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航空發動機控制系統故障診斷 版權信息
- ISBN：9787030711892
- 條形碼：9787030711892 ; 978-7-03-071189-2
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
航空發動機控制系統故障診斷 內容簡介
本書系統闡述了航空發動機控制系統故障診斷的基本概念、核心機理和主要方法。本書依照研究的關鍵問題，分為四個部分共10章： 第1章航空發動機控制系統故障診斷發展與需求；第2章航空發動機控制系統；第3章航空發動機控制系統故障診斷基本概念與故障模型；第4章航空發動機組態化建模；第5章航空發動機全壽命大包線數學模型；第6章基于卡爾曼濾波器的航空發動機控制系統故障診斷；第7章基于滑模觀測器的航空發動機控制系統故障診斷；第8章基于云/霧智能計算的航空發動機控制系統故障診斷方法；第9章基于子空間辨識輔助的航空發動機控制系統故障診斷方法；第10章基于人工智能的航空發動機控制系統傳感器故障診斷。
航空發動機控制系統故障診斷 目錄
目錄
叢書序
前言
**部分航空發動機控制與故障診斷技術
第1章航空發動機控制系統故障診斷發展與需求
1.1引言003
1.2航空發動機控制系統的發展003
1.2.1國外航空發動機控制系統的發展003
1.2.2國內航空發動機控制系統的發展008
1.3航空發動機控制系統故障診斷技術綜述009
1.3.1故障診斷技術的研究狀況009
1.3.2航空發動機控制系統故障診斷技術的研究狀況012
1.4航空發動機控制系統故障診斷面臨的要求和挑戰016
1.5本書概要017
參考文獻019
第2章航空發動機控制系統
2.1引言023
2.2航空發動機控制系統概述023
2.3航空發動機控制系統的控制原則027
2.3.1航空發動機控制系統狀態控制規律027
2.3.2航空發動機過渡控制規律030
2.3.3發動機控制系統的控制過程分析031
2.4航空發動機控制系統的基本類型034
2.4.1機械液壓控制系統034
2.4.2全權限數字電子式控制系統036
2.5全權限數字式電子控制系統的原理與結構038
2.5.1全權限數字式電子控制系統的組成038
2.5.2全權限數字式電子控制系統的功能要求040
2.5.3全權限數字式電子控制系統的總體結構040
2.5.4全權限數字式電子控制系統的工作原理043
2.6航空發動機控制系統故障診斷的目的與要求044
參考文獻045
第二部分故障特性分析與機理建模
第3章航空發動機控制系統故障診斷基本概念與故障模型
3.1引言049
3.2航空發動機控制系統故障的定義與分類049
3.3故障診斷的基本概念和過程058
3.3.1故障診斷的定義058
3.3.2故障診斷的任務與過程058
3.3.3故障診斷的方法分類059
3.3.4故障診斷技術的性能指標063
3.4機內自檢測設計065
3.4.1上電機內自檢測067
3.4.2飛行前機內自檢測068
3.4.3飛行中機內自檢測072
3.4.4維護機內自檢測075
3.5控制系統的故障模型分析075
3.5.1控制系統的故障模型075
3.5.2故障可檢測性分析078
3.5.3故障可隔離性分析081
3.5.4算例分析083
參考文獻090
第4章航空發動機組態化建模
4.1引言092
4.2航空發動機組態化穩態模型092
4.2.1組態化建模原理093
4.2.2核心機通用模塊095
4.2.3進、排氣系統模塊103
4.2.4穩態仿真原理111
4.2.5仿真算例115
4.3航空發動機組態化動態模型118
4.3.1發動機動力學分析118
4.3.2動態共同工作方程119
4.3.3動態仿真模型搭建120
4.3.4動態求解器121
4.3.5動態計算流程121
4.3.6算例分析122
4.4發動機模型線性化方法研究123
4.4.1模型線性化原理123
4.4.2發動機解析線性化方法124
4.4.3線性化算法127
4.4.4線性模型的歸一化處理131
4.4.5算例分析133
參考文獻140
第5章航空發動機全壽命大包線數學模型
5.1引言141
5.2航空發動機自適應模型建立142
5.2.1發動機性能健康退化參數142
5.2.2基于IHKF的發動機機載自適應模型142
5.2.3機載自適應模型的求解145
5.2.4算例分析147
5.3航空發動機LPV模型建立150
5.3.1雅可比線性化方法151
5.3.2多項式依賴模型153
5.3.3仿射參數依賴模型154
5.3.4多胞形155
5.3.5發動機多胞LPV建模及算例分析156
5.4模型不確定性分析160
5.4.1模型不確定性的成因160
5.4.2模型不確定性的數學描述161
5.4.3模型不確定性轉化為未知輸入163
5.4.4干擾分布矩陣的確定165
5.4.5模型不確定性對故障診斷的影響分析與解決辦法167
參考文獻172
第三部分基于模型的控制系統故障診斷
第6章基于卡爾曼濾波器的航空發動機控制系統故障診斷
6.1引言175
6.2基于模型的故障診斷概述176
6.2.1基于模型故障診斷的基本原理176
6.2.2基于模型故障診斷的魯棒性問題178
6.2.3基于模型故障診斷的故障重構179
6.3發動機離散模型的卡爾曼濾波器原理180
6.3.1離散卡爾曼濾波器原理180
6.3.2發動機離散模型的卡爾曼濾波器182
6.4基于故障匹配卡爾曼濾波器的故障診斷方法183
6.4.1故障匹配卡爾曼濾波器組設計183
6.4.2殘差平方加權和法處理故障信息186
6.4.3多重故障的診斷邏輯原理187
6.4.4仿真驗證187
6.5基于卡爾曼濾波器的機載自適應模型的故障診斷190
6.5.1發動機部件性能退化對故障診斷的影響190
6.5.2基于機載自適應模型的故障診斷192
6.5.3結構機理與公式推導193
6.5.4仿真驗證195
6.6面向航空發動機的自適應*優閾值設計197
6.6.1參數攝動“軟邊界”的航空發動機線性概率模型197
6.6.2基于滿意濾波的自適應閾值設計198
6.6.3基于LMI的問題求解202
6.6.4算例分析202
參考文獻204
第7章基于滑模觀測器的航空發動機控制系統故障診斷
7.1引言206
7.2執行機構故障特性估計206
7.2.1數學描述206
7.2.2滑模觀測器和H∞設計208
7.2.3執行機構故障特性估計方法211
7.2.4仿真驗證212
7.3傳感器故障特性估計214
7.3.1數學描述214
7.3.2滑模觀測器和H∞設計216
7.3.3傳感器故障特性估計方法217
7.3.4仿真驗證217
7.4基于滑模觀測器的故障檢測與隔離220
7.4.1控制函數選取220
7.4.2多重故障檢測與隔離221
7.4.3仿真算例225
7.5基于等效輸出注入的故障特性估計234
7.5.1問題描述234
7.5.2觀測器設計235
7.5.3故障特性估計239
7.5.4仿真算例240
參考文獻243
第四部分基于數據驅動的控制系統故障診斷
第8章基于云/霧智能計算的航空發動機控制系統故障診斷方法
8.1引言247
8.2基于云/霧混合模式的航空發動機監控與計算平臺247
8.2.1云/霧混合計算模型247
8.2.2多模態信息感知與信息安全通信方案250
8.2.3系統資源需求預測及調度優化方案251
8.3面向航空發動機的智能故障診斷方案253
8.3.1基于物理模型的故障診斷方案253
8.3.2基于數據驅動的故障診斷方法255
8.3.3基于混合的故障診斷方案272
8.4基于混合機器學習模型的故障預測與健康管理方案273
8.4.1剩余使用壽命預測的基本概念273
8.4.2健康指數計算方案274
8.4.3基于混合機器學習模型的剩余使用壽命預測方案275
8.4.4預測結果性能評估指標278
8.5算例分析279
8.5.1數據描述279
8.5.2預測結果及對比分析279
參考文獻284
第9章基于子空間辨識輔助的航空發動機控制系統故障診斷方法
9.1引言287
9.2子空間辨識方法287
9.2.1預備知識288
9.2.2確定系統子空間辨識295
9.2.3典型子空間辨識算法298
9.3基于等價空間辨識的故障診斷方法301
9.3.1基于系統等價空間的殘差生成器301
9.3.2數據驅動的等價空間辨識方法303
9.3.3基于等價空間辨識的故障診斷系統設計方法307
9.4基于Markov參數辨識的故障診斷方法312
9.4.1Markov參數及其性質312
9.4.2Markov參數的辨識方法314
9.4.3基于Markov參數的故障診斷系統設計方法316
9.5航空發動機控制系統故障診斷設計與仿真321
9.5.1基于等價空間辨識的航空發動機故障診斷系統322
9.5.2基于Markov參數辨識的航空發動機故障診斷系統327
參考文獻332
第10章基于人工智能的航空發動機控制系統傳感器故障診斷
10.1引言334
10.2基于人工智能的傳感器故障診斷概述334
10.3自聯想型神經網絡與診斷對象335
10.3.1神經網絡與故障診斷335
10.3.2自聯想型網絡的結構和算法336
10.3.3發動機故障診斷參數的選擇339
10.4基于自聯想型神經網絡的數據校驗341
10.4.1數據校驗的必要性341
10.4.2診斷網絡構建原理341
10.4.3故障診斷自聯想型神經網絡的設計與訓練342
10.4.4故障診斷神經網絡性能仿真344
10.5基于自聯想型神經網絡的傳感器故障診斷與仿真351
10.5.1AANN傳感器故障診斷原理351
10.5.2傳感器故障診斷仿真352
10.6基于免疫融合卡爾曼濾波器的發動機控制系統傳感器故障診斷358
10.6.1人工免疫系統358
10.6.2基于卡爾曼濾波器族的控制系統故障診斷系統360
10.6.3抗體庫的初始化及訓練361
10.6.4基于免疫融合卡爾曼濾波器的故障診斷原理364
10.6.5基于人工免疫卡爾曼濾波的故障診斷仿真367
參考文獻375
常用符號表377
叢書序
前言
**部分航空發動機控制與故障診斷技術
第1章航空發動機控制系統故障診斷發展與需求
1.1引言003
1.2航空發動機控制系統的發展003
1.2.1國外航空發動機控制系統的發展003
1.2.2國內航空發動機控制系統的發展008
1.3航空發動機控制系統故障診斷技術綜述009
1.3.1故障診斷技術的研究狀況009
1.3.2航空發動機控制系統故障診斷技術的研究狀況012
1.4航空發動機控制系統故障診斷面臨的要求和挑戰016
1.5本書概要017
參考文獻019
第2章航空發動機控制系統
2.1引言023
2.2航空發動機控制系統概述023
2.3航空發動機控制系統的控制原則027
2.3.1航空發動機控制系統狀態控制規律027
2.3.2航空發動機過渡控制規律030
2.3.3發動機控制系統的控制過程分析031
2.4航空發動機控制系統的基本類型034
2.4.1機械液壓控制系統034
2.4.2全權限數字電子式控制系統036
2.5全權限數字式電子控制系統的原理與結構038
2.5.1全權限數字式電子控制系統的組成038
2.5.2全權限數字式電子控制系統的功能要求040
2.5.3全權限數字式電子控制系統的總體結構040
2.5.4全權限數字式電子控制系統的工作原理043
2.6航空發動機控制系統故障診斷的目的與要求044
參考文獻045
第二部分故障特性分析與機理建模
第3章航空發動機控制系統故障診斷基本概念與故障模型
3.1引言049
3.2航空發動機控制系統故障的定義與分類049
3.3故障診斷的基本概念和過程058
3.3.1故障診斷的定義058
3.3.2故障診斷的任務與過程058
3.3.3故障診斷的方法分類059
3.3.4故障診斷技術的性能指標063
3.4機內自檢測設計065
3.4.1上電機內自檢測067
3.4.2飛行前機內自檢測068
3.4.3飛行中機內自檢測072
3.4.4維護機內自檢測075
3.5控制系統的故障模型分析075
3.5.1控制系統的故障模型075
3.5.2故障可檢測性分析078
3.5.3故障可隔離性分析081
3.5.4算例分析083
參考文獻090
第4章航空發動機組態化建模
4.1引言092
4.2航空發動機組態化穩態模型092
4.2.1組態化建模原理093
4.2.2核心機通用模塊095
4.2.3進、排氣系統模塊103
4.2.4穩態仿真原理111
4.2.5仿真算例115
4.3航空發動機組態化動態模型118
4.3.1發動機動力學分析118
4.3.2動態共同工作方程119
4.3.3動態仿真模型搭建120
4.3.4動態求解器121
4.3.5動態計算流程121
4.3.6算例分析122
4.4發動機模型線性化方法研究123
4.4.1模型線性化原理123
4.4.2發動機解析線性化方法124
4.4.3線性化算法127
4.4.4線性模型的歸一化處理131
4.4.5算例分析133
參考文獻140
第5章航空發動機全壽命大包線數學模型
5.1引言141
5.2航空發動機自適應模型建立142
5.2.1發動機性能健康退化參數142
5.2.2基于IHKF的發動機機載自適應模型142
5.2.3機載自適應模型的求解145
5.2.4算例分析147
5.3航空發動機LPV模型建立150
5.3.1雅可比線性化方法151
5.3.2多項式依賴模型153
5.3.3仿射參數依賴模型154
5.3.4多胞形155
5.3.5發動機多胞LPV建模及算例分析156
5.4模型不確定性分析160
5.4.1模型不確定性的成因160
5.4.2模型不確定性的數學描述161
5.4.3模型不確定性轉化為未知輸入163
5.4.4干擾分布矩陣的確定165
5.4.5模型不確定性對故障診斷的影響分析與解決辦法167
參考文獻172
第三部分基于模型的控制系統故障診斷
第6章基于卡爾曼濾波器的航空發動機控制系統故障診斷
6.1引言175
6.2基于模型的故障診斷概述176
6.2.1基于模型故障診斷的基本原理176
6.2.2基于模型故障診斷的魯棒性問題178
6.2.3基于模型故障診斷的故障重構179
6.3發動機離散模型的卡爾曼濾波器原理180
6.3.1離散卡爾曼濾波器原理180
6.3.2發動機離散模型的卡爾曼濾波器182
6.4基于故障匹配卡爾曼濾波器的故障診斷方法183
6.4.1故障匹配卡爾曼濾波器組設計183
6.4.2殘差平方加權和法處理故障信息186
6.4.3多重故障的診斷邏輯原理187
6.4.4仿真驗證187
6.5基于卡爾曼濾波器的機載自適應模型的故障診斷190
6.5.1發動機部件性能退化對故障診斷的影響190
6.5.2基于機載自適應模型的故障診斷192
6.5.3結構機理與公式推導193
6.5.4仿真驗證195
6.6面向航空發動機的自適應*優閾值設計197
6.6.1參數攝動“軟邊界”的航空發動機線性概率模型197
6.6.2基于滿意濾波的自適應閾值設計198
6.6.3基于LMI的問題求解202
6.6.4算例分析202
參考文獻204
第7章基于滑模觀測器的航空發動機控制系統故障診斷
7.1引言206
7.2執行機構故障特性估計206
7.2.1數學描述206
7.2.2滑模觀測器和H∞設計208
7.2.3執行機構故障特性估計方法211
7.2.4仿真驗證212
7.3傳感器故障特性估計214
7.3.1數學描述214
7.3.2滑模觀測器和H∞設計216
7.3.3傳感器故障特性估計方法217
7.3.4仿真驗證217
7.4基于滑模觀測器的故障檢測與隔離220
7.4.1控制函數選取220
7.4.2多重故障檢測與隔離221
7.4.3仿真算例225
7.5基于等效輸出注入的故障特性估計234
7.5.1問題描述234
7.5.2觀測器設計235
7.5.3故障特性估計239
7.5.4仿真算例240
參考文獻243
第四部分基于數據驅動的控制系統故障診斷
第8章基于云/霧智能計算的航空發動機控制系統故障診斷方法
8.1引言247
8.2基于云/霧混合模式的航空發動機監控與計算平臺247
8.2.1云/霧混合計算模型247
8.2.2多模態信息感知與信息安全通信方案250
8.2.3系統資源需求預測及調度優化方案251
8.3面向航空發動機的智能故障診斷方案253
8.3.1基于物理模型的故障診斷方案253
8.3.2基于數據驅動的故障診斷方法255
8.3.3基于混合的故障診斷方案272
8.4基于混合機器學習模型的故障預測與健康管理方案273
8.4.1剩余使用壽命預測的基本概念273
8.4.2健康指數計算方案274
8.4.3基于混合機器學習模型的剩余使用壽命預測方案275
8.4.4預測結果性能評估指標278
8.5算例分析279
8.5.1數據描述279
8.5.2預測結果及對比分析279
參考文獻284
第9章基于子空間辨識輔助的航空發動機控制系統故障診斷方法
9.1引言287
9.2子空間辨識方法287
9.2.1預備知識288
9.2.2確定系統子空間辨識295
9.2.3典型子空間辨識算法298
9.3基于等價空間辨識的故障診斷方法301
9.3.1基于系統等價空間的殘差生成器301
9.3.2數據驅動的等價空間辨識方法303
9.3.3基于等價空間辨識的故障診斷系統設計方法307
9.4基于Markov參數辨識的故障診斷方法312
9.4.1Markov參數及其性質312
9.4.2Markov參數的辨識方法314
9.4.3基于Markov參數的故障診斷系統設計方法316
9.5航空發動機控制系統故障診斷設計與仿真321
9.5.1基于等價空間辨識的航空發動機故障診斷系統322
9.5.2基于Markov參數辨識的航空發動機故障診斷系統327
參考文獻332
第10章基于人工智能的航空發動機控制系統傳感器故障診斷
10.1引言334
10.2基于人工智能的傳感器故障診斷概述334
10.3自聯想型神經網絡與診斷對象335
10.3.1神經網絡與故障診斷335
10.3.2自聯想型網絡的結構和算法336
10.3.3發動機故障診斷參數的選擇339
10.4基于自聯想型神經網絡的數據校驗341
10.4.1數據校驗的必要性341
10.4.2診斷網絡構建原理341
10.4.3故障診斷自聯想型神經網絡的設計與訓練342
10.4.4故障診斷神經網絡性能仿真344
10.5基于自聯想型神經網絡的傳感器故障診斷與仿真351
10.5.1AANN傳感器故障診斷原理351
10.5.2傳感器故障診斷仿真352
10.6基于免疫融合卡爾曼濾波器的發動機控制系統傳感器故障診斷358
10.6.1人工免疫系統358
10.6.2基于卡爾曼濾波器族的控制系統故障診斷系統360
10.6.3抗體庫的初始化及訓練361
10.6.4基于免疫融合卡爾曼濾波器的故障診斷原理364
10.6.5基于人工免疫卡爾曼濾波的故障診斷仿真367
參考文獻375
常用符號表377
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航空發動機控制系統故障診斷 節選
**部分航空發動機控制與故障診斷技術 第1章航空發動機控制系統故障診斷發展與需求 1.1引言 航空發動機是飛機的心臟，是集機、電、氣、液等技術于一體的復雜氣動熱力學系統［1］，其性能和可靠性是飛機性能與飛行安全的重要保證。航空發動機提供的動力來自進氣道、壓氣機、燃燒室、渦輪及尾噴管共同工作提供的推力。但是這些部件的工作參數是無法通過自身進行調節的，需要外界進行控制。比如飛機在起飛和著陸時需要對燃油流量等參數進行控制，當發動機喘振時則需要對可調放氣活門和可調靜子葉片進行控制。顯然，要完成這些復雜的工作，必須采用智能調控系統進行控制，也就是航空發動機的控制系統。 航空發動機控制系統是決定航空發動機性能發揮的關鍵系統，其用于監視和控制航空發動機各部件和系統協調、安全可靠工作，在各種環境下充分發揮發動機的效能，保證發動機提供飛機所需的推力要求［2］。航空發動機是工作環境條件變化范圍*廣的熱力機械。發動機工作環境溫度在-55～+70℃，工作海拔在-0.5～25km，飛行速度在0～3Ma；另外，還要考慮武器發射對發動機工作狀態的影響，以及飛行器對其推力變化范圍、*大推重比、工作效率、可靠性的高要求等，導致航空發動機成為世界上結構*復雜、工作狀態*復雜的熱力機械，也使得航空發動機控制系統成為工作條件惡劣、控制規律復雜、控制技術指標要求極高的控制系統。 1.2航空發動機控制系統的發展 1.2.1國外航空發動機控制系統的發展 早期的航空發動機，飛行速度不高，發動機的推力不大，控制變量較少，采用的控制方案是測量發動機進口壓力，調節燃油流量，保持發動機轉速基本不變的開環控制方案，該方案控制精度不高；隨著發動機性能要求的提高和經典控制理論的完善，發動機控制中應用了經典控制理論的閉環反饋控制原理，并成功地設計與實現了發動機轉速反饋的閉環控制，使控制系統的控制精度和動態性能得到了很大的改善，發動機性能有了較大的提高。現代航空發動機尤其是變循環航空發動機工作范圍進一步擴大，并要求全飛行包線內的*佳性能，如較高的控制精度、良好的穩定性、過渡狀態時間*小性等。此時若僅采用一個控制量控制發動機的一個參數的單輸入—單輸出控制系統是不可能實現這些要求的。為此，必須采用多輸入—多輸出控制系統。在多回路控制系統中，任何一個回路中參數的變化，都將影響到其他回路，因此各回路之間的交互耦合影響成為多變量系統設計中的一個重要問題。基于反饋控制理論設計多個單一反饋回路組成的多回路系統難以解決回路間的耦合影響，不可能保證系統的穩定性及動態性能。而20世紀60年代以來發展的現代控制理論為解決發動機多變量控制系統設計奠定了理論基礎。現代控制理論的不斷發展和完善，為航空發動機多變量控制提供了眾多的設計方法，如線性二次型調節器方法、自適應控制、魯棒控制等，而多變量控制系統復雜功能的具體實現必須依靠數字式電子控制器。 數字電子控制器的產生也促進了航空發動機控制理論從經典控制理論到現代控制理論應用的發展，也就是從機械液壓式控制系統到數字式電子控制系統的發展，因為機械液壓控制系統只能實現經典的反饋控制，而數字式電子控制系統才可以實現現代控制理論中的各種復雜的控制方法。由機械液壓式控制向數字式電子控制發展無疑是20世紀后期以來發動機控制系統*具有革命性的進展。 另外，航空發動機結構和功能的發展也是控制系統發展的催化劑。早期飛機發動機結構和功能較為簡單，對航空發動機控制系統要求不高。機械液壓式控制很好地勝任了當時航空發動機對控制系統的要求，在一定的歷史階段發揮了十分重要的作用，機械液壓控制系統發展到20世紀70年代其故障率已經相對比較低了（每千小時0.1），這樣的故障率引起飛行中熄火的概率是每千小時0.019，但是它結構復雜，由數千個零件組成，且尺寸大，重量大，其控制功能也難以滿足現代航空發動機發展的需求。還需要指出的是，機械液壓式控制器的性能和可靠性的改進主要來自運行經驗的積累及結構的改進，而不是技術改進。但是隨著發動機結構的復雜性和功能的多樣性提高，發動機控制系統也隨之不斷發展，發動機控制系統從20世紀40年代簡單的機械液壓燃油控制系統，經歷起步階段、成長階段、數字化階段、綜合化和智能化階段4個階段，現已發展為能夠用于所有燃氣渦輪發動機的全權限數字電子控制（full authority digital electronic controller， FADEC）系統［3］。航空發動機控制系統發展如圖1-1所示。 圖1-1航空發動機控制系統發展 **階段：起步階段 20世紀40年代，航空發動機主要采用機械液壓控制系統，主要由燃油泵、機械計算裝置、機械執行機構等構成，其功能從*初的單變量控制發展到能夠實現轉速、導葉角度、噴口面積等多變量控制。機械液壓控制系統具有工作可靠、抗干擾能力強等優點，但也存在結構復雜、機械加工精度要求高、體積及重量大、無法實現復雜運算功能等缺點，隨著對發動機控制系統功能需求的提高，機械液壓控制系統的不足逐漸凸顯。 1942年，美國**臺噴氣發動機——通用電氣公司（簡稱GE公司）的1A發動機問世，其控制裝置為單變量機械液壓式轉速閉環控制系統，根據偏差消除原理，按比例控制供給燃燒室的燃油流量；為防止發動機熄火，燃油計量活門具有*小燃油流量限制。為防止發動機超溫，還采用了*大流量限制技術。該控制系統具有控制一臺單轉子渦噴發動機正常工作的基本功能。1948年，GE公司試驗了世界*臺加力渦噴發動機J47，該發動機的主燃燒室采用機械液壓燃油控制裝置，加力燃燒室采用一個電子（真空管）燃油控制系統，其控制律設計采用了頻率響應技術和時域階躍響應分析方法，解決了轉速傳感器噪聲與高增益轉速回路的耦合問題。但是該電子控制裝置的可靠性很差，因為在發動機的高溫環境下真空管技術還存在問題。 第二階段：成長階段 1951年，普惠（PW）公司第1架雙轉子渦噴發動機J57裝在YF100飛機上，進行了超聲速飛行試驗。J57發動機控制系統由機械液壓式主燃油控制器、加力燃油控制器和防冰控制系統組成。 20世紀50年代，隨著發動機能力的提高，發動機控制技術也得到了巨大的發展，能夠提供新的功能。1969年，大量世界著名的且長期適用的發動機進行了試驗研究，例如，GE公司的J79、F101發動機，普？惠公司的TF30和F100發動機。這一時期，隨著高壓比、高涵道比渦扇發動機技術的發展成熟，發動機的控制技術也發展到了可變幾何的控制，即壓氣機靜子葉片的控制、進氣道和噴管的控制。且在這一時期，控制技術開始從軍用發動機向民用發動機轉移，例如PW公司用于波音B707飛機的JT3（J57的改進型）發動機，用于B727飛機的JT8D（J52的改進型）發動機，用于B747的JT9D（TF30的改進型）發動機；GE公司用于DC10飛機的CF6（TF39的改進型）發動機和用于B737300飛機的CMF56（F101的改進型）發動機。 在20世紀70年代，航空發動機控制的機械液壓技術幾乎已達到了技術頂峰。例如法國SNECMA公司和美國GE公司合作研制的CFM563以及蘇聯的AA310渦扇發動機的原型機等仍然采用機械液壓控制，其內部結構已極為復雜，采用三維凸輪等空間機構來實現復雜的控制規律及復雜的計算功能。隨著發動機控制功能的擴展，控制系統的復雜性也增加了。控制系統的復雜性受控制系統管理的控制變量數目的影響。隨著控制復雜性的增加，盡管傳統的機械液壓燃油控制和伺服部件還非常可靠，但若要滿足發動機對控制系統需求的進一步提高，必將使機械液壓式控制器更加復雜，導致尺寸、重量以及成本的進一步增加，無法在工程上得到實際應用，促使人們尋求新的控制技術。 第三階段：數字化階段 20世紀70年代開始，模擬電子技術被引入航空發動機控制領域，用模擬電子控制器代替原有的機械液壓計算裝置，這一階段多采用機械液壓+模擬電子混合控制，以提高系統的工作可靠性。模擬和數字電子控制單元（electronic control unit， ECU）的發展提供了高水平的監視或調節功能。早期應用模擬式電子控制的發動機有羅？羅（RR）公司的Conway、Spey和RB211發動機。全權限的模擬式電子控制用得很少，歷史上只有Olympus發動機和RB199軍用發動機采用全權限的模擬式電子控制。值得一提的是1976年Lacas Aerospace和RR公司聯合開發的**臺雙通道發動機控制系統用于Olympus發動機，并進行了50小時飛行試驗，這是世界上*次民用的全權限發動機控制系統進行飛行試驗，但是這是模擬式電子系統。 隨著對發動機控制的要求不斷地提高，機械液壓技術和模擬式電子技術顯示了明顯的局限性。這可以從以下幾方面來看。 （1）應用方面。為了滿足復雜的需求，機械液壓和模擬式電子控制都需要專用元件，對于新的應用必須開發新的元部件，由于工作環境復雜，這需要很高的成本，控制系統的模塊化結構也只能稍微緩解這個缺陷。 （2）綜合性。機械液壓和模擬式電子控制幾乎都不能提供綜合控制功能，它的主發動機控制、加力控制、噴口控制和進氣道控制都是獨立進行控制的。 （3）復雜性。機械液壓和模擬式電子控制*嚴重的不足就是不能適應日益增
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