Системы автоматического регулирования давления в герметических кабинах самолетов

Дан обзор пневматических, электропневматических и цифровых систем автоматического регулирования давления в герметической кабине самолета. Указаны модели воздушных судов, на которые установлены такие системы. Проанализированы перспективные алгоритмы регулирования давления воздуха в герметической кабине летательного аппарата, и исследованы работы по этой теме. Рассмотрена работа российского автора, где использовано оптимальное управление по принципу максимума Понтрягина. Исследованы работы зарубежных ученых, применяющих нечеткий ПИД-регулятор, L1-адаптивный контроллер, а также другие методы адаптивного регулирования давления в герметической кабине самолета. Приведены краткие результаты этих работ. Выполненный анализ свидетельствует о необходимости использования новых методов и подходов к построению систем автоматического регулирования давления для воздушных судов разного типа. Одним из самых перспективных решений является применение адаптивных регуляторов. Показана актуальность разработки виртуальной среды тестирования для сокращения затрат на натурные испытания.

Литература

[1] Гришанов Н.Г. Высотное оборудование самолетов гражданской авиации. Москва, Транспорт, 1971. 264 с.

[2] Авиационные правила. Ч. 25. Нормы летной годности самолетов транспортной категории (АП-25). Межгосударственный авиационный комитет, 2009. 266 c.

[3] Кучевский С.В., Гервальд А.В., Онуфриенко В.В., Титов Ю.П. Способ оптимизации регулирования давления воздуха в герметической кабине воздушного судна. Труды МАИ, 2017, вып. 92. URL: https://readera.ru/14327880 (дата обращения 10 мая 2019).

[4] Матвеенко A.M., Бекасов В.И., ред. Системы оборудования летательных аппаратов. Москва, Машиностроение, 2005. 550 с.

[5] Щербаков А.В. Автоматическое регулирование авиационных систем кондиционирования воздуха. Москва, МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010. 290 с.

[6] Wang Y. Simulation of aircraft cabin pressure control based on fuzzy-PID. IET Conference Publications, 2012, vol. 2012, iss. 598 CP, pp. 1846–1849, doi: 10.1049/cp.2012.1351

[7] Ismail M.M. Adaptation of PID Controller using AI Techniques for Speed Control of Isolated Steam Turbine. International Journal of Control, Automation and Systems, 2012, vol. 1, no. 1, pp. 545–553, doi: 10.1109/JEC-ECC.2012.6186962

[8] Cooper J., Cao C., Tang J. L1 adaptive control for aircraft air management system pressure-regulating bleed valve. Journal of Dynamic Systems, Measurement and Control, Transactions of the ASME, 2017, vol. 139, iss. 12, no. art. 121005, doi: 10.1115/1.4036949

[9] Liu N., Cai Z., Wang Y. Applications of L1 adaptive control in aircraft attitude and velocity control. 2016 IEEE Chinese Guidance, Navigation and Control Conference, 2017, no. art. 7828923, pp. 1002–1007, doi: 10.1109/CGNCC.2016.7828923

[10] Shang L., Liu G. Optimal Control of a Bleed Air Temperature Regulation System. Proceedings of the 2007 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, 2007, no. art. 4303968, pp. 2610–2615, doi: 10.1109/ICMA.2007.4303968

[11] Hodal P., Liu G. Bleed Air Temperature Regulation System: Modeling, Control, and Simulation. IEEE Conference on Control Applications (CCA), Toronto, ON, Canada, 28–31 August 2005, pp. 1003–1008.

[12] Cooper J., Cao C. L1 Adaptive Controller with Additional Uncertainty Bias Estimation. 25th Chinese Control and Decision Conference (CCDC), Guiyang, China, 25–27 May 2013, pp. 607–611, doi: 10.1109/CCDC.2013.6560996

[13] Esfandiari K., Abdollahi F., Talebi H.A. Adaptive control of uncertain nonaffine nonlinear systems with input saturation using neural networks. Journal of Aerospace Engineering, 2014, vol. 27, iss. 3, pp. 2311–2322, doi: 10.1109/TNNLS.2014.2378991

[14] Pérez-Grande I., Leo T.J. Optimization of a commercial aircraft environmental control system. Applied Thermal Engineering, 2002, vol. 22, pp. 1885–1904, doi: 10.1016/S1359-4311(02)00130-8

[15] Feliot P., Le Guennec Y., Bectc J., Vazquez E. Design of a commercial aircraft environment control system using Bayesian optimization techniques. EngOpt 2016, 5th International Conference on Engineering Optimization, Iguassu Falls, Brazil, 19–23 June 2016, pp. 1–10.

[16] Yanlei L., Lunjun C., Haidong Y., Zhenglong Z., Junwei C. Research on the Fuzzy Sliding-Mode Control for the Electro-Pneumatic Proportional System. 6th International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, 2009, vol. 4, no. art. 5359120, pp. 156–159, doi: 10.1109/FSKD.2009.346

[17] Andrikopoulos G., Nikolakopoulos G., Manesis S. Adaptive internal control scheme for pneumatic artificial muscle. European Control Conference, 2013, no. art. 6669421, pp. 772–777.

[18] Gong Q. Control of pneumatic servo system based on neural network PID algorithm. Applied Mechanics and Materials, 2014, vol. 457–458, pp. 1344–1347, doi: 10.4028/www.scientific.net/AMM.457-458.1344