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Algoritmo de control avanzado para sistemas FADEC en la próxima generación de motores turbofán para minimizar los niveles de emisión

Autores: Aghasharifian Esfahani, Majid; Namazi, Mohammadmehdi; Nikolaidis, Theoklis; Jafari, Soheil

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2022

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Acceso abierto

Artículo científico
2022

Algoritmo de control avanzado para sistemas FADEC en la próxima generación de motores turbofán para minimizar los niveles de emisión


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Sistemas de propulsión
Regulaciones
Limitaciones de emisiones
Objetivos de Flightpath 2050
Motores turbofán
Diseño de control

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 23

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Los nuevos sistemas de propulsión en aeronaves deben cumplir con regulaciones estrictas y limitaciones de emisiones. Los objetivos del Flightpath 2050 establecidos por el Consejo Asesor para la Investigación e Innovación en Aviación en Europa (ACARE) incluyen reducciones del 75%, 90% y 65% en CO, NO y ruido, respectivamente. Estos objetivos no se satisfacen completamente con mejoras marginales en la tecnología de turbinas de gas o el diseño de aeronaves. En este documento se propone un novedoso procedimiento de diseño de control para la próxima generación de motores turbofán con el fin de mejorar los sistemas de Control Digital de Motor de Autoridad Total (FADEC) y reducir los niveles de emisión para cumplir con las regulaciones del Flightpath 2050. Por lo tanto, se utilizan un Sistema de Inferencia Difuso Basado en Redes Adaptativas (ANFIS), técnicas de red autoregresiva no lineal con entradas exógenas (NARX) y el enfoque de estructura en bloque Hammerstein-Wiener para desarrollar un modelo para un motor turbofán. La estructura de control Min-Max se elige como el algoritmo de control práctico más ampliamente utilizado para los motores aero de turbinas de gas. La función objetivo se considera para minimizar el nivel de emisión para el motor en una maniobra predefinida mientras se mantiene el rendimiento del motor en diferentes aspectos. Se aplica el Algoritmo Genético (GA) para encontrar la estructura de control optimizada. Los resultados confirman la efectividad del enfoque propuesto en la reducción de emisiones para la próxima generación de motores turbofán.

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