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航空发动机控制系统故障诊断 版权信息
- ISBN：9787030711892
- 条形码：9787030711892 ; 978-7-03-071189-2
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
航空发动机控制系统故障诊断 内容简介
本书系统阐述了航空发动机控制系统故障诊断的基本概念、核心机理和主要方法。本书依照研究的关键问题，分为四个部分共10章： 第1章航空发动机控制系统故障诊断发展与需求；第2章航空发动机控制系统；第3章航空发动机控制系统故障诊断基本概念与故障模型；第4章航空发动机组态化建模；第5章航空发动机全寿命大包线数学模型；第6章基于卡尔曼滤波器的航空发动机控制系统故障诊断；第7章基于滑模观测器的航空发动机控制系统故障诊断；第8章基于云/雾智能计算的航空发动机控制系统故障诊断方法；第9章基于子空间辨识辅助的航空发动机控制系统故障诊断方法；第10章基于人工智能的航空发动机控制系统传感器故障诊断。
航空发动机控制系统故障诊断 目录
目录
丛书序
前言
**部分航空发动机控制与故障诊断技术
第1章航空发动机控制系统故障诊断发展与需求
1.1引言003
1.2航空发动机控制系统的发展003
1.2.1国外航空发动机控制系统的发展003
1.2.2国内航空发动机控制系统的发展008
1.3航空发动机控制系统故障诊断技术综述009
1.3.1故障诊断技术的研究状况009
1.3.2航空发动机控制系统故障诊断技术的研究状况012
1.4航空发动机控制系统故障诊断面临的要求和挑战016
1.5本书概要017
参考文献019
第2章航空发动机控制系统
2.1引言023
2.2航空发动机控制系统概述023
2.3航空发动机控制系统的控制原则027
2.3.1航空发动机控制系统状态控制规律027
2.3.2航空发动机过渡控制规律030
2.3.3发动机控制系统的控制过程分析031
2.4航空发动机控制系统的基本类型034
2.4.1机械液压控制系统034
2.4.2全权限数字电子式控制系统036
2.5全权限数字式电子控制系统的原理与结构038
2.5.1全权限数字式电子控制系统的组成038
2.5.2全权限数字式电子控制系统的功能要求040
2.5.3全权限数字式电子控制系统的总体结构040
2.5.4全权限数字式电子控制系统的工作原理043
2.6航空发动机控制系统故障诊断的目的与要求044
参考文献045
第二部分故障特性分析与机理建模
第3章航空发动机控制系统故障诊断基本概念与故障模型
3.1引言049
3.2航空发动机控制系统故障的定义与分类049
3.3故障诊断的基本概念和过程058
3.3.1故障诊断的定义058
3.3.2故障诊断的任务与过程058
3.3.3故障诊断的方法分类059
3.3.4故障诊断技术的性能指标063
3.4机内自检测设计065
3.4.1上电机内自检测067
3.4.2飞行前机内自检测068
3.4.3飞行中机内自检测072
3.4.4维护机内自检测075
3.5控制系统的故障模型分析075
3.5.1控制系统的故障模型075
3.5.2故障可检测性分析078
3.5.3故障可隔离性分析081
3.5.4算例分析083
参考文献090
第4章航空发动机组态化建模
4.1引言092
4.2航空发动机组态化稳态模型092
4.2.1组态化建模原理093
4.2.2核心机通用模块095
4.2.3进、排气系统模块103
4.2.4稳态仿真原理111
4.2.5仿真算例115
4.3航空发动机组态化动态模型118
4.3.1发动机动力学分析118
4.3.2动态共同工作方程119
4.3.3动态仿真模型搭建120
4.3.4动态求解器121
4.3.5动态计算流程121
4.3.6算例分析122
4.4发动机模型线性化方法研究123
4.4.1模型线性化原理123
4.4.2发动机解析线性化方法124
4.4.3线性化算法127
4.4.4线性模型的归一化处理131
4.4.5算例分析133
参考文献140
第5章航空发动机全寿命大包线数学模型
5.1引言141
5.2航空发动机自适应模型建立142
5.2.1发动机性能健康退化参数142
5.2.2基于IHKF的发动机机载自适应模型142
5.2.3机载自适应模型的求解145
5.2.4算例分析147
5.3航空发动机LPV模型建立150
5.3.1雅可比线性化方法151
5.3.2多项式依赖模型153
5.3.3仿射参数依赖模型154
5.3.4多胞形155
5.3.5发动机多胞LPV建模及算例分析156
5.4模型不确定性分析160
5.4.1模型不确定性的成因160
5.4.2模型不确定性的数学描述161
5.4.3模型不确定性转化为未知输入163
5.4.4干扰分布矩阵的确定165
5.4.5模型不确定性对故障诊断的影响分析与解决办法167
参考文献172
第三部分基于模型的控制系统故障诊断
第6章基于卡尔曼滤波器的航空发动机控制系统故障诊断
6.1引言175
6.2基于模型的故障诊断概述176
6.2.1基于模型故障诊断的基本原理176
6.2.2基于模型故障诊断的鲁棒性问题178
6.2.3基于模型故障诊断的故障重构179
6.3发动机离散模型的卡尔曼滤波器原理180
6.3.1离散卡尔曼滤波器原理180
6.3.2发动机离散模型的卡尔曼滤波器182
6.4基于故障匹配卡尔曼滤波器的故障诊断方法183
6.4.1故障匹配卡尔曼滤波器组设计183
6.4.2残差平方加权和法处理故障信息186
6.4.3多重故障的诊断逻辑原理187
6.4.4仿真验证187
6.5基于卡尔曼滤波器的机载自适应模型的故障诊断190
6.5.1发动机部件性能退化对故障诊断的影响190
6.5.2基于机载自适应模型的故障诊断192
6.5.3结构机理与公式推导193
6.5.4仿真验证195
6.6面向航空发动机的自适应*优阈值设计197
6.6.1参数摄动“软边界”的航空发动机线性概率模型197
6.6.2基于满意滤波的自适应阈值设计198
6.6.3基于LMI的问题求解202
6.6.4算例分析202
参考文献204
第7章基于滑模观测器的航空发动机控制系统故障诊断
7.1引言206
7.2执行机构故障特性估计206
7.2.1数学描述206
7.2.2滑模观测器和H∞设计208
7.2.3执行机构故障特性估计方法211
7.2.4仿真验证212
7.3传感器故障特性估计214
7.3.1数学描述214
7.3.2滑模观测器和H∞设计216
7.3.3传感器故障特性估计方法217
7.3.4仿真验证217
7.4基于滑模观测器的故障检测与隔离220
7.4.1控制函数选取220
7.4.2多重故障检测与隔离221
7.4.3仿真算例225
7.5基于等效输出注入的故障特性估计234
7.5.1问题描述234
7.5.2观测器设计235
7.5.3故障特性估计239
7.5.4仿真算例240
参考文献243
第四部分基于数据驱动的控制系统故障诊断
第8章基于云/雾智能计算的航空发动机控制系统故障诊断方法
8.1引言247
8.2基于云/雾混合模式的航空发动机监控与计算平台247
8.2.1云/雾混合计算模型247
8.2.2多模态信息感知与信息安全通信方案250
8.2.3系统资源需求预测及调度优化方案251
8.3面向航空发动机的智能故障诊断方案253
8.3.1基于物理模型的故障诊断方案253
8.3.2基于数据驱动的故障诊断方法255
8.3.3基于混合的故障诊断方案272
8.4基于混合机器学习模型的故障预测与健康管理方案273
8.4.1剩余使用寿命预测的基本概念273
8.4.2健康指数计算方案274
8.4.3基于混合机器学习模型的剩余使用寿命预测方案275
8.4.4预测结果性能评估指标278
8.5算例分析279
8.5.1数据描述279
8.5.2预测结果及对比分析279
参考文献284
第9章基于子空间辨识辅助的航空发动机控制系统故障诊断方法
9.1引言287
9.2子空间辨识方法287
9.2.1预备知识288
9.2.2确定系统子空间辨识295
9.2.3典型子空间辨识算法298
9.3基于等价空间辨识的故障诊断方法301
9.3.1基于系统等价空间的残差生成器301
9.3.2数据驱动的等价空间辨识方法303
9.3.3基于等价空间辨识的故障诊断系统设计方法307
9.4基于Markov参数辨识的故障诊断方法312
9.4.1Markov参数及其性质312
9.4.2Markov参数的辨识方法314
9.4.3基于Markov参数的故障诊断系统设计方法316
9.5航空发动机控制系统故障诊断设计与仿真321
9.5.1基于等价空间辨识的航空发动机故障诊断系统322
9.5.2基于Markov参数辨识的航空发动机故障诊断系统327
参考文献332
第10章基于人工智能的航空发动机控制系统传感器故障诊断
10.1引言334
10.2基于人工智能的传感器故障诊断概述334
10.3自联想型神经网络与诊断对象335
10.3.1神经网络与故障诊断335
10.3.2自联想型网络的结构和算法336
10.3.3发动机故障诊断参数的选择339
10.4基于自联想型神经网络的数据校验341
10.4.1数据校验的必要性341
10.4.2诊断网络构建原理341
10.4.3故障诊断自联想型神经网络的设计与训练342
10.4.4故障诊断神经网络性能仿真344
10.5基于自联想型神经网络的传感器故障诊断与仿真351
10.5.1AANN传感器故障诊断原理351
10.5.2传感器故障诊断仿真352
10.6基于免疫融合卡尔曼滤波器的发动机控制系统传感器故障诊断358
10.6.1人工免疫系统358
10.6.2基于卡尔曼滤波器族的控制系统故障诊断系统360
10.6.3抗体库的初始化及训练361
10.6.4基于免疫融合卡尔曼滤波器的故障诊断原理364
10.6.5基于人工免疫卡尔曼滤波的故障诊断仿真367
参考文献375
常用符号表377
丛书序
前言
**部分航空发动机控制与故障诊断技术
第1章航空发动机控制系统故障诊断发展与需求
1.1引言003
1.2航空发动机控制系统的发展003
1.2.1国外航空发动机控制系统的发展003
1.2.2国内航空发动机控制系统的发展008
1.3航空发动机控制系统故障诊断技术综述009
1.3.1故障诊断技术的研究状况009
1.3.2航空发动机控制系统故障诊断技术的研究状况012
1.4航空发动机控制系统故障诊断面临的要求和挑战016
1.5本书概要017
参考文献019
第2章航空发动机控制系统
2.1引言023
2.2航空发动机控制系统概述023
2.3航空发动机控制系统的控制原则027
2.3.1航空发动机控制系统状态控制规律027
2.3.2航空发动机过渡控制规律030
2.3.3发动机控制系统的控制过程分析031
2.4航空发动机控制系统的基本类型034
2.4.1机械液压控制系统034
2.4.2全权限数字电子式控制系统036
2.5全权限数字式电子控制系统的原理与结构038
2.5.1全权限数字式电子控制系统的组成038
2.5.2全权限数字式电子控制系统的功能要求040
2.5.3全权限数字式电子控制系统的总体结构040
2.5.4全权限数字式电子控制系统的工作原理043
2.6航空发动机控制系统故障诊断的目的与要求044
参考文献045
第二部分故障特性分析与机理建模
第3章航空发动机控制系统故障诊断基本概念与故障模型
3.1引言049
3.2航空发动机控制系统故障的定义与分类049
3.3故障诊断的基本概念和过程058
3.3.1故障诊断的定义058
3.3.2故障诊断的任务与过程058
3.3.3故障诊断的方法分类059
3.3.4故障诊断技术的性能指标063
3.4机内自检测设计065
3.4.1上电机内自检测067
3.4.2飞行前机内自检测068
3.4.3飞行中机内自检测072
3.4.4维护机内自检测075
3.5控制系统的故障模型分析075
3.5.1控制系统的故障模型075
3.5.2故障可检测性分析078
3.5.3故障可隔离性分析081
3.5.4算例分析083
参考文献090
第4章航空发动机组态化建模
4.1引言092
4.2航空发动机组态化稳态模型092
4.2.1组态化建模原理093
4.2.2核心机通用模块095
4.2.3进、排气系统模块103
4.2.4稳态仿真原理111
4.2.5仿真算例115
4.3航空发动机组态化动态模型118
4.3.1发动机动力学分析118
4.3.2动态共同工作方程119
4.3.3动态仿真模型搭建120
4.3.4动态求解器121
4.3.5动态计算流程121
4.3.6算例分析122
4.4发动机模型线性化方法研究123
4.4.1模型线性化原理123
4.4.2发动机解析线性化方法124
4.4.3线性化算法127
4.4.4线性模型的归一化处理131
4.4.5算例分析133
参考文献140
第5章航空发动机全寿命大包线数学模型
5.1引言141
5.2航空发动机自适应模型建立142
5.2.1发动机性能健康退化参数142
5.2.2基于IHKF的发动机机载自适应模型142
5.2.3机载自适应模型的求解145
5.2.4算例分析147
5.3航空发动机LPV模型建立150
5.3.1雅可比线性化方法151
5.3.2多项式依赖模型153
5.3.3仿射参数依赖模型154
5.3.4多胞形155
5.3.5发动机多胞LPV建模及算例分析156
5.4模型不确定性分析160
5.4.1模型不确定性的成因160
5.4.2模型不确定性的数学描述161
5.4.3模型不确定性转化为未知输入163
5.4.4干扰分布矩阵的确定165
5.4.5模型不确定性对故障诊断的影响分析与解决办法167
参考文献172
第三部分基于模型的控制系统故障诊断
第6章基于卡尔曼滤波器的航空发动机控制系统故障诊断
6.1引言175
6.2基于模型的故障诊断概述176
6.2.1基于模型故障诊断的基本原理176
6.2.2基于模型故障诊断的鲁棒性问题178
6.2.3基于模型故障诊断的故障重构179
6.3发动机离散模型的卡尔曼滤波器原理180
6.3.1离散卡尔曼滤波器原理180
6.3.2发动机离散模型的卡尔曼滤波器182
6.4基于故障匹配卡尔曼滤波器的故障诊断方法183
6.4.1故障匹配卡尔曼滤波器组设计183
6.4.2残差平方加权和法处理故障信息186
6.4.3多重故障的诊断逻辑原理187
6.4.4仿真验证187
6.5基于卡尔曼滤波器的机载自适应模型的故障诊断190
6.5.1发动机部件性能退化对故障诊断的影响190
6.5.2基于机载自适应模型的故障诊断192
6.5.3结构机理与公式推导193
6.5.4仿真验证195
6.6面向航空发动机的自适应*优阈值设计197
6.6.1参数摄动“软边界”的航空发动机线性概率模型197
6.6.2基于满意滤波的自适应阈值设计198
6.6.3基于LMI的问题求解202
6.6.4算例分析202
参考文献204
第7章基于滑模观测器的航空发动机控制系统故障诊断
7.1引言206
7.2执行机构故障特性估计206
7.2.1数学描述206
7.2.2滑模观测器和H∞设计208
7.2.3执行机构故障特性估计方法211
7.2.4仿真验证212
7.3传感器故障特性估计214
7.3.1数学描述214
7.3.2滑模观测器和H∞设计216
7.3.3传感器故障特性估计方法217
7.3.4仿真验证217
7.4基于滑模观测器的故障检测与隔离220
7.4.1控制函数选取220
7.4.2多重故障检测与隔离221
7.4.3仿真算例225
7.5基于等效输出注入的故障特性估计234
7.5.1问题描述234
7.5.2观测器设计235
7.5.3故障特性估计239
7.5.4仿真算例240
参考文献243
第四部分基于数据驱动的控制系统故障诊断
第8章基于云/雾智能计算的航空发动机控制系统故障诊断方法
8.1引言247
8.2基于云/雾混合模式的航空发动机监控与计算平台247
8.2.1云/雾混合计算模型247
8.2.2多模态信息感知与信息安全通信方案250
8.2.3系统资源需求预测及调度优化方案251
8.3面向航空发动机的智能故障诊断方案253
8.3.1基于物理模型的故障诊断方案253
8.3.2基于数据驱动的故障诊断方法255
8.3.3基于混合的故障诊断方案272
8.4基于混合机器学习模型的故障预测与健康管理方案273
8.4.1剩余使用寿命预测的基本概念273
8.4.2健康指数计算方案274
8.4.3基于混合机器学习模型的剩余使用寿命预测方案275
8.4.4预测结果性能评估指标278
8.5算例分析279
8.5.1数据描述279
8.5.2预测结果及对比分析279
参考文献284
第9章基于子空间辨识辅助的航空发动机控制系统故障诊断方法
9.1引言287
9.2子空间辨识方法287
9.2.1预备知识288
9.2.2确定系统子空间辨识295
9.2.3典型子空间辨识算法298
9.3基于等价空间辨识的故障诊断方法301
9.3.1基于系统等价空间的残差生成器301
9.3.2数据驱动的等价空间辨识方法303
9.3.3基于等价空间辨识的故障诊断系统设计方法307
9.4基于Markov参数辨识的故障诊断方法312
9.4.1Markov参数及其性质312
9.4.2Markov参数的辨识方法314
9.4.3基于Markov参数的故障诊断系统设计方法316
9.5航空发动机控制系统故障诊断设计与仿真321
9.5.1基于等价空间辨识的航空发动机故障诊断系统322
9.5.2基于Markov参数辨识的航空发动机故障诊断系统327
参考文献332
第10章基于人工智能的航空发动机控制系统传感器故障诊断
10.1引言334
10.2基于人工智能的传感器故障诊断概述334
10.3自联想型神经网络与诊断对象335
10.3.1神经网络与故障诊断335
10.3.2自联想型网络的结构和算法336
10.3.3发动机故障诊断参数的选择339
10.4基于自联想型神经网络的数据校验341
10.4.1数据校验的必要性341
10.4.2诊断网络构建原理341
10.4.3故障诊断自联想型神经网络的设计与训练342
10.4.4故障诊断神经网络性能仿真344
10.5基于自联想型神经网络的传感器故障诊断与仿真351
10.5.1AANN传感器故障诊断原理351
10.5.2传感器故障诊断仿真352
10.6基于免疫融合卡尔曼滤波器的发动机控制系统传感器故障诊断358
10.6.1人工免疫系统358
10.6.2基于卡尔曼滤波器族的控制系统故障诊断系统360
10.6.3抗体库的初始化及训练361
10.6.4基于免疫融合卡尔曼滤波器的故障诊断原理364
10.6.5基于人工免疫卡尔曼滤波的故障诊断仿真367
参考文献375
常用符号表377
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航空发动机控制系统故障诊断 节选
**部分航空发动机控制与故障诊断技术 第1章航空发动机控制系统故障诊断发展与需求 1.1引言 航空发动机是飞机的心脏，是集机、电、气、液等技术于一体的复杂气动热力学系统［1］，其性能和可靠性是飞机性能与飞行安全的重要保证。航空发动机提供的动力来自进气道、压气机、燃烧室、涡轮及尾喷管共同工作提供的推力。但是这些部件的工作参数是无法通过自身进行调节的，需要外界进行控制。比如飞机在起飞和着陆时需要对燃油流量等参数进行控制，当发动机喘振时则需要对可调放气活门和可调静子叶片进行控制。显然，要完成这些复杂的工作，必须采用智能调控系统进行控制，也就是航空发动机的控制系统。 航空发动机控制系统是决定航空发动机性能发挥的关键系统，其用于监视和控制航空发动机各部件和系统协调、安全可靠工作，在各种环境下充分发挥发动机的效能，保证发动机提供飞机所需的推力要求［2］。航空发动机是工作环境条件变化范围*广的热力机械。发动机工作环境温度在-55～+70℃，工作海拔在-0.5～25km，飞行速度在0～3Ma；另外，还要考虑武器发射对发动机工作状态的影响，以及飞行器对其推力变化范围、*大推重比、工作效率、可靠性的高要求等，导致航空发动机成为世界上结构*复杂、工作状态*复杂的热力机械，也使得航空发动机控制系统成为工作条件恶劣、控制规律复杂、控制技术指标要求极高的控制系统。 1.2航空发动机控制系统的发展 1.2.1国外航空发动机控制系统的发展 早期的航空发动机，飞行速度不高，发动机的推力不大，控制变量较少，采用的控制方案是测量发动机进口压力，调节燃油流量，保持发动机转速基本不变的开环控制方案，该方案控制精度不高；随着发动机性能要求的提高和经典控制理论的完善，发动机控制中应用了经典控制理论的闭环反馈控制原理，并成功地设计与实现了发动机转速反馈的闭环控制，使控制系统的控制精度和动态性能得到了很大的改善，发动机性能有了较大的提高。现代航空发动机尤其是变循环航空发动机工作范围进一步扩大，并要求全飞行包线内的*佳性能，如较高的控制精度、良好的稳定性、过渡状态时间*小性等。此时若仅采用一个控制量控制发动机的一个参数的单输入—单输出控制系统是不可能实现这些要求的。为此，必须采用多输入—多输出控制系统。在多回路控制系统中，任何一个回路中参数的变化，都将影响到其他回路，因此各回路之间的交互耦合影响成为多变量系统设计中的一个重要问题。基于反馈控制理论设计多个单一反馈回路组成的多回路系统难以解决回路间的耦合影响，不可能保证系统的稳定性及动态性能。而20世纪60年代以来发展的现代控制理论为解决发动机多变量控制系统设计奠定了理论基础。现代控制理论的不断发展和完善，为航空发动机多变量控制提供了众多的设计方法，如线性二次型调节器方法、自适应控制、鲁棒控制等，而多变量控制系统复杂功能的具体实现必须依靠数字式电子控制器。 数字电子控制器的产生也促进了航空发动机控制理论从经典控制理论到现代控制理论应用的发展，也就是从机械液压式控制系统到数字式电子控制系统的发展，因为机械液压控制系统只能实现经典的反馈控制，而数字式电子控制系统才可以实现现代控制理论中的各种复杂的控制方法。由机械液压式控制向数字式电子控制发展无疑是20世纪后期以来发动机控制系统*具有革命性的进展。 另外，航空发动机结构和功能的发展也是控制系统发展的催化剂。早期飞机发动机结构和功能较为简单，对航空发动机控制系统要求不高。机械液压式控制很好地胜任了当时航空发动机对控制系统的要求，在一定的历史阶段发挥了十分重要的作用，机械液压控制系统发展到20世纪70年代其故障率已经相对比较低了（每千小时0.1），这样的故障率引起飞行中熄火的概率是每千小时0.019，但是它结构复杂，由数千个零件组成，且尺寸大，重量大，其控制功能也难以满足现代航空发动机发展的需求。还需要指出的是，机械液压式控制器的性能和可靠性的改进主要来自运行经验的积累及结构的改进，而不是技术改进。但是随着发动机结构的复杂性和功能的多样性提高，发动机控制系统也随之不断发展，发动机控制系统从20世纪40年代简单的机械液压燃油控制系统，经历起步阶段、成长阶段、数字化阶段、综合化和智能化阶段4个阶段，现已发展为能够用于所有燃气涡轮发动机的全权限数字电子控制（full authority digital electronic controller， FADEC）系统［3］。航空发动机控制系统发展如图1-1所示。 图1-1航空发动机控制系统发展 **阶段：起步阶段 20世纪40年代，航空发动机主要采用机械液压控制系统，主要由燃油泵、机械计算装置、机械执行机构等构成，其功能从*初的单变量控制发展到能够实现转速、导叶角度、喷口面积等多变量控制。机械液压控制系统具有工作可靠、抗干扰能力强等优点，但也存在结构复杂、机械加工精度要求高、体积及重量大、无法实现复杂运算功能等缺点，随着对发动机控制系统功能需求的提高，机械液压控制系统的不足逐渐凸显。 1942年，美国**台喷气发动机——通用电气公司（简称GE公司）的1A发动机问世，其控制装置为单变量机械液压式转速闭环控制系统，根据偏差消除原理，按比例控制供给燃烧室的燃油流量；为防止发动机熄火，燃油计量活门具有*小燃油流量限制。为防止发动机超温，还采用了*大流量限制技术。该控制系统具有控制一台单转子涡喷发动机正常工作的基本功能。1948年，GE公司试验了世界*台加力涡喷发动机J47，该发动机的主燃烧室采用机械液压燃油控制装置，加力燃烧室采用一个电子（真空管）燃油控制系统，其控制律设计采用了频率响应技术和时域阶跃响应分析方法，解决了转速传感器噪声与高增益转速回路的耦合问题。但是该电子控制装置的可靠性很差，因为在发动机的高温环境下真空管技术还存在问题。 第二阶段：成长阶段 1951年，普惠（PW）公司第1架双转子涡喷发动机J57装在YF100飞机上，进行了超声速飞行试验。J57发动机控制系统由机械液压式主燃油控制器、加力燃油控制器和防冰控制系统组成。 20世纪50年代，随着发动机能力的提高，发动机控制技术也得到了巨大的发展，能够提供新的功能。1969年，大量世界著名的且长期适用的发动机进行了试验研究，例如，GE公司的J79、F101发动机，普？惠公司的TF30和F100发动机。这一时期，随着高压比、高涵道比涡扇发动机技术的发展成熟，发动机的控制技术也发展到了可变几何的控制，即压气机静子叶片的控制、进气道和喷管的控制。且在这一时期，控制技术开始从军用发动机向民用发动机转移，例如PW公司用于波音B707飞机的JT3（J57的改进型）发动机，用于B727飞机的JT8D（J52的改进型）发动机，用于B747的JT9D（TF30的改进型）发动机；GE公司用于DC10飞机的CF6（TF39的改进型）发动机和用于B737300飞机的CMF56（F101的改进型）发动机。 在20世纪70年代，航空发动机控制的机械液压技术几乎已达到了技术顶峰。例如法国SNECMA公司和美国GE公司合作研制的CFM563以及苏联的AA310涡扇发动机的原型机等仍然采用机械液压控制，其内部结构已极为复杂，采用三维凸轮等空间机构来实现复杂的控制规律及复杂的计算功能。随着发动机控制功能的扩展，控制系统的复杂性也增加了。控制系统的复杂性受控制系统管理的控制变量数目的影响。随着控制复杂性的增加，尽管传统的机械液压燃油控制和伺服部件还非常可靠，但若要满足发动机对控制系统需求的进一步提高，必将使机械液压式控制器更加复杂，导致尺寸、重量以及成本的进一步增加，无法在工程上得到实际应用，促使人们寻求新的控制技术。 第三阶段：数字化阶段 20世纪70年代开始，模拟电子技术被引入航空发动机控制领域，用模拟电子控制器代替原有的机械液压计算装置，这一阶段多采用机械液压+模拟电子混合控制，以提高系统的工作可靠性。模拟和数字电子控制单元（electronic control unit， ECU）的发展提供了高水平的监视或调节功能。早期应用模拟式电子控制的发动机有罗？罗（RR）公司的Conway、Spey和RB211发动机。全权限的模拟式电子控制用得很少，历史上只有Olympus发动机和RB199军用发动机采用全权限的模拟式电子控制。值得一提的是1976年Lacas Aerospace和RR公司联合开发的**台双通道发动机控制系统用于Olympus发动机，并进行了50小时飞行试验，这是世界上*次民用的全权限发动机控制系统进行飞行试验，但是这是模拟式电子系统。 随着对发动机控制的要求不断地提高，机械液压技术和模拟式电子技术显示了明显的局限性。这可以从以下几方面来看。 （1）应用方面。为了满足复杂的需求，机械液压和模拟式电子控制都需要专用元件，对于新的应用必须开发新的元部件，由于工作环境复杂，这需要很高的成本，控制系统的模块化结构也只能稍微缓解这个缺陷。 （2）综合性。机械液压和模拟式电子控制几乎都不能提供综合控制功能，它的主发动机控制、加力控制、喷口控制和进气道控制都是独立进行控制的。 （3）复杂性。机械液压和模拟式电子控制*严重的不足就是不能适应日益增
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