(57)【要約】  ロケットエンジンの圧力（ＰＧＣ）及び混合比を、圧力設定点（ＰＧＣｃ）及び混合比設定点（ＲＭｃ）から制御する方法であって、この方法は、該エンジンの２つの制御弁（ＶＲ１、ＶＲ２）のための制御信号を送る調整を具備しており、調整は、圧力フィードバックループを使用する。この方法は、該調整により使用される混合比（ＲＭｅ）に関する推定値を決定する段階を更に具備しており、混合比に関する推定値は、２つの制御弁制御信号の少なくとも１つから及び／又は測定圧力から推定された、混合比値を供給する、モデルにより得られる。本発明はまた、制御装置を提供する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロケットエンジンの圧力（ＰＧＣ）及び混合比を、圧力設定点（ＰＧＣｃ）及び混合比設定点（ＲＭｃ）から制御する方法であって、
該ロケットエンジンの２つの制御弁（ＶＲ１、ＶＲ２）のための制御信号を送る調整であって、圧力フィードバックループを用いた調整を具備する、方法において、
前記方法は、
該調整により使用される混合比（ＲＭｅ）に関する推定値を決定する段階を更に具備し、
前記混合比に関する推定値は、前記２つの制御弁制御信号の内の少なくとも１つの制御弁制御信号から及び／又は測定圧力から推定された、混合比値を送る、モデル（Ｍ）により得られる、ことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記２つの制御弁制御信号の内の前記少なくとも１つの制御弁制御信号は、もう一方の制御弁信号に比べて、前記混合比に対してより大きい動作感度を有する制御信号（ＶＲ２）である、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記モデルに送る前の前記２つの制御弁制御信号の内の少なくとも１つの制御弁制御信号及び前記測定圧力の事前の動的処理（ＦＴ１、ＦＴ２）と、前記モデルにより得られた前記推定された混合比値の動的処理（ＦＴ３）と、を具備することを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記モデル（Ｍ）は、人工ニューラルネットワークを具備する、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
オフセット（offset１、offset２）は、前記２つの制御弁制御信号の該少なくとも１つ及び該測定圧力（ＰＧＣ）に対して、該モデルにそれらを供給する前に適用される、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
該人工ニューラルネットワークの事前訓練（Ｅ１）と、該ロケットエンジンのテスト（Ｅ３）と、該人工ニューラルネットワークの再設定（Ｅ３）と、を具備して、該オフセットをそれらから推測することを特徴とする請求項４及び５に記載の方法。
【請求項７】
ロケットエンジンの圧力及び混合比を制御するための装置であって、この装置は、
圧力設定点（ＰＧＣｃ）を受信するための入力部と、混合比設定点（ＲＭｃ）を受信するための入力部と、該ロケットエンジンの２つの制御弁のための制御信号を送る圧力調整器モジュールと、を有しており、前記圧力調整器モジュールは、圧力フィードバックループを使用する装置において、
前記装置は、前記混合比を推定するための推定器モジュール（Ｍ）であって、前記２つの制御弁制御信号の内の少なくとも１つ及び／又は測定圧力から推定される、前記混合比に関する値を、該圧力調整器モジュールに送るモデルを具備する、推定器モジュール（Ｍ）を具備することを特徴とする装置。
【請求項８】
ロケットエンジンと請求項７に記載の装置とを具備する、ことを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロケットエンジンの一般的な分野に関する。より詳細には、本発明は、その様なエンジンの制御に関し、更に特には、その様なエンジンの圧力及び混合比の制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
ロケットエンジンは、特には、例えば圧力設定値及び混合比設定値に基づいて、所望の動作点に到達するように制御される。圧力は、エンジンの燃焼室内の圧力に対応し、混合比は、燃焼室内に供給される酸素／水素の質量流量の比に対応する。
【０００３】
慣例的に、制御弁は、これらの設定点に基づいて動作しており、それらの弁は、エンジンに作用を与えることを可能にする、弁であると当業者に知られており、そして例えば、所謂「バイパス（脇路）」弁により構成されてもよい。制御弁の位置状態は、圧力及び混合比設定値に到達するように制御される。
【０００４】
エンジンを制御するための一つの解決策は、制御信号が設定点に基づいて供給されるように、制御弁のための制御信号が予め計算される、開ループ解であってもよい。その場合、これらの解決策は、それらが高いレベルの不確実性を示すので、満足できるものではない。
【０００５】
別の解決策は、閉ループ（回路）調整を使用することである。調整されるべきパラメータ（例えば、圧力又は混合比）が測定され、更に測定値は、調整を補正するように使用される。これにより、特に、外因性外乱（加速）、又は内因性外乱（例えば、低下）さえをも補償することが可能になる。
【０００６】
ロケットエンジンは、多変数システム（２つの設定点及び複数の制御信号）であるので、複数の調整ループを使用することが可能である。つまり、その様なループは、調整されるべきパラメータの測定を必要とする。
【０００７】
特定の測定は、実施可能ではない。もし２つのパラメータの内の１つを測定するための測定モジュールが使用できないか又はシステムにおいて提供されない場合には、これが適用される。これは、その様な測定を実施することが複雑であり得るので、混合比を測定するモジュールについて頻繁に発生する。混合比を測定するためには、各流量を測定するか、又はそれらの流量の各々を推定することが必要である。もし推定器が使用されるならば、別のパラメータを測定する必要があり、そのような測定は複雑である。冗長な測定を使用することがまた、必要であってもよい。
【０００８】
これらの欠点を軽減するために、更に例えエンジンがそれにもかかわらず第１のパラメータ、例えば圧力、に対して調整されたとしても、所望の混合比を維持するように、制御弁のための制御信号の変動を補償することが提案されてきた。
【０００９】
システムは「結合された」システムであるで、その様な補償が、その様な状況下では必要である。換言すれば、２つの制御弁の感度により、圧力と混合比との間において相互作用が存在する。補償は一般的に、感度行列を反転させることにより実施され、更にそれは、制御弁のための制御値のマップに基づいて実行されてもよい。
【００１０】
つまり、行列反転は、ロケットエンジンに適用される非線形システムに関して可能ではない。従って、線形補償は、選択された動作点の近傍においてのみ適用可能である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明は特に、上記の欠点を軽減すること、及び特に、混合比を測定する必要なしに推力及び混合比を制御し、非線形システムに適した解決策を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、ロケットエンジンの圧力及び混合比を、圧力設定点及び混合比設定点から制御する方法を提案することにより、この必要性を満たしており、この方法は、該エンジンの２つの制御弁のための制御信号を送る調整を具備しており、調整は、圧力フィードバックループを使用する。
【００１３】
一般的な特徴によれば、この方法は、該調整により使用される混合比に関する推定値を決定する段階を更に具備しており、混合比に関する推定値は、２つの制御弁制御信号の内の少なくとも１つから及び／又は測定圧力から推定された、混合比値を送る、モデル（Ｍ）により得られる。
【００１４】
従って、混合比を測定するためにセンサを使用する必要はない。従って、本発明は、追加のセンサを必要とせずに、簡単な解決策を提供する。
【００１５】
測定圧力が圧力フィードバックループにおいて使用されること、及びこの大きさが従って調整されることが認識されてもよく、従って、この大きさの任意の誤差は、最小である。その結果として、混合比の推定は、より正確である。
【００１６】
事前に準備されたモデルの使用はまた、システムの非線形性を考慮に入れることを可能にする。
【００１７】
該エンジンの制御弁は、エンジンの熱力学的サイクルに応じて、異なる位置において、例えば、タービンと並列に又は実際には推進剤タンクの下流に、配置されてもよい。
【００１８】
特定の実施例において、２つの制御弁制御信号の該少なくとも１つは、もう一方の制御弁信号に比べて、混合比に対してより大きい動作感度を有する制御信号である。
【００１９】
換言すれば、モデルへの入力として使用される制御信号は、混合比の変動に対してより大きな影響を有する信号である。
【００２０】
特定の実施例において、モデルは、モデルに送る前の２つの制御弁制御信号の内の少なくとも１つ及び制御弁制御信号を測定圧力の事前の動的処理と、モデルにより得られた推定混合比値の動的処理と、を具備する。
【００２１】
従って、モデルは、静的部分を有しており、この静的部分において、混合比のための予め確立された推定値が、入力と出力とに関連する関係（例えば、制御弁制御信号と、圧力と、出力である結果として生じる混合比とに関係する）により得られるが、しかしモデルへの入力として適用された値は、例えば、０及び極点を使用する伝達関数により処理される。
【００２２】
特定の実施の形態において、該モデルは、人工ニューラルネットワーク（神経回路網）を具備する。
【００２３】
この人工ニューラルネットワークは、モデルの静的部分に対応する。
【００２４】
これ（人工ニューラルネットワーク）が、モデルが混合比に対する満足のいく推定値を供給するように、事前訓練を行うことを可能にしてもよいことは有利である。
【００２５】
特定の実施例において、オフセット（偏り）は、２つの制御弁制御信号の該少なくとも１つ及び該測定圧力に対して、該モデルに制御弁制御信号及び測定圧力を供給する前に適用される。
【００２６】
その様なオフセットは特に、１つの特定のエンジンに対して、別のエンジン用に設計されたモデルを適応させるように、及び簡単な方法でその様に行うように、作用してもよい。
【００２７】
特定の実施例において、この方法は、該人工ニューラルネットワークの事前訓練と、該ロケットエンジンのテストと、該人工ニューラルネットワークの再設定と、を具備して、該オフセットをそれらから推測する。
【００２８】
本発明はまた、ロケットエンジンの圧力及び混合比を制御するための装置を提供しており、この装置は、圧力設定点を受信するための入力部と、混合比設定点を受信するための入力部と、該エンジンの２つの制御弁のための制御信号を送る圧力調整器モジュールと、を有しており、調整器モジュールは、圧力フィードバックループを使用する。
【００２９】
一般的な特徴によれば、装置は、混合比を推定するための推定器モジュールであって、２つの制御弁制御信号の内の少なくとも１つ及び／又は測定圧力から推定される、混合比に関する値を、該調整器モジュールに送る、モデルを具備する、推定器モジュールを具備する。
【００３０】
装置は、上記で定義された制御方法の様々な実施例を実行するように構成されてもよい。
【００３１】
調節器モジュールは、単一可変モジュール又は多変数モジュールであってもよいことが認識されてもよい。
【００３２】
本発明はまた、ロケットエンジンと上記で定義されるような装置とを具備する、システムを提供する。
【００３３】
本発明の別の特徴及び利点は、非限定な特徴を有する実施の形態を示す、添付図面を参照して与えられる以下の説明から明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００３４】
【図１】図１は、本発明のエンジン及び制御装置を示す図である。
【図２】図２は、本発明の制御装置をより正確に示す。
【図３】図３は、本発明の推定器モジュールの図である。
【図４】図４は、推定器モジュールモデルにおいて使用可能である、サーフェスの例を示す。
【図５】図５は、本発明の制御装置の変形例を示す。
【図６】図６は、本発明の方法の特定の事前の段階を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
ロケットエンジン内の圧力及び混合比を制御するための方法及び装置が、以下に記載される。
【００３６】
図１は、制御装置ＤＣとロケットエンジンとを具備する、システムを示す。この図のロケットエンジンは、本発明のシステムに含まれるが、その内部構造は、本発明に対して適切であるとは聞かない。
【００３７】
表示として、図１のエンジンの構造は、欧州特許第２１８７０３１号においてより詳細に記載される、構造に対応する。
【００３８】
この例において、エンジンは、２つの推進剤タンク１３１及び１３２を有する。各タンク１３１及び１３２から下流に、エンジンは、それぞれのポンプ１１１又は１１２を有する。
【００３９】
ポンプの下流には、エンジンは、「バイパス」弁と呼ばれていて且つ２つのタービンライン（系統）上に設置された、２つの制御弁ＶＲ１及びＶＲ２を有する。本明細書において、参照付号ＶＲ１及びＶＲ２は、制御弁と、更に制御弁の位置状態を決定するように作用する、それらの制御信号と、の両方を指定するように使用されることが認識されてもよい。
【００４０】
エンジンはまた、燃焼室を有しており、圧力（以下ＰＧＣとして参照される）と混合比とを調整することが望まれるのは、燃焼室においてである。
【００４１】
示された構成において、制御弁ＶＲ２が、混合比に対してより大きな機能的感度を有する、弁であることを当業者が知っていることが認識されてもよい。
【００４２】
圧力及び混合比を制御するための制御装置ＤＣは、ＰＧＣｃで示される圧力設定点を受信するための入力部と、混合比設定点ＲＭｃを受信するための入力部と、を有する。閉ループ内の圧力を調整するために、燃焼室内の実際の圧力ＰＧＣは、制御装置ＤＣの別の入力部に接続されたセンサにより測定される。
【００４３】
制御装置ＤＣは、制御弁ＶＲ１及びＶＲ２の両者に制御信号を送る。
【００４４】
図２は、図１を参照して説明された、制御装置ＤＣをより詳細に示す。
【００４５】
上述したように、装置ＤＣは、圧力設定値ＰＧＣｃと混合比設定値ＲＭｃと測定圧力ＰＧＣとのための入力部を有しており、装置は、制御信号ＶＲ１及びＶＲ２（その信号は、補正器に入力される誤差を最小にするためのものである）を出力する。
【００４６】
制御信号を供給するために、装置ＤＣは、補正器ＣＯＲと推定器モジュールＭとを有する。モジュールＭは、ＲＭｅとして記載される混合比に関する推定値を送っており、その推定値は、これらのパラメータに関連するモデルを使用して、制御信号ＶＲ２の圧力ＰＧＣに基づいて推定される。
【００４７】
補正器は、第１に、圧力ＰＧＣと圧力設定値ＰＧＣｃとの間の（フィードバックループにより）、更に第２には、推定混合比ＲＭｅと混合比設定点ＲＭｃとの間の、誤差を処理する。従って、補正器は、制御信号ＶＲ１及びＶＲ２を送ることができる。
【００４８】
補正器ＣＯＲの構造は、混合比を測定することができる、従来技術の補正器の構造に類似する。
【００４９】
図３は、モデルＳＦ、例えば、圧力値と制御信号ＶＲ２に関する値と混合比に関する推定値とにより規定されるサーフェス、を具備する、推定器モジュールＭの実施の形態を示す。
【００５０】
モデルＳＦは、人工ニューラルネットワーク（神経回路網）を具備してもよい。
【００５１】
この図はまた、推定器モジュールＭの動的部分を示す。推定器モジュールＭは、モジュールＭへの各入力の前処理のためのモジュール、即ち制御信号ＶＲ２を処理する動的プロセッサモジュールＦＴ１と圧力ＰＧＣを処理するプロセッサモジュールＦＴ２と、を具備する。モデルＳＦは、動的プロセッサモジュールＦＴ３により処理された、値を送り、続いて混合比に対する推定値ＲＭｅを送る。
【００５２】
動的プロセッサモジュールＦＴ１、ＦＴ２、及びＦＴ３は、ゼロ及び極点を有する伝達関数を提供してもよく、当業者には、アプリケーションの関数として、これらの関数の形態を選択する方法は既知である。
【００５３】
図４は、圧力値ＰＧＣにより、制御信号ＶＲ２に関する値により、及び混合比に関する推定値ＲＭｅにより、規定されるサーフェスＳＦの一例を示す。その様なサーフェスは、人工ニューラルネットワークによってモデル化可能である。
【００５４】
この図において、太線は、本発明の制御方法を実行する場合に従う、例示の経路を表す。
【００５５】
図５は、制御装置ＤＣの変形例を示す。図２において付与されたものと同じ参照付号を有する要素は、同一である。
【００５６】
この図において、信号が推定器モジュールＭに供給される前に、弁制御信号ＶＲ２にオフセット（偏り）offset１を適用することが示される。
【００５７】
同様に、圧力がモジュールＭに供給される前に、圧力ＰＧＣにオフセットoffset２を適用することが分かる。
【００５８】
図６は、モデルが人工ニューラルネットワークを具備する、実施の形態及び実施例において、ロケットエンジンを制御する前に実行される一式の段階Ｐを示す。
【００５９】
制御を行う前に、人工ニューラルネットワークは訓練を受ける（段階Ｅ１）。これは、ロケットエンジンのテストデータのデータベースを用いて実施されてもよい。
【００６０】
段階Ｅ１の後に得られた人工ニューラルネットワークは、ロケットエンジンを制御するために使用可能であろう。つまり、１つの特定のエンジンに対して特有である、特性を考慮するために、圧力、制御信号ＶＲ２及び混合比がそのエンジンにおいて、どのように関連しているかを認識するために、そのエンジンに対するテストを実行することができる（段階Ｅ２）。
【００６１】
従って、人工ニューラルネットワーク（又は対応するサーフェス）を再設定（段階Ｅ３）し、更に、例えば図５を参照して説明された、オフセットoffset１及びoffset２を決定することが可能である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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