多时间尺度耦合建模：多电航空发动机实时仿真中的微秒-毫秒级动态整合技术研究

随着航空工业向多电化、电气化方向快速发展，多电航空发动机作为飞行器核心动力系统，正经历深刻的技术变革。传统航空发动机依赖液压、机械和气动等二次能源系统的局面正在被打破，电力能源系统逐渐成为发动机控制与动力提取的主要手段。这一转变不仅简化了发动机结构，提高了系统可靠性和维护性，更为航空发动机性能优化开辟了新途径。多电航空发动机通过引入大功率起动发电机，实现了发动机起动、发电、助推等多功能一体化，在提升燃油效率、降低排放、增强控制灵活性等方面展现出巨大潜力。世界主要航空强国纷纷布局多电航空发动机技术研究，从系统建模、控制方法到试验验证全面推动技术发展，为下一代高效环保航空推进系统奠定基础。本文将从建模技术、起动发电机影响、系统优化控制及试验验证等多角度，全面剖析多电航空发动机控制技术的研究进展与发展趋势。

一、多电航空发动机系统建模与仿真方法

多电航空发动机的精确建模是实现高精度控制的基础，其核心挑战在于如何准确描述并整合机械、电气、热力学等多个物理域在不同时间尺度上的动态耦合过程。这些耦合效应主要体现在三个层面：首先，起动发电机与发动机转子通过机械连接直接传递扭矩并相互影响转速，构成强机械耦合；其次，各类电力电子负载通过交直流母线进行复杂的电能交换，形成电气耦合网络；最后，系统中各部件因效率损耗产生的热量与热管理系统之间构成热-功耦合。这些耦合关系使得发动机工作状态的改变会直接影响发电品质与电力负载的稳定性，而电气系统负载的突变同样会反作用于发动机转子动力学，可能诱发转子失稳或喘振等安全问题。

在仿真技术层面，跨时间尺度整合是建模过程中的另一大核心难题。电气系统（如功率变换器）的开关频率通常高达数十kHz，为准确捕捉其高频开关动态与谐波特性，仿真步长需达到微秒级；而航空发动机作为大惯性的热力学系统，其气动与燃烧过程的主导动态通常在毫秒级。当试图在统一框架下进行联合仿真时，若将发动机模型也强制采用微秒级步长，其复杂的热力学计算将导致计算量呈指数级增长，使得控制算法的设计与实时仿真变得几乎不可能。研究表明，对于发动机这类慢动态过程，微秒级的电气高频纹波对其宏观动态的影响微乎其微。因此，当前的研究重点之一在于通过模型降阶方法，在保证模型对控制系统设计置信度的前提下，将电气系统的仿真时间尺度从微秒级等效至毫秒级，从而实现整个系统的高效、高精度实时仿真。

为应对上述挑战，研究人员根据控制研究的不同目的，将模型分为三类：总体性能研究模型侧重于系统级的能量流动与稳态效率评估；能量管理研究模型关注功率在不同能源（如燃油、电池）之间的动态分配与优化调度；控制算法研究模型则需精确反映系统的动态响应特性，用于控制律的设计与验证。其中，基于部件级的涡扇发动机模型与起动发电机特性的集成模型是当前研究的典型范式。例如，南京航空航天大学团队在构建半涡电分布式推进（TeDP）系统实时模型时，采用了部件级建模方法，并通过分布式迭代策略来解决系统整体收敛难的问题，最终在2.1 GHz主频的计算机上实现了平均单步0.126 ms的实时仿真，为后续控制器的设计奠定了基础。

二、起动发电机与航空发动机的耦合作用

起动发电机作为多电航空发动机的核心作动~发电一体化部件，其与发动机的耦合关系深刻影响着整个推进系统的性能边界与控制架构。在发动机起动过程中，起动发电机取代传统的空气起动器或液压起动器，通过精确的转矩与转速控制，为优化起动过程提供了新的自由度。研究表明，基于变量替换法设计的起动过程协同控制计划，能够在确保不喘振、不超温、不富油的严格约束下，显著提升点火成功率并缩短起动时间。该技术路径通过将起动发电机扭矩作为直接控制量，以转子加速度为被控量构成PID闭环，实现了起动过程的精确管理与优化。

当发动机进入稳定发电状态，起动发电机承担的功率提取行为成为影响发动机工作点稳定的关键因素。电力负载的波动会转化为发动机转子上的阻力矩波动，引起转速变化，进而影响压气机与涡轮的匹配工作线。为解决此问题，一种状态调节协同控制计划被提出。该策略采用负载波动时起动发电机的电流变化来表征用电功率的瞬变，结合发动机的需求转速，通过二维插值前馈补偿燃油流量，实现了对发动机状态的快速重构与稳定控制。这种前馈-反馈复合控制架构有效抑制了电力负载变化对发动机核心状态的干扰，提升了系统的动态品质。

在飞机高功率需求阶段，如起飞和爬升，起动发电机可切换至电动机模式，为发动机提供辅助动力，此即动力助推功能。ATR公司与普惠加拿大合作的轻度混合电推进项目是一个典型案例，其在PW127XT涡桨发动机上集成了200kW级电动机，在起飞爬升阶段提供约10%的额外动力。这使得核心机可以针对巡航这一主要工况进行优化设计，从而提升整个任务剖面的平均效率。该技术路径预计可实现燃油消耗的两位数百分比降低，若结合气动与螺旋桨的改进，最终可使验证机的总油耗降低20%。

起动发电机与发动机的协同控制更进一步体现在系统级的能量管理上。通过合理设计协同控制策略，可以实现发动机运行功率的"削峰填谷"。这意味着发动机设计可以专注于优化其高效率的稳态工作点，而无需在设计上为持续时间较短的高功率或低功率状态做出过多妥协。李雪伟等人的研究证实，这种控制自由度使得发动机部件（如压气机和涡轮）能够在更宽的工作范围内保持较高效率，同时也为发动机的循环参数设计提供了更大的灵活性。

三、双起动发电机构型与涡轮电能量管理技术

为满足未来多电航空发动机对功率等级与系统可靠性的极致要求，双起动发电机构型已成为重要的技术发展方向。该构型通过两台起动发电机并联协同工作，不仅提升了系统的总功率处理能力，更通过冗余设计显著增强了系统的容错能力。在发动机低转速状态，双起动发电机构型通过先进的电功率传输技术实现了性能优化。具体而言，当发动机处于低效率的低转速区间时，通过精确控制两台起动发电机之间的功率分配，可以主动调节发动机的负载，使其工作点移至更高效率的区域，从而提升整机的燃油经济性。

双起动发电机系统的功率分配优化策略是其性能提升的核心。根据飞行任务阶段、发动机状态和总功率需求，智能地分配两台电机之间的负载，不仅能降低单个电机的热负荷、延长其寿命，还能优化系统整体效率。特别是在发动机低转速、高扭矩储备的工况下，通过合理的功率分配，可以在不增加燃油消耗的前提下，提供更大的电力输出，这对于提升现代航空器日益增长的战务/航电功率需求具有重要意义。

涡轮电能量管理技术是针对发动机过渡状态（如加速、减速）性能优化的重要方法。在发动机加速过程中，涡轮电能量管理系统可以瞬时减少从发动机提取的电力，将更多的轴功率用于推动转子加速，从而缩短加速时间。相反，在减速过程中，增加发电功率有助于更快地降低发动机转速，改善减速响应。这种基于动态功率调度的能量管理策略，使得发动机在过渡过程中依然能保持良好的动态性能与稳定性。

在技术实现层面，涡轮电能量管理依赖于先进的控制算法与高动态响应的功率电子设备。模型预测控制因其能够处理多变量、带约束的优化问题，非常适合用于计算最优的功率分配序列。同时，基于宽禁带半导体的高功率密度电机控制器为执行复杂的能量管理指令提供了硬件基础，确保了控制策略的快速与精确执行。

双起动发电机构型与涡轮电能量管理的深度结合，为实现多电航空发动机跨工况的综合性能优化提供了可能。在NASA提出的STARC-ABL涡轮电推进飞行器概念中，从两台多电涡扇发动机的低压轴提取总计2.6 MW的电能，通过系统级的能量管理策略，实现了推进系统整体效率的显著提升。这种大功率电机与航空发动机的深度耦合，标志着多电航空发动机控制技术正从单一的部件控制，迈向全系统多目标协同优化的新阶段。

四、推进系统结构变革引发的协同控制技术革新

多电航空发动机技术的发展，直接推动了整个飞行器推进系统在能量来源与推力产生方式上的结构性变革。能量来源多元化与推力提供分布式是这一变革的典型特征。燃油不再是机上的唯一能量来源，高能量密度的电池系统被引入，形成了混合电推进架构。根据推力由发动机核心机、电力风扇单独提供或共同提供的方式，可以分为传统多电发动机、全涡轮电推进系统及半涡轮电推进系统等多种构型。这种深层的结构变化，催生了能量管理、故障诊断与推力分配等方面的协同控制技术革新。

在能量管理控制领域，多电航空发动机需要根据不同的飞行状态，实时优化各能量源的输出功率。对于串联混合电推进系统，发动机与推进器解耦，其工作点可以完全独立于飞行状态，始终维持在高效率区域运行。而对于并联混合电推进系统，发动机与电力风扇共同提供推力，需要实时优化两者之间的推力分配比例。这类优化问题通常以推进系统总效率最高或任务段总能耗最低为目标函数，考虑系统各部件（发动机、电池、电机等）的特性及安全约束，通过在线优化算法（如凸优化、模型预测控制等）求解最优功率分配方案。相关研究表明，通过合理的协调控制，在相同推力条件下，可以有效降低系统的等效燃油消耗率。

故障诊断与容错控制是多电航空发动机安全运行的生命线。电气部件的引入，使得系统除了传统的机械与传感器故障外，新增了电池失效、电机退磁、功率器件击穿等电力电子故障模式。西北工业大学团队对此提出了系统的解决方案，包括多电分布式控制系统的故障诊断与容错架构设计、基于模型的故障诊断与容错方法、双主动冗余电机控制系统的故障诊断与容错方案，以及基于深度学习的电力作动器故障诊断与容错方案。这些方法通过构建多层次故障检测与隔离策略，确保系统在发生局部故障时，仍能通过重构控制维持安全运行。

推力一体化控制是应对多电航空发动机系统复杂性的另一项关键技术。随着分布式电力风扇的推进功率与核心机相当甚至超越后者，如何协调它们之间的推力分配成为关键问题。推力一体化控制通过统一的控制指令，协调发动机燃油流量、电力风扇功率等多个执行机构，使推进系统整体按照期望轨迹工作。这一技术不仅需要考虑各推进部件的动态响应特性，还需处理不同能源形式之间的能量转换效率，是一个典型的多变量、非线性优化控制问题。

特别值得关注的是，在多电航空发动机背景下，飞/发一体化控制进一步扩展为飞/推/电一体化控制。这一控制架构将飞行控制、推进控制和电力控制融为一体，通过跨系统的协同优化，实现飞行器整体性能的最优。例如，在飞行器进行大机动过程中，通过协调气动控制面、发动机推力和分布式电力风扇的推力，可以在满足机动需求的同时，最小化整个系统的能量消耗。

五、试验验证平台与技术发展路线分析

多电航空发动机控制技术的成熟与实用化，必须经过充分的试验验证。针对不同技术成熟度的控制策略，需要采用不同层级的试验平台进行验证。缩比功率试验平台适用于新原理、新方法的低成本探索性试验，而全功率试验平台则用于成熟技术的高置信度应用性验证。

在缩比功率试验方面，电机对拖平台是常用的重要手段。该平台通过大功率电动机模拟航空发动机的转速与扭矩特性，在保持系统动态特性相似的条件下，以缩比的功率等级验证多电航空发动机控制策略的有效性。李雪伟等人的研究中搭建的多电航空发动机控制半物理仿真试验台，通过电机功率、转速、扭矩等参数的相似变换，在保证时间不变的基础上，成功模拟了包含协同控制的起动过程和状态调节过程。这种方法的优势在于大幅降低了试验成本和风险，特别适用于控制算法的初步验证与迭代开发。

NASA新建设的四个多电技术试验平台代表了该领域最先进的验证能力。这些平台包括：电气化动力系统飞行验证项目、涡扇发动机功率提取验证项目、西科斯基公司的混合电推进验证机以及美国陆军应用研究协同系统性涡轴发动机电气化项目。这些试验平台覆盖了从部件级到系统级，从地面台架测试到飞行试验的全链条验证需求，为多电航空发动机控制技术的工程化应用提供了强有力的支撑。

GE航空航天公司通过多个验证机项目测试电力系统与涡轴、涡桨和涡扇发动机的集成，展示了混合电推进技术的最新进展。这些验证机项目不仅测试了起动发电机与发动机的集成性能，还验证了高功率提取对发动机稳定性的影响，为下一代多电航空发动机控制技术奠定了基础。

基于对国内外多电航空发动机控制技术现状的深入分析，我们对国内技术发展提出以下建议：

加强系统建模与仿真能力：重点发展高精度实时建模技术，解决多电航空发动机多物理场耦合和跨时间尺度仿真难题。应重点关注模型简化与保真度之间的平衡，发展基于物理与数据驱动的混合建模方法。

突破智能协同控制算法：研究基于人工智能的发动机-发电机协同控制算法，实现多工作状态、多目标优化的智能决策，提升系统整体性能。特别是在过渡状态与故障状态下，智能算法的快速响应与决策能力至关重要。

完善分层级试验验证体系：构建覆盖组件级、系统级和飞行级的多层级试验验证平台，重点发展缩比功率试验技术，降低研发成本与风险。同时，应重视硬件在环与半物理仿真在控制算法验证中的应用。

推动标准化与体系化工作：制定多电航空发动机控制系统接口标准、通信协议和安全性规范，促进产业链协同发展。适航标准的预先研究对于未来产品的认证至关重要。

重视跨学科复合型人才培养：加强航空、电气、控制和材料等多学科交叉人才培养，为技术创新提供人力资源保障。多电航空发动机的本质是机电深的深度融合，需要知识面广的专业人才队伍。

六、总结与展望

随着多电航空发动机中电机功率水平的提高，国内外学者在开展多电航空发动机控制技术研究时越发重视电气系统与发动机系统的耦合影响，近些年在多电航空发动机建模、控制和试验方面的技术创新体现在：

（1）为反映电气系统模型与发动机模型的耦合作用，解决模型之间的跨时间尺度仿真难题，根据研究需求提出了多电航空发动机模型的各类简化建模方法，针对总体性能研究建模、能量管理研究建模和控制算法研究建模分别开发了满足特定需求的建模软件平台。

（2）起动发电机扭矩可控的特性使多电航空发动机自身的加速性能进一步优化，但是发电负载转矩突变扰动对发动机的抗扰控制提出了更高要求。

（3）双起动发电机构型可提高多电航空发动机发电能力，轴功率分配控制有助于减小发动机油耗，突破性的EPT和TEEM控制技术分别减小了发动机的低速油耗，提高了发动机的过渡态稳定性。

（4）推进系统结构的变化使得多电航空发动机能量管理控制需研究对不同能量源供能进行协调控制，从而达到最优能效，故障诊断与容错控制研究将电气故障纳入考虑，推力一体化控制研究将电推进器产生的推力与发动机产生的推力进行了综合控制。

（5）根据多电发动机控制试验需求，建立了小功率缩比试验平台HyPER和PEGS，以及大型高功率试验平台HEIST和NEAT，初步的原理性试验验证已成功开展。

随着电力电子技术、材料技术和控制理论的不断进步，多电航空发动机控制技术将朝着更高功率密度、更深度机电融合和更智能自主控制的方向发展。未来，兆瓦级功率系统的应用将进一步增强起动发电机对发动机性能的优化能力；新型宽禁带半导体材料与高温超导技术的突破将大幅提升电力系统的功率密度和效率；而人工智能与自适应控制理论的深入应用，则将使多电航空发动机具备更强的环境适应性和故障容错能力。这些技术进步共同推动多电航空发动机在燃油效率、排放水平、可靠性和维护性等方面的全面提升，为未来绿色航空奠定坚实基础。

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