分布式迭代求解策略：分布式混合电推进系统飞发一体化设计与能量管理协同优化方法

 

随着全球航空业对绿色环保要求的不断提高，分布式混合电推进系统作为传统航空动力向全电飞行器过渡的关键技术，展现出巨大的发展潜力。本文围绕半涡电分布式推进系统的动态实时建模与控制方法展开系统研究。首先，基于部件级建模方法构建了涡扇发动机、涵道风扇及电机等核心部件的动态模型；其次，采用分布式迭代策略设计了基于功率平衡的实时计算方法，有效提升了模型的计算效率；再次，提出了基于增量式模糊逻辑的能量分配策略，通过调节低压轴功率提取实现主发动机与电系统的协调控制。仿真结果表明，在主频2.1 GHz的计算机上模型平均单步仿真耗时0.126 ms，具有良好的实时性；所设计的能量分配策略能够根据电池荷电状态和电流约束有效调节功率分配，确保电池工作在健康区间。本文研究成果为分布式混合电推进系统的控制器设计、硬件在环仿真及工程化应用提供了重要技术支撑。

 

一、分布式混合电推进系统发展背景

1.1 航空动力系统的绿色转型趋势

在全球航空业绿色环保意识不断增强的背景下，减少碳排放和污染物排放已成为行业发展的核心议题。美国国家航空航天局提出的“N+3”代飞机研究计划明确要求耗油率降低70%、氮氧化物排放降低80%；欧盟“航迹2050”计划则设定了以2000年为基准、二氧化碳排放降低75%的宏伟目标。面对日益严格的环保法规，传统燃气涡轮发动机在节能减排方面的技术潜力已接近极限，亟需探索全新的动力解决方案。

全电飞机虽然具备零排放、低噪声等显著优势，但现有电池技术在能量密度、质量和充电速度等方面仍无法满足长航程和高载重飞行的实际需求。在此背景下，混合电推进系统应运而生，成为传统飞行器向全电飞行器过渡的重要技术路径。该系统通过将传统燃气涡轮发动机与电力推进技术相结合，既保留了燃油的高能量密度优势，又发挥了电力推进系统可控性强、效率高的特点。

1.2 分布式电推进系统的核心优势

分布式电推进系统是混合电推进技术的重要发展方向。与传统集中式推进系统相比，分布式电推进将多个电驱动风扇或螺旋桨沿机翼或机身分布式布置，具有以下核心优势：

从气动效率角度来看，分布式推进系统能够有效利用机翼表面气流，通过推进器与气动面的耦合设计改善机翼周围流场，降低飞行阻力。研究表明，当边界层气流被风扇吸入并加速时，可显著减少飞机尾迹阻力，同时提高等效涵道比，部分方案等效涵道比可达20以上。

从系统集成角度分析，分布式电推进简化了复杂机械传动系统的布局，采用电力传输替代传统机械或气动传输，降低了冗余成本，便于维修并减轻了整机质量。此外，分布式布置使得推力矢量控制成为可能，为飞行器姿态控制提供了新的自由度。

从能源管理视角审视，分布式混合电推进系统通过改善核心机工作状态，使主发动机能够运行在更优的工作点，从而有效降低燃油消耗和污染物排放。储能系统的引入还发挥着“削峰填谷”的作用，在负载突变时为系统提供瞬时功率补偿，提高供电品质。

 

1.3 国内外研究现状

在混合电推进系统研究领域，国内外学者已开展了大量富有成效的工作。美国方面，NASA持续推进“对环境负责任的航空”项目，波音公司在Sugar计划下探索了hFan混合电推进方案，该方案涵道比达到18，耗油率较CFM56发动机降低28%。NASA提出的N3-X概念则采用燃气涡轮电力分布式推进系统，由两台翼尖安装的涡轴发动机驱动超导发电机，为15台嵌入机身的超导电动推进器供电，耗油率较波音777-200LR降低70%以上。

欧洲方面，空客集团、罗罗公司和西门子公司联合研发的E-Airbus 100座级支线客机概念采用6台电动风扇沿展向分布式布置，等效涵道比超过20，展示了分布式混合电推进在支线航空领域的应用前景。2023年，由罗罗公司牵头、空客、赛峰和Daher联合研发的EcoPulse原型机成功首飞，该机采用赛峰提供的燃气涡轮发动机和空客提供的高能量密度电池组，电池额定电压800V，峰值电功率达350kW。

国内研究方面，中国航发湖南动力机械研究所联合山河科技等机构研发的串联式混合电推进飞机于2022年3月实现首飞，成为国内首个基于燃气涡轮发动机的混合电推进系统飞行演示验证项目。学术研究层面，江天牧等建立了涡轮混合电推进系统总体性能仿真模型，设计了节流稳态控制规律以保证系统不超温、不超转且具有足够喘振裕度；朱炳杰等针对垂直起降飞行器开展了基于模糊逻辑控制的混合动力系统能源管理研究；陶智等对基于绿色能源的分布式混合电推进系统性能进行了仿真分析，获得了电池能量分配系数、能量密度等参数对飞机航程的影响规律。

从现有研究成果分析，国内外研究热点主要集中在混合电推进系统的构型设计、总体性能分析等方面，针对系统动态实时模型的研究相对较少。在基于模型的设计流程中，高精度实时动态模型是系统开发的核心，直接关系到控制策略验证、电子控制器研制等后续环节。因此，开展分布式混合电推进系统动态实时建模与控制技术研究，具有重要的理论价值和工程意义。

 

二、半涡电分布式推进系统建模

2.1 系统架构与工作原理

本文研究的半涡电分布式推进系统是涡电分布式推进的一种实现方式。根据燃气涡轮发动机是否产生推力，TeDP可分为全涡电和半涡电两种类型。半涡电系统保留了主发动机的推力输出功能，整机推力由主发动机尾喷管和电推进系统共同产生。

系统整体架构主要由三大模块构成：主发动机模块、电系统模块和涵道风扇组模块。主发动机为双轴混排加力涡扇发动机，包含进气道、风扇、压气机、燃烧室、高压涡轮、低压涡轮、混合室、加力燃烧室、尾喷管、高压轴和低压轴等关键部件。涵道风扇组由若干个电驱动涵道风扇组成，每个涵道风扇轴通过齿轮箱与对应的电机相连。电系统模块包含电动机、发电机、蓄电池、整流器、逆变器以及直流总线。

系统工作原理如下：发电机从主发动机低压轴提取机械功率，产生的交流电经整流器转化为直流电，通过直流总线输送至各逆变器，转换为交流电后驱动电机，进而带动涵道风扇运转。根据当前发电量与用电量的差异，系统自动决定电池的充放电状态：当发电机发电功率大于涵道风扇需求功率时，盈余功率用于电池组充电；反之，电池放电以补充功率缺口。

2.2 主发动机与涵道风扇部件级模型

主发动机是一个具有强非线性特征且较为复杂的气动热力学系统。为建立其数学模型，在保证计算精度的前提下进行适当简化：忽略发动机燃烧延迟和部件热惯性的影响；忽略部件气体容积动力学效应，认为同一时刻通过典型截面的气体满足流量连续条件；气体视为完全气体，流动为一维定常；采用变比热法计算，考虑油气比和温度对空气、燃气绝热指数和比热比的影响；考虑部件封严及涡轮部件冷却对主流路气体温度的影响；假定进气道前方来流均匀，无温度和压力畸变，考虑进排气压力损失。

涵道风扇作为电推进系统的关键执行机构，其建模同样采用部件级方法。基于风扇特性图谱，建立涵道风扇的流量、压比和效率特性模型，输入参数包括转速和进口条件，输出为推力及消耗功率。

2.3 电系统部件级模型

在电驱动飞行器领域，考虑到飞行器对电机最大功率、功率密度等参数的要求，通常采用永磁同步电机或无刷直流电机。虽然不同电机在内部原理上存在差异，但从系统性能分析角度出发，只要能够描述其外在电气和机械特性即可建立统一的仿真模型。

电系统建模过程中遵循以下假设：主发动机低压轴提取的轴功率可通过发电机电磁力矩进行调节；电池组工作时温度恒定，忽略电池组自放电及老化带来的容量损失；发电机和电机不考虑损失的旋转力矩；总线电压无波动；整流器、逆变器效率为恒定值。

储能系统由电池组构成，根据输出电压、功率和能量容量的需求，电池组由若干单体电池通过串并联组合而成。电池模型采用等效电路模型，能够反映电池荷电状态、端电压与充放电电流之间的动态关系。

2.4 基于分布式迭代的实时计算方法

在对半涡电分布式推进系统进行仿真时，若同时考虑所有部件并整合平衡方程进行联立迭代，将导致平衡方程个数过多，计算收敛难度增大，严重影响模型实时性。为此，本文采用分布式迭代方法，在每个计算周期中，主发动机和各个涵道风扇进行单独迭代计算，同时，主发动机低压轴提取功率和涵道风扇需求轴功率作为输入变量参与电系统计算。

这种分布式计算架构具有以下优势：主发动机、涵道风扇组和电系统三者之间在单个步长内可实现并行计算，有效加快计算速度；符合模块化设计思想，便于前期独立设计与后续模型快速迭代；降低推进系统整体设计的耦合复杂度。各模块之间通过功率平衡方程进行解耦，确保整体系统能量守恒。

 

三、半涡电分布式推进系统控制方法

3.1 直接推力控制回路设计

直接推力控制是指在飞行过程中，通过转速、温度和压力等可测参数将推力、耗油率等不可测参数估计出来，并将估计值直接应用于控制器反馈回路的一种控制方法。本文采用BP神经网络设计主发动机和单个涵道风扇的推力估计器。

针对半涡电分布式推进系统中主发动机低压轴提取功率变化幅度较大的特点，主发动机推力估计器的输入参数除高度H、马赫数Ma、外涵出口总压p16、主燃油流量Wf、加力燃油流量Wfab、发动机温比ETR、喉道总温T8外，还增加了低压折合转速n及低压轴提取功率相对值PPOT，以更全面地估计推力。对于涵道风扇推力估计器，选取高度H、马赫数Ma、消耗电功率Pdif、风扇出口总压pit25、风扇出口总温Tti25、转速niDFS作为输入参数。

推力估计器与PID控制器共同构成直接推力控制回路，实现对主发动机和涵道风扇推力的闭环控制。控制器根据推力指令与推力估计值的偏差，调节主燃油流量和电机输入功率，确保推力跟踪精度。

3.2 能源分配策略模糊控制器设计

分布式混合电推进系统中存在复杂的能源分配问题。由于驱动涵道风扇的大功率电机具有非线性和恒功率特性，其起动、突加、突卸等运行状态会给主发动机带来较大的瞬态功率冲击。同时，电机在制动时产生的能量回馈可能对总线电压造成波动，影响系统供电品质。因此，需要设计合理的能源分配策略，协调主发动机、发电机、电池和电机之间的功率流动。

采用T-S模糊推理系统作为能源分配策略的控制器核心。与Mamdani型模糊推理系统相比，T-S模糊推理系统更适合多输入单输出系统，具有计算效率高、适用于实时性要求高系统的特点。

模糊控制器选取三个输入参数：电池荷电状态SOC、主发动机低压折合转速n、电池归一化充放电电流I。针对SOC设置了低、中、高三个状态；针对n设置了中间、超高两个状态，当低压转子即将超限时，通过增加发电机电磁扭矩提高低压轴功率提取，降低低压转子转速；针对电池电流按最大充放电电流Imax归一化，设置了较大负值、负值、中间小值、正值、较大正值五个状态。

控制器输出为低压轴功率提取增量ΔPPOT，设置负值、保持不变和正值三个状态。控制规则设计目标为：通过调节主发动机低压轴功率提取量，控制电池电流在充放电倍率限制以内，同时保持电池SOC在健康范围内，并具备低压轴转子超限保护能力。

在电池SOC处于30%-80%健康区间且充放电电流无超限趋势时，ΔPPOT为0，保持当前提取功率不变。当SOC过高时，ΔPPOT为-1，降低功率提取以减小充电电流或增大放电电流；当SOC过低时，ΔPPOT为+1，增加功率提取以增大充电电流或减小放电电流。在n超限情况下，输出最大正值，强制增加功率提取以降低低压转速。

 

四、仿真结果与分析

4.1 电系统模型有效性验证

为验证电机模型和电池模型的准确性，将仿真结果与文献参考值进行对比验证。电机需求电流的计算值与文献参考计算值吻合良好，验证了电机模型的有效性。电池终端电压输出与参考计算值基本一致，验证了电池模型的准确性。电池SOC的仿真误差相对较大，但变化趋势与参考值基本吻合。误差主要来源于验证过程中电流输入剖面与文献无法完全一致，且SOC计算包含积分运算，输入设置的微小误差会随积分时间累积。

4.2 控制效果分析

为验证能源分配策略的有效性，将推进系统模型中涵道风扇数量设置为两个，给定主发动机和两个涵道风扇的推力参考指令。主发动机推力控制最大误差不超过2%，涵道风扇推力控制最大误差不超过1%。误差主要集中在状态过渡过程，系统达到稳态后，主发动机和涵道风扇推力估计值误差均在0.5%以内。

在能源分配策略验证中，将电池模型容量由400Ah缩减至4Ah，以便在有限仿真时间历程中体现电池容量的明显变化。仿真过程中，涵道风扇参考推力指令发生多次阶跃变化，消耗电功率相应波动。模糊逻辑控制器通过调节主发动机低压轴提取功率，将电池充电电流始终控制在放电倍率限制范围内。

当SOC高于健康范围上限时，控制器降低低压轴功率提取，使电池电流回正转为放电状态；当SOC低于健康范围下限时，控制器增加低压轴功率提取，提升充电电流。在整个仿真过程中，电池SOC始终维持在30%-80%健康区间，电池电流未超过充放电倍率限制，验证了所设计能源分配策略的有效性。

4.3 模型实时性验证

在主频2.1 GHz的计算机平台上，对模型程序各模块进行耗时统计。仿真步长25 ms，仿真总时间250 s，动态计算总次数10001次。统计结果显示，半涡电分布式推进系统实时动态模型平均单步耗时仅0.126 ms。

采用Windows系统提供的高精度计时函数QueryPerformanceCounter进行微秒级统计，主发动机部件级模型单步平均耗时为0.037 ms，单步最大耗时不超过0.250 ms；涵道风扇部件级模型单步平均耗时0.010 ms，单步最大耗时不超过0.080 ms。该实时性能指标能够满足后续硬件在环仿真和电子控制器原型机研制对模型实时性的要求。

 

五、结论与展望

5.1 研究结论

本文针对半涡电分布式推进系统开展了动态实时建模与控制方法研究，主要得出以下结论：

（1）系统建模方面，基于部件级建模方法构建了涡扇发动机、涵道风扇及电机等动态模型，详细阐述了电系统模块的建模方法及推进系统中功率传递路径，并结合文献数据验证了电机模型和电池模型的有效性。

（2）实时计算方面，提出了一种基于功率平衡的分布式迭代实时计算方法，通过模块间并行计算提高模型实时性。在主频2.1 GHz计算机上模型平均单步计算耗时仅0.126 ms，满足硬件在环仿真对实时性的要求。

（3）控制策略方面，设计了基于增量式模糊逻辑的能量管理策略。该策略通过控制低压涡轮功率提取量，有效保证了电池SOC的稳定性，将工作电流限制在安全范围内，实现了TeDP系统的能源有效管理。该方法具有易于设计、可解释性强的特点。

5.2 未来发展趋势

展望未来，分布式混合电推进系统将朝着以下方向发展：

在技术突破层面，高能量密度储能装置和超导电机技术是制约系统性能提升的关键瓶颈。未来需要发展比能量超过0.6 kWh/kg的电池技术和功率密度超过16 kW/kg的电机技术，以满足大型商用飞机对动力系统的严苛要求。

在系统集成层面，分布式混合电推进系统已超越传统单一动力技术范畴，成为飞机总体设计、动力系统和机电系统深度融合的技术集合体。未来需要依托跨专业、跨领域的协同研发模式，推进飞发一体化技术发展。

在控制方法层面，随着系统复杂度的增加，基于模型预测控制的能量管理策略展现出良好应用前景。通过综合考虑飞行力学与气动推进耦合效应，可实现从气动视角优化功率分配，进一步降低燃油消耗。

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