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摘 要：现阶段应用于实际的航空液压泵源测试系统当中，存在很多非线性特性，而矢量控制变频器能够对系统的这类特性，进行有效测试。基于此，本文就基于矢量控制的航空液压泵源测试系统转速控制方案展开探究，简要介绍了航空液压泵源测试系统模型，进一步提出了两种神经网络控制方案，与一种无源控制方案，以期通过控制航空液压泵转速，实现对其特性的有效测试。
关键词：航空液压泵；矢量控制；转速控制
中图分类号：V216.8 文献标识码：A 文章编号：1004-7344（2018）12-0112-01
前 言
航空液压泵是支持飞机正常运行的重要能源元件，具有高压、大流量与高转速特点的航空液压泵，其使用价值更高。为不断提升航空液压泵的性能，常采用变频调速的通用电机，驱动航空液压泵，对其进行地面检测试验。完善的测试系统，需要保证其转速具有较强鲁棒性，进而获得真实的性能测试结果，为液压泵的研究与安全使用，提供可靠依据。
1 航空液压泵源测试系统模型
在航空液压泵源测试系统当中，交流电机变频调速与节流加载，分别是系统的驱动与加载方式，可以此为基础构建航空液压泵源测试系统模型。系统当中，由于试验对象的出油口压力pd，会直接影响其输出转矩TP，进而干扰其输出转速ω的稳定性，三者之间的简化关系如下：
式中的CL表示液压泵的总泄露系数；dP则表示液压泵的排量增益；Ey表示油液的体积弹性模量；Vt表示液压泵的输出负载容积；而γ为液压泵的斜盘倾角。
对公式进行分析能够了解到，TP与pd之间表示为正比关系，与ω则成反比。也就是说，当pd一定时，ω越小TP越大，即当航空液压泵处于低速高压运转状态时，系统需为其输入较大转矩，两者之间具有较高的耦合和非线性性质。
采用矢量控制变频器驱动电动机时，其内置的矢量控制功能，能够实现对转速的调节与控制，但一旦出现压力突变等问题时，实测电动机的输出转速也会发生突变，且无法恢复到原设定值，进而对测试工作造成极大的影响[1]。而构建转速控制方案，主要目的就是保证试验对象的输出转速稳定性与出油口压力等参数的准确性，避免参数变化对测试工作产生干扰作用，保证液压泵输出转速的快速响应与鲁棒性。
2 基于矢量控制的转速控制方案
2.1 神经网络控制方案
基于径向基函数网络的智能控制器（简称为RBF控制器），和基于对角回归神经网络的非线性控制器（简称为DRNN控制器），均可被用于制定基于矢量控制的航空液压泵源测试系统转速控制方案。
由于RBF神经网络呈现为双速度反馈结构，形象的来说，就是该网络有n个输入和1个输出，利用其本身具备的高精度函数逼近功能，能够实时监控测试模型的变化。在实际应用期间，将神经网络中的标准精度的指数运算结果备份至内存，能够有效减少计算时间，提升一般工控机中控制算法的应用效果。
DRNN具有良好的处理动态问题的能力，而DRNN控制器能够利用这一功能，有效估计测试系统的广义逆模型，对测试系统中的一系列非线性问题进行正确处理。
对上述两种神经网络控制方案进行仿真试验，能够得到如下结果：①当测试系统下达4kr/min的指令时，负载速度影响结果表示，稳态值的附近存在小幅、高频抖动现象，调节时间短，稳态误差能够满足实际要求；②当液压负载变化时，在270N·m的干扰力矩下，速度出现塌陷，而在控制器的作用下，问题及时得到了解决，实现了测试系统的快速性与鲁棒性。
总结两种神经网络控制方案，在外界环境因素的影响下，均表現出较强的稳定性；而DRNN控制器的效率，相对更高，对测试系统中非线性问题的控制潜力也较大。但由于这一类控制器的收敛性与稳定性分析，还缺乏可靠的理论支持；在实践过程中需要大量的输入信息；测试系统易受参数变化的影响等问题，神经网络控制方案还有待完善。
2.2 无源控制方案
基于能量观点提出的无源控制方案，相对于神经网络控制方案，具有较高的实用性。无源控制方案中，测试系统物理特征体现出来的自然属性，是控制器设计的重点环节，不依赖对象模型精准线性化的设计过程。无源控制方案无奇异点，也就是说，对位置参数与未建模动态具有较高的鲁棒性，能够对测试系统中的非线性特征的本质进行有效控制。
在系统构建过程中，假定其满足如下方程：
其中，等式左端为系统储存能量，等式右端为系统补充能量与系统耗散能力之差，左右两端相等。H（x）n1表示总能量方程（x∈Rn1是状态矢量）；d（t）n1表示考虑散热影响的非负函数；而u∈Rm1、y∈Rm1表示一些端口的能量变量。
对于这一平衡方程进行分析，能够发现，无源系统可以实现能量平衡状态，进而作用于非线性与时变动态等多种特征测试系统当中[2]。
无源系统之间通过标准反馈互联，能够得到一个新的系统，而新系统同样是无源系统；且无源系统还具有零状态可检测的、渐进稳定的特征。在进行系统构建时，通过给定的存储函数，就可对闭环系统的无源性进行再现。测试系统的无源性与这种再现过程的关系，即能量平衡由无源系统内联控制，这在一定程度上，保证了无源控制方案的可靠性。
3 结束语
综上所述，探究基于矢量控制的航空液压泵源测试系统转速控制方案，对提升系统的测试水平，具有重要意义。通过相关分析，设计一个能量成型的控制器，能够让电流汇聚到一个理想值，进而输出所需转矩，是测试系统控制方案的核心，相比之下，无源控制方案的实用性更强，而神经网络控制方案的运用，能够保证控制结果的可靠性。对此，在未来的研究过程中，应重视对不同控制方案的不断优化，从而提升测试系统的使用效果。
参考文献
[1]马纪明，宋岳恒，卢岳良，祁晓野，付永领，罗 经.航空液压泵加速寿命试验现状及方法研究（连载4）航空液压泵的寿命影响因素研究与分析[J].液压与气动，2016（01）：6～12.
[2]马纪明，阮凌燕，付永领，柯 兵，陈 娟，祁晓野，罗 经.航空液压泵加速寿命试验现状[J].液压与气动，2015（06）：6～12.
收稿日期：2018-3-26
关键词：航空液压泵；矢量控制；转速控制
中图分类号：V216.8 文献标识码：A 文章编号：1004-7344（2018）12-0112-01
前 言
航空液压泵是支持飞机正常运行的重要能源元件，具有高压、大流量与高转速特点的航空液压泵，其使用价值更高。为不断提升航空液压泵的性能，常采用变频调速的通用电机，驱动航空液压泵，对其进行地面检测试验。完善的测试系统，需要保证其转速具有较强鲁棒性，进而获得真实的性能测试结果，为液压泵的研究与安全使用，提供可靠依据。
1 航空液压泵源测试系统模型
在航空液压泵源测试系统当中，交流电机变频调速与节流加载，分别是系统的驱动与加载方式，可以此为基础构建航空液压泵源测试系统模型。系统当中，由于试验对象的出油口压力pd，会直接影响其输出转矩TP，进而干扰其输出转速ω的稳定性，三者之间的简化关系如下：
式中的CL表示液压泵的总泄露系数；dP则表示液压泵的排量增益；Ey表示油液的体积弹性模量；Vt表示液压泵的输出负载容积；而γ为液压泵的斜盘倾角。
对公式进行分析能够了解到，TP与pd之间表示为正比关系，与ω则成反比。也就是说，当pd一定时，ω越小TP越大，即当航空液压泵处于低速高压运转状态时，系统需为其输入较大转矩，两者之间具有较高的耦合和非线性性质。
采用矢量控制变频器驱动电动机时，其内置的矢量控制功能，能够实现对转速的调节与控制，但一旦出现压力突变等问题时，实测电动机的输出转速也会发生突变，且无法恢复到原设定值，进而对测试工作造成极大的影响[1]。而构建转速控制方案，主要目的就是保证试验对象的输出转速稳定性与出油口压力等参数的准确性，避免参数变化对测试工作产生干扰作用，保证液压泵输出转速的快速响应与鲁棒性。
2 基于矢量控制的转速控制方案
2.1 神经网络控制方案
基于径向基函数网络的智能控制器（简称为RBF控制器），和基于对角回归神经网络的非线性控制器（简称为DRNN控制器），均可被用于制定基于矢量控制的航空液压泵源测试系统转速控制方案。
由于RBF神经网络呈现为双速度反馈结构，形象的来说，就是该网络有n个输入和1个输出，利用其本身具备的高精度函数逼近功能，能够实时监控测试模型的变化。在实际应用期间，将神经网络中的标准精度的指数运算结果备份至内存，能够有效减少计算时间，提升一般工控机中控制算法的应用效果。
DRNN具有良好的处理动态问题的能力，而DRNN控制器能够利用这一功能，有效估计测试系统的广义逆模型，对测试系统中的一系列非线性问题进行正确处理。
对上述两种神经网络控制方案进行仿真试验，能够得到如下结果：①当测试系统下达4kr/min的指令时，负载速度影响结果表示，稳态值的附近存在小幅、高频抖动现象，调节时间短，稳态误差能够满足实际要求；②当液压负载变化时，在270N·m的干扰力矩下，速度出现塌陷，而在控制器的作用下，问题及时得到了解决，实现了测试系统的快速性与鲁棒性。
总结两种神经网络控制方案，在外界环境因素的影响下，均表現出较强的稳定性；而DRNN控制器的效率，相对更高，对测试系统中非线性问题的控制潜力也较大。但由于这一类控制器的收敛性与稳定性分析，还缺乏可靠的理论支持；在实践过程中需要大量的输入信息；测试系统易受参数变化的影响等问题，神经网络控制方案还有待完善。
2.2 无源控制方案
基于能量观点提出的无源控制方案，相对于神经网络控制方案，具有较高的实用性。无源控制方案中，测试系统物理特征体现出来的自然属性，是控制器设计的重点环节，不依赖对象模型精准线性化的设计过程。无源控制方案无奇异点，也就是说，对位置参数与未建模动态具有较高的鲁棒性，能够对测试系统中的非线性特征的本质进行有效控制。
在系统构建过程中，假定其满足如下方程：
其中，等式左端为系统储存能量，等式右端为系统补充能量与系统耗散能力之差，左右两端相等。H（x）n1表示总能量方程（x∈Rn1是状态矢量）；d（t）n1表示考虑散热影响的非负函数；而u∈Rm1、y∈Rm1表示一些端口的能量变量。
对于这一平衡方程进行分析，能够发现，无源系统可以实现能量平衡状态，进而作用于非线性与时变动态等多种特征测试系统当中[2]。
无源系统之间通过标准反馈互联，能够得到一个新的系统，而新系统同样是无源系统；且无源系统还具有零状态可检测的、渐进稳定的特征。在进行系统构建时，通过给定的存储函数，就可对闭环系统的无源性进行再现。测试系统的无源性与这种再现过程的关系，即能量平衡由无源系统内联控制，这在一定程度上，保证了无源控制方案的可靠性。
3 结束语
综上所述，探究基于矢量控制的航空液压泵源测试系统转速控制方案，对提升系统的测试水平，具有重要意义。通过相关分析，设计一个能量成型的控制器，能够让电流汇聚到一个理想值，进而输出所需转矩，是测试系统控制方案的核心，相比之下，无源控制方案的实用性更强，而神经网络控制方案的运用，能够保证控制结果的可靠性。对此，在未来的研究过程中，应重视对不同控制方案的不断优化，从而提升测试系统的使用效果。
参考文献
[1]马纪明，宋岳恒，卢岳良，祁晓野，付永领，罗 经.航空液压泵加速寿命试验现状及方法研究（连载4）航空液压泵的寿命影响因素研究与分析[J].液压与气动，2016（01）：6～12.
[2]马纪明，阮凌燕，付永领，柯 兵，陈 娟，祁晓野，罗 经.航空液压泵加速寿命试验现状[J].液压与气动，2015（06）：6～12.
收稿日期：2018-3-26