高空臺飛行環境模擬技術正從傳統控制模式向主動抗擾控制模式及智能控制模式發展，以適應新一代航空發動機的研制需求。航空發動機的自主研制與探索發展離不開廣泛深入的試驗研究，尤其是能夠模擬其全工作包線范圍工作條件的高空模擬試驗。當前，我國穩態飛行工作環境模擬技術已基本能夠滿足航空發動機空中工作性能與特性試驗研究和考核鑒定的需要，但隨著新一代飛機作戰/使用模式的發展演變和新型航空發動機研制的試驗需要，發動機的過渡態工作性能和飛行軌跡工作性能的評估與考核成為關注重點和焦點，相應地對航空發動機的瞬態（過渡態）特性以及多任務剖面工作特性的準確評估與試驗鑒定考核就成為必然。這給高空模擬試驗帶來了新的使命和發展機遇，同時也向飛行工作環境模擬控制技術提出了挑戰。飛行工作環境模擬的基本概念及技術內涵高空臺飛行工作環境模擬系統是被測試發動機在寬廣飛行范圍內飛行高度、飛行速度準確模擬的核心。該系統通過調節發動機進氣壓力、溫度以及試驗艙環境壓力，建立起發動機在不同飛行高度和馬赫數下的進排氣環境條件，航空發動機飛行工作環境模擬原理示意如圖1所示。為了使試驗條件盡量逼近真實的飛行環境，在高空臺上需要通過多個控制子系統來實現對進排氣環境多參數的控制。當發動機需求進口總溫和總壓發生變化時，為其提供足夠的、流量可變的空氣是對進氣調節系統最主要的要求。而在過渡態試驗中，排氣系統必須能夠適應發動機狀態的急劇變化，以保證環境壓力的控制品質要求。這些控制系統聯合工作時相互耦合、互為干擾，例如進氣系統溫度、壓力的相互耦合特性，進氣系統、發動機及排氣系統的相互耦合關系等，被控對象具有耦合程度高、擾動因素眾多及強非線性特征，試驗時控制系統需要解決的主要技術問題是強抗擾及快速響應等控制問題。圖1

航空發動機飛行工作環境模擬控制原理示意飛行工作環境模擬任務可劃分為穩態工作環境模擬、瞬態工作環境模擬和飛行軌跡連續模擬。穩態工作環境模擬是指模擬航空發動機內部氣流與部件處于熱平衡的高空穩定飛行狀態，其特征是表征飛行狀態的參數（飛行高度、發動機進口總溫和總壓）不隨時間而變化，或在允許的小范圍內波動。瞬態工作環境模擬是指在給定飛行高度及馬赫數條件下發動機高空推力瞬變、加力通斷、空中起動/再起動等過渡態工作過程中，所模擬的發動機工作環境要與真實瞬態工作過程中的工作環境盡量保持一致。在發動機快推/拉油門桿以及發動機加速/減速到目標功率狀態等一系列短時大負荷擾動沖擊下，控制系統應始終具有良好的動態品質和穩定性。飛行軌跡連續模擬是指發動機在執行“起飛→爬升→巡航→下降→加速→爬升→巡航→下滑→著陸”等一系列復雜飛行任務過程中，控制系統需要實現在既定時間跨度下進行飛行高度和馬赫數的連續動態調節并達到預期的控制性能，這對控制系統能力提出了更高的要求。飛行工作環境模擬控制能力的發展要求為適應航空發動機自主正向研制和性能底數摸清的迫切要求，高空臺飛行工作環境模擬系統也應同時具備如下能力。多目標、多任務、多執行部件快速協同控制能力復雜飛行工作環境連續模擬的實現過程是典型的多目標、多任務、多執行部件快速協同控制，所關注的重點是高性能目標跟蹤、控制參數自主調節、自適應、抗內/外部擾動、快速響應等系列復雜控制問題。當前，我國高空臺整體控制框架仍采用的是以“比例、積分和微分”（PID）為核心的誤差糾正控制策略，只能解決固定工況下穩態試驗及定點過渡態試驗環境模擬問題。如果不建立新的控制架構，不能獲得控制器與試驗設備間的多元信息交互和自主調參能力，想要在寬廣飛行包線范圍內和復雜多變的飛行工作連續模擬試驗環境中獲得快速、魯棒、高精度的穩/動態控制性能，以當前PID為內核的被動調參控制技術或常規的傳統控制策略已經明顯力不從心。系統性解決復雜非線性內/外部不確定擾動能力飛行軌跡模擬過渡態試驗，要求控制系統在規定的時間內完成既定的控制任務并達到預期的控制性能，但由于試驗過程存在大量的不確定擾動因素，如被測試發動機寬廣飛行包線內復雜特性變化、管道容腔特性變化、排氣擴壓器氣動特性變化、調節閥節流及間隙特性變化等，均會在試驗過程中對控制系統穩定性和動態性能造成顯著影響，是制約控制品質提升的瓶頸問題。如何在眾多擾動源對被控系統產生影響前觀測估計并且盡量消除掉，形成一種多源擾動實時動態觀測方法并整體解決內/外部擾動問題，是獲得快速、魯棒、高精度的穩/動態控制性能的關鍵。試驗對象及任務多變下的控制通用性能力高空臺同一套環境模擬控制系統需要滿足不同被測試發動機、不同試驗任務、不同工作包線范圍內的環境模擬需求，因而對環境模擬控制系統的通用性和適應性提出了苛刻的要求，現有控制系統在發動機試驗任務/需求發生變化后將難以保證控制品質的要求。軌跡模擬試驗過程不僅需要實現不同試驗對象一定時間跨度、復雜多變的控制目標，而且還需要實現現有穩態和過渡態的環境模擬，同時還需依據試驗工況的變化自主改變控制策略和控制參數。此類復雜控制過程的特點是控制目標多樣、控制方式不一、控制靈活性大，不可能再沿用以往的操作經驗對控制器參數進行人工調整和控制模式人工切換，需要設計具備無須人工干預的自適應、自主調參和自主決策的控制系統，智能控制已成為環境模擬技術發展的必然。飛行工作環境模擬控制模式的發展演變飛行工作環境模擬技術發展概況美國空軍阿諾德工程發展中心(AEDC)擁有世界上規模最大和最先進的航空推進系統試驗設備（ASTF），其飛行工作環境模擬控制技術于本世紀初開始高速發展，2001—2002年針對J系列和C系列高空艙開發了數字仿真系統及閥門分級調節等先進控制算法，并開展了飛行軌跡連續模擬探索性研究。2006—2012年，在美國國防預先研究計劃局（DARPA）模態轉換試驗計劃（MoTr）支持下，以高超聲速推進裝置高速機動飛行、組合發動機變馬赫數模態轉換為背景，針對氣動推進試驗單元（APTU）試驗臺控制系統開展了設備改造和技術升級，設計基于過程控制的綜合控制系統（BPCS），實現了高超聲速飛行馬赫數的連續模擬。美國空軍AEDC飛行工作環境模擬的技術發展路線大致如圖2所示。圖2

美國AEDC飛行環境模擬技術發展路線德國斯圖加特大學構建了環境模擬系統數字仿真及硬件在回路仿真系統，開展了進氣系統組合控制以及主動抗擾控制技術研究，顯著提高了控制系統過渡態調節性能。我國飛行工作環境模擬系統在2007年以前一直采用模擬式控制方式，2008—2012年針對我國SB101、SB121高空臺進行了數字化升級改造并開展了高精度穩態控制、復合控制等技術研究，2013—2018年開展了半物理仿真及增益調度控制等技術研究，2019年開展了主動抗擾控制技術探索性研究。我國穩態工作環境模擬能力與美國和德國水平相當，但瞬態環境模擬能力還存在差距，飛行軌跡連續模擬尚處于起步階段。人工被動調參控制模式當前，我國飛行環境模擬控制系統整體框架仍采用的是以PID為核心的誤差糾正控制策略，人工被動調參控制模式如圖3所示。圖3

人工被動調參控制模式該方法雖然原理簡單、使用方便，但隨著被控對象變化或者工況的改變，控制器參數需要進行重新整定，只能滿足單工況穩態、慢速過渡態試驗模擬任務，過渡態試驗模擬能力不足。無法滿足高性能目標跟蹤、多回路解耦、控制參數自主優化、自適應、抗內部/外部擾動能力、快速響應能力等復雜環境模擬控制問題。多元信息驅動智能化自抗擾控制模式在眾多擾動源對被控系統產生影響前觀測估計并消除掉，是有效提升現有環境模擬控制系統控制品質的關鍵。首先高空臺環境模擬控制系統需要以自抗擾控制（ADRC）技術為基礎，形成能夠同時實現測量噪聲抑制、內部/外部擾動觀測與抑制、系統控制分工/協作的主體控制框架，即給飛行環境模擬系統安裝上強勁的ADRC控制器“心臟”，使其控制能力較以往的PID控制架構得到明顯改善。基于擴張狀態觀測器的自抗擾控制架構主要包括擴張狀態觀測器（ESO）、跟蹤微分器（TD）和狀態誤差反饋（SEF）控制器等3部分。其核心思想是通過ESO將不確定實際受擾對象動態改造為近似確定的積分串聯型系統，并通過控制器進行控制。其次，為了達到高性能控制品質和自主調參的要求，控制器自身應該具備環境信息感知、自適應調整、自主學習及自主決策等智能特征，控制器多元信息驅動智能化自抗擾控制模式如圖4所示。圖4

多元信息驅動智能化自抗擾控制模式多元信息驅動的智能控制器應具備擾動觀測與補償、環境信息自動感知、多元信息驅動、自適應、自學習和自主決策等主要功能，相比于傳統控制模式，大大增強了現有高空臺飛行環境模擬的控制調節品質，該階段可定義為飛行環境模擬控制器局部智能化設計階段。全系統智能化決策控制模式未來的飛行環境模擬控制系統將在實現控制器局部智能化的基礎上，構建全系統智能化決策架構，如圖5所示。全系統智能化決策控制系統能夠依據實際系統所模擬的運行軌跡及特定的需求，從全局智能化的角度出發，通過權衡整個飛行工作環境模擬控制系統的執行效率與控制品質之間的關系，從而進一步自主決策、調度所需優化的不同控制環節，合理地利用有效的資源，使得飛行工作環境模擬控制系統整體具備自組織、自適應的智能化能力。圖5

全系統智能化決策架構飛行工作環境模擬控制技術發展目標結合當前高空臺飛行環境模擬控制技術的應用需求和發展現狀，后續將以自抗擾控制、智能化自抗擾控制、全系統智能控制為目標，針對航空發動機高空飛行環境模擬關鍵技術，制訂分步實施、逐個突破的技術研究計劃。第一步，建立強抗擾、強適應航空發動機過渡態試驗環境模擬控制架構，將PID控制模式改造為主動抗擾控制模式。構建集噪聲抑制、擾動觀測與補償、發動機過渡態瞬態信息與環境模擬系統執行機構快速響應于一體的多自由度主動抗擾控制體系，使控制器能力相比于目前的PID控制方法更加強壯。第二步，給主動抗擾控制架構插上智能的“翅膀”，使控制器具備環境信息感知、自適應調整能力?？刂葡到y通過智能認知算法提取更全面、有用信息，系統具備信息感知、多源擾動實時動態觀測、自適應、自主調參等能力，最終形成飛行工作環境連續模擬智能控制關鍵技術，實現控制器局部智能化。第三步，未來飛行環境模擬控制系統將在實現控制器局部智能化的基礎上，構建全系統智能化決策架構。全系統智能化決策控制系統能夠依據實際系統所模擬的運行軌跡及特定的需求，從全局智能化的角度出發，通過權衡整個飛行工作環境模擬控制系統的執行效率與控制品質之間的關系，從而進一步自主決策、調度所需優化的核心控制環節，合理利用有效的資源，使得飛行工作環境模擬控制系統整體具備自學習、自組