为防止航空发动机稳态和过渡态工作时进入超转、超温、失速、喘振等各种异常状态,需要在其控制系统设计中采用限制管理的策略。近年来,大量研究表明传统基于线性控制器及Min-Max选择的限制管理方法具有一定的保守性,并且发动机的控制量得不到充分利用。因此,本文基于滑模控制和预测控制的各自优势,提出了改进航空发动机控制系统中的限制管理方法,并拓展到多变量的情况,大大提高了发动机控制系统性能。主要工作和成果包括:1.针对传统限制管理方法的局限性,考虑非线性滑模控制的单边收敛特性,设计了单变量滑模控制器对限制进行管理,并给出了Min-Max的连接准则。在此基础上,构造了多变量限制管理结构,加入了多变量滑模主控制器和新的切换逻辑,包括预测器、平滑切换以及监控判断部分。对稳态时的工作控制器以及限制保护不变性进行了理论分析,并利用发动机非线性模型C-MAPSS40k进行仿真验证。结果表明,多变量和单变量滑模控制改进方法都能够充分利用限制条件,兼顾快速响应与限制管理,弥补了传统方法的不足;多变量方法相比单变量方法更优,能够实现更广的控制目标并提高发动机的响应速度。2.改进的线性模型预测控制(LMPC)算法实现了发动机功率管理和限制管理,省略了如Min-Max的选择结构,避免了控制器切换,降低了设计复杂性。根据发动机控制需求,设计了单变量LMPC控制器以及多变量LMPC控制器,并研究了关键参数以及各类限制对控制效果的影响。针对发动机飞行包线内参数变化大的特点,在分析了LMPC鲁棒性的基础上,提出了多层参数调度方案,设计了自适应LMPC控制器,并在基于GasTurb/Matlab的发动机非线性模型上进行了验证。结果表明改进的LMPC控制器能够使限制量在过渡态紧贴限制线工作,实现工作状态的快速改变。3.改进的航空发动机非线性模型预测(NLMPC)控制器,实现了带输入输出限制的大范围加减速控制,相比自适应LMPC控制器进一步简化了设计。以发动机分段线性模型作为预测模型,提出在非线性序列二次规划(SQP)算法中加入罚函数项的方法,实现了发动机的限制管理,同时罚函数项作为终端不等式约束项,保证了NLMPC控制器的稳定性。通过关键参数调节以及线性化处理两种方式,可以降低NLMPC的计算量。结果表明,罚函数项可以对常值和变值限制进行有效管理,且不会导致计算量的大幅增加;NLMPC控制器比自适应LMPC控制器结构简单,动态效果更优,但计算量更大。4.基于航空发动机LMPC控制器,提出一种主动容错控制策略,能够判断故障并相应调整控制律。建立预测模型库,包含正常运行模式及各种已知故障模式的动态模型。在每个采样时刻判断发动机当前状态与模型库中各子模型的匹配度,选择最佳匹配模型对应的LMPC子控制器作用于发动机,并设计平滑切换逻辑,避免各LMPC子控制器直接切换引起的控制量及输出量短时间跳变现象。以两种事先考虑的部件故障,以及两种未建模故障为例进行仿真,结果表明了基于LMPC主动容错控制策略的有效性。