算结果，ek+1(t)代表第k+1次控制误差，Γ、L、Ψ分别代表PID的学习增益矩阵[10]。根据学习增益矩阵取值的不同，可以将迭代学习划分为不同学习率。
uk+1(t)=f(uk(t),ek+1(t))
(1)
当仅有比例项时，不考虑积分及微分项，可以得到P型学习率，这是最为简单的一种迭代学习率，如式(2)所示。
uk+1(t)=uk(t)+Lek+1(t)
(2)
当不考虑积分项，可得PD型学习率，其主要作用是引入误差及误差变化率，可加快系统调节速度[11]，如式(3)所示。
(3)
全尺寸飞机增压试验控制建模及仿真采用AMESim软件完成，包含液压、气压、热交换等多个模块库，可提供多种仿真模型以替代复杂的数据建模，主要应用于航空航天、车辆、船舶等行业[12]。基于迭代学习的全尺寸飞机增压试验控制器如图4所示，图中编号1代表高压气罐，编号2代表充气比例阀，编号3代表飞机气密舱，编号4代表气压传感器，编号5代表放气比例阀一，编号6代表放气比例阀二，编号7代表大气环境，编号8代表指令生成与迭代学习控制模块。编号1、3、7使用带热交换的气体空间模型，编号2、5、6使用气动比例阀模型。编号8指令生成与迭代学习控制模块由3部分组成，分别为指令生成模块(采用分段线性信号源模型)、PID控制模块(采用增益、积分、饱和等模型)、PD迭代学习模块[13](采用增益、微分等模型)。
图4 控制器仿真模型
在实际物理试验过程中，为了防止控制系统相位滞后过多、充气放气两个载荷方向换向过慢，特设置积分饱和环节[14]，控制PID控制器积分作用，保证系统响应速度及加载精度都能满足要求。为最大程度接近实际试验，仿真模型中同样加入积分保护环节。实际物理试验过程中，控制器输出信号为±10V的电压信号，伺服阀接收的为单向电流信号，因此需要增加信号转换环节，包括增益、饱和、单向饱和等模块[15]。
仿真开始前，设置环境温度及气密舱内温度为273.15K，高压气罐内部体积为60m3，初始压力为6MPa；
飞机气密舱内部体积为55m3，初始压力为0MPa；
实验室厂房环境体积为20000m3，初始压力为0MPa；
所有气体管路直径为100mm；
高压气罐至充气比例阀管路长度为200m；
充气比例阀至飞机气密舱管路长度为10m；
飞机气密舱至压力传感器管路长度为1m；
压力传感器至放气比例阀管路长度分别为10m、11m；
充气比例阀与放气比例阀直径为100mm。
PID控制器中，比例参数为10，积分参数为1，积分饱和环节为20%，微分参数为0；
PD迭代学习控制中，比例参数为50，微分参数为4；
加载指令用时10s从0MPa加载至0.02MPa，保载10s后退载到0MPa，退载时间为10s。仿真过程中再建立一套传统PID控制器用作对比，气密舱、管路、指令等参数完全一致。基于迭代学习的控制器与传统PID控制器加载结果如图5所示。
图5 两种控制器加载曲线对比
通过图5可以看出，基于迭代学习的控制器比传统PID控制器在充气精度上有明显优势，加载到0.02MPa后超调量由PID控制器的6.01%降低到2.22%；
在充气及放气过程中，基于迭代学习的控制器加载反馈相位滞后都优于PID控制器。
基于迭代学习的控制器与传统PID控制器阀输出结果如图6所示。可以看出，基于迭代学习的控制器在充放气动作启动时刻响应更加迅速，同时在充放气动作接近尾声时能够更快停止。
本文通过分析全尺寸飞机增压试验过程及充放气试验装置工作原理，引入基于迭代学习的非线性压力控制器，建立AMESim增压试验模型，选取典型试验载荷进行仿真验证。结果表明，与常规PID控制器相比，基于迭代学习压力控制器在控制精度及响应速度上具有明显优势，能够为结构强度试验工程应用提供技术储备。
图6 两种控制器阀输出曲线对比
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