多变量耦合系统实时自适应压力控制技术：在高空试验舱中的应用与验证

《Big Data Mining and Analytics》：Real-Time Adaptive Pressure Control for Multivariable Coupled Systems: An Application to Altitude Test Facilities

为解决高空试验舱中因模块化设计和多变工况导致的非线性、不连续系统压力控制难题，研究人员开展了基于数据驱动模型的实时自适应压力控制研究。通过系统经验辨识方法建立控制对象模型，并设计了可适应操作点和配置变化的PI控制器。该控制器在干扰抑制和设定点跟踪任务中表现出稳定鲁棒的性能，将归一化干扰峰值降低达4倍，响应时间缩短92秒，显著提升了试验条件的精确性和可重复性，推动了高空试验舱自动化进程。

　　

在高空模拟试验领域，精确控制试验舱静态压力是确保航空发动机及部件性能评估准确性的关键。然而，高空试验舱（Altitude Test Facility）作为一个高度模块化的系统，其复杂的管道网络、多压缩机组合以及可调节阀门构成了一个典型的多变量耦合系统（multivariable coupled system）。这种设计的灵活性虽然带来了广泛的工况适应能力，却导致系统响应呈现出显著的非线性（nonlinearity）和不连续性（discontinuity）。传统的基于物理原理的白箱模型（white-box models）难以在整个配置和操作范围内保持足够的模拟精度，使得控制器的设计与验证面临巨大挑战。

针对这一难题，斯图加特大学的研究团队在《IEEE Transactions on Automation Science and Engineering》上发表了他们的最新研究成果。该研究旨在开发一种能够实时适应系统非线性变化的压力控制策略，以提升高空试验的自动化水平和测试精度。研究团队首先对控制对象进行了深入分析，指出系统的核心复杂性源于气动耦合（fluid-mechanical coupling）和模块化配置引起的动态特性突变。为此，他们摒弃了传统的数值建模方法，转而采用一种系统化的经验辨识（systematic empirical identification）方法，通过大量在役测量数据构建出高精度的数据驱动模型（data driven model）。

研究人员设计了一套精密的阶跃响应测试程序，通过控制阀门L62的特定开启序列，观测静态海拔压力p_s,H的动态响应。他们发现，系统的阶跃响应可以用一阶惯性环节的响应函数准确描述，其关键参数——静态增益K_PT1和时间常数T_PT1——是操作点（海拔压力p_s,H）、阀门开度α_L62以及设施配置（压缩机压比Π）的复杂函数。实证研究表明，该数据驱动模型在整个操作范围内的平均相对误差ΔR低于0.7%，验证了其作为控制设计基础的可靠性。

基于此模型，研究团队推导出一种实时自适应PI（Proportional-Integral）控制器。该控制器的核心创新在于将系统参数K_PT1直接嵌入到控制算法中，使比例增益K_p能够随系统状态实时调整（K_p= constant / K_PT1），从而确保闭环传递函数T(s)在整个操作范围内保持一致性能。控制器设计严格遵循赫尔维茨稳定性判据（Hurwitz criterion），保证了系统的稳定性和鲁棒性。针对干扰抑制（disturbance rejection）和设定点跟踪（setpoint tracking）两种不同的控制任务，研究人员分别进行了优化：对于干扰抑制，控制器追求快速、阻尼的响应；对于设定点跟踪，则引入斜坡算法（ramp algorithm）与自适应控制器加权组合，以实现对指定压力变化轨迹的精确跟踪。

该控制算法在西门子SIMATIC S7-1518 PLC上实现，采样频率高达50 Hz。在验证阶段，研究人员使用一个装有专用扰动阀的测试体，在海拔压力从0.120 bar（约15 km）到0.540 bar（约5 km）的广泛范围内，对比了自适应控制器与固定参数PI控制器以及人工控制的性能。结果表明，自适应控制器在归一化干扰峰值和响应时间上均显著优于对比对象，并且表现出极高的可重复性，为测试标准化奠定了基础。设定点跟踪功能的初步验证也证实了控制器在模拟爬升和下降过程中的有效性。

本研究的主要技术方法包括：1） 基于Heaviside函数激励的系统经验辨识，获取表征系统动态的K_PT1和T_PT1参数映射；2） 基于数据驱动模型和稳定性分析的自适应PI控制器设计，其比例增益实时反比于系统静态增益；3） 针对设定点跟踪的加权组合控制策略，融合前馈斜坡指令与反馈自适应控制；4） 在高性能PLC平台上的实时算法实现与在役验证。

IV. SYSTEM MODELING 部分通过系统辨识研究，确立了数据驱动模型的准确性。研究发现静态增益K_PT1强烈依赖于操作点和配置，其变化范围跨越三个数量级（-7500 Pa/% 至 -35 Pa/%），这直接解释了为何固定参数控制器难以全局有效。研究还揭示了阀门动作方向（开启/关闭）对系统增益的影响，表明控制策略需区分动作方向。

V. ADAPTIVE CONTROLLER DESIGN 部分详细阐述了控制器的设计原理与实现。通过将系统参数整合入控制律，并依据理想参考案例整定常数参数，实现了闭环动态的均一性。稳定性分析确保了控制器在参数变化范围内的鲁棒性。

VI. APPLICATION AND RESULTS 部分展示了控制器的实际性能。在干扰抑制验证中，自适应控制器相较于固定参数控制器，将归一化干扰峰值降低了最高4倍，响应时间缩短了最高92秒，并展现出远超人工控制的可重复性。设定点跟踪功能的初步验证表明，控制器能够稳定地模拟压力变化过程，尽管实际压力变化率与指令值存在差异，但其在关键阶段的恒定性满足了模拟爬升/下降的基本要求。

本研究成功地将经验系统辨识与自适应控制理论相结合，为高空试验舱这类复杂工业过程提供了一种行之有效的自动化解决方案。所开发的实时自适应压力控制器不仅显著提升了测试条件的精确性与可重复性，降低了人工干预需求，而且其基于数据驱动的设计思路为类似非线性、不连续系统的控制问题提供了重要参考。该研究的成功实施是高空试验舱运行自动化进程中的一个重要里程碑，对提高航空发动机研发效率与供应链可持续性具有积极意义。未来工作将集中于扩展控制器的适用边界，并将其应用于带主动能量输入的测试样本，以进一步验证其在更复杂场景下的有效性。