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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种液体火箭发动机推力保持的多变量容错控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119535956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410390844.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种液体火箭发动机推力保持的多变量容错控制方法是由鲁峰;彭逸;于兵强;程月华;程晓明设计研发完成，并于2024-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种液体火箭发动机推力保持的多变量容错控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种液体火箭发动机推力保持的多变量容错控制方法，包括：分析液体火箭发动机故障机理及影响特征，建立典型故障模型；将混合比作为约束量，构建面向推力保持的多变量预测优化控制器，并设计容错控制架构在典型故障注入下验证控制逻辑的性能。本发明以反映推力的燃烧室室压为被控量，混合比为约束量，流量调节器阀芯、燃料主阀开度为控制量，基于神经网络预测模型离线训练，以及根据含罚函数的误差、控制量二次型指标在线滚动优化，解算出对于推力保持更优的控制量，并使混合比最大变化量较小、比冲较高。本发明使发动机发生故障后减少推力的瞬态损失和稳态损失，在主级工况满足推力保持和混合比约束的需求，对故障具有较强的容错能力。

本发明授权一种液体火箭发动机推力保持的多变量容错控制方法在权利要求书中公布了：1.一种液体火箭发动机推力保持的多变量容错控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A，根据液体火箭发动机典型故障模式，确定氧预压涡轮叶片烧蚀、氧主泵汽蚀、燃烧室燃气泄漏故障机理以及故障影响的特征参数，针对不同典型故障引入故障因子模拟故障，建立液体火箭发动机典型故障模型； 步骤B，以根据液体火箭发动机典型故障模型得到输出状态向量、输入控制向量构成的数据集训练神经网络预测模型，所述输出状态向量包括混合比，在误差和控制量二次型指标的基础上，引入限制混合比的罚函数项，进行面向推力保持的神经网络优化求解，设计保证高安全性的推力保持多变量预测优化控制器；具体步骤如下： 步骤B1，选取控制变量为流量调节器阀芯开度α、燃料主阀开度τf；选取被控变量为反映推力的燃烧室室压Pc；选取输出约束变量包括混合比Kc，则发动机多输入、多输出离散化系统表示为： xt+1＝fxt,ut 其中，xt＝[PcKc]T作为输出状态向量，ut＝[ατf]T为作为输入控制向量，其中Pc记为x1t，Kc记为x2t； 神经网络预测模型训练选择当前时刻状态向量xt和控制向量ut，输出为下一时刻的状态向量xt+1；训练利用液体火箭发动机典型故障模型，在主级工况额定状态附近生成包含若干组训练样本的流量调节器阀芯开度α、燃料主阀开度τf以及燃烧室压力Pc、混合比Kc的归一化数据集； 步骤B2，构建神经网络优化求解器方程为 ut＝gxt,rt,W 其中，rt为t时刻的系统指令输入值，W为求解器权值矩阵；求解器采用单隐含层前馈BP神经网络结构，输入层为xt、rt，输出层为ut，用于递推计算预测时域内的预测控制量u’和预测输出量x’； 对于误差向量和控制向量二次型性能指标： 其中，et＝x1t-rt，P为控制器预测时域，et1+PTZet1+P为终端误差向量性能指标，Q、R、Z分别为二次型性能指标泛函中的误差向量、控制向量及终值误差向量加权系数矩阵，取为对角矩阵； 令etTQet+utTRut＝Lt，考虑到滚动优化状态初值xt1与上一阶段滚动优化状态终值x't1'+P相等，根据Lagrange乘子法引入λ和q得出性能指标增广泛函： 其中，λ和q为Lagrange乘子； 为求取使J尽可能小的控制序列，需递推求解λ和q： 对于t＝t1+P： 对于t＝t1+P-1,…,t1+2,t1+1： 不断更新神经网络优化求解器的权值，直至ΔW＝0： W'＝W+ΔW 其中，α为学习率，W’为修正后的权值矩阵；权值更新完成后，控制器通过神经网络优化求解器方程计算，仅将当前时刻实际控制量作用于液体火箭发动机，形成滚动优化； 步骤B3，在控制器求解中将相应的最大值和最小值约束罚函数项引入误差向量、控制向量二次型性能指标，性能指标变为： 此时Lt变为： Lt＝etTQet+utTRut+σ1[maxx2t-xmax,0]T[maxx2t-xmax,0] +σ2[-minx2t-xmin,0]T[-minx2t-xmin,0] 其中，σ1、σ2分别表示超出上阈值和超出下阈值的惩罚因子；xmax、xmin分别表示混合比Kc的上限制阈值和下限制阈值； 步骤C，设计基于多变量预测优化控制器的推力保持容错控制架构，在主级工况额定状态下，模拟液体火箭发动机氧预压涡轮叶片烧蚀、氧主泵汽蚀、燃烧室燃气泄漏典型故障的发生，研究并验证推力保持容错控制方法及控制性能。

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