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# AeroEngine Control Challenge: 航空发动机智能全包线控制挑战赛
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## 📖 项目简介 (Introduction)
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本项目提供了一个高保真的双转子涡扇发动机仿真环境，旨在探索**深度强化学习 (Deep RL)** 在复杂工业控制系统中的应用。
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参赛者需要设计一个智能 Agent（替代传统的 FADEC 电子控制器），在**全飞行包线**内实现对航空发动机的精准控制。任务涵盖了从**地面冷态起动**、**慢车维持**到**高空巡航**的全过程，要求在满足严苛的安全约束（温度、压力、转速限制）前提下，实现对双转子转速的快速、无静差追踪。
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## 🌟 核心特性 (Key Features)
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* **高保真物理模型**：底层基于 C++ 编译的 DLL 热力学模型，能够真实反映发动机在不同工况下的非线性、强耦合特性。
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* **Gymnasium 标准接口**：完全兼容 OpenAI/Farama Gymnasium API，可直接接入 PPO, SAC, TD3 等主流强化学习算法。
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* **多变量解耦控制**：涉及燃油流量 () 与尾喷管面积 () 的协同控制 (2-DOF Control)。
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* **全流程仿真**：支持从静止状态 () 开始的起动过程模拟，包含起动机介入与点火逻辑。
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* **官方 PID 基准**：内置增量式 PID 控制器基准代码，展示了无扰切换与解耦控制策略。
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## 🛠️ 安装说明 (Installation)
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1. **环境依赖**
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建议使用 Python 3.8 或更高版本。
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2. **安装步骤**
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在项目根目录下运行以下命令进行安装：
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```bash
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cd AeroEngineChallenge
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pip install -e .
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```
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3. **验证安装**
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运行随机测试脚本，确保环境无报错：
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```bash
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python test_random.py
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```
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## 🎮 环境说明 (Environment Specs)
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### 1. 状态空间 (Observation Space)
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维度：`Box(8,)`，包含物理状态、控制目标及误差。
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| 索引 | 名称 | 描述 | 单位/备注 |
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| 0 | `NH` | 高压转子转速 | 归一化 (0~1.0) |
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| 1 | `NL` | 低压转子转速 | 归一化 (0~1.0) |
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| 2 | `T5` | 涡轮后温度 | K (开尔文) |
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| 3 | `P3` | 压气机出口压力 | kPa |
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| 4 | `Target_NH` | 高压转速目标 | 由 PLA 查表得到 |
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| 5 | `Target_NL` | 低压转速目标 | 由 PLA 查表得到 |
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| 6 | `Error_NH` | `Target_NH - NH` | 误差 |
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| 7 | `Error_NL` | `Target_NL - NL` | 误差 |
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### 2. 动作空间 (Action Space)
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维度：`Box(5,)`，范围 `[-1.0, 1.0]`。Agent 输出后会被映射到物理范围。
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| 索引 | 名称 | 物理范围 | 说明 |
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| 0 | `FanVane` | -20° ~ 20° | 风扇导叶 (辅助) |
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| 1 | `CompVane` | -20° ~ 20° | 压气机导叶 (辅助) |
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| 2 | `AddPower` | 0 ~ 100 kW | **起动电机功率** (仅起动阶段使用) |
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| 3 | `Wf` | 50 ~ 5000 kg/h | **燃油流量** (主控变量) |
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| 4 | `A8` | 0.2 ~ 0.6 | **尾喷管面积** (主控变量) |
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### 3. 任务输入：PLA (Power Lever Angle)
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环境不自动生成任务曲线，需通过外部接口设置油门杆角度：
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```python
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env.set_pla(60.0) # 设置当前油门为 60度
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```
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* **0° ~ 15°**: 起动/慢车区
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* **15° ~ 110°**: 工作区 (推力增加)
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## 🏆 评价指标 (Evaluation Metrics)
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比赛的最终得分由环境返回的 `Reward` 决定，包含以下几个维度：
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1. **跟踪精度 (Tracking Accuracy)**:
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* 核心指标。计算 和 与目标的均方误差。
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2. **起动性能 (Startup Performance)**:
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* 起动耗时越短越好。
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* 消耗的起动功率 (`AddPower`) 越少越好。
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3. **动态品质 (Dynamic Quality)**:
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* **超调量**: 超过目标值会有额外惩罚。
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* **调节时间**: 快速进入 2% 误差带内。
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4. **动作平滑性 (Smoothness)**:
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* 惩罚控制量（特别是燃油和喷管）的剧烈高频抖动。
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5. **安全约束 (Safety Constraints)**:
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* **硬约束 (Terminated)**: 触发即任务失败 (Reward -1000)。
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* (超温)
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* 或 (超转)
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* **软约束 (Penalty)**: 超过控制计划限制但未达硬限，持续扣分。
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## 🚀 快速开始 (Quick Start)
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### 1. 运行 PID 基准
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我们提供了一个基于**增量式 PID** 和 **解耦控制策略** 的强力 Baseline。
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* **策略**: 燃油控制高压转子 ()，喷管控制低压转子 ()。
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* **运行**:
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```bash
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python test_pid_correct_pairs.py
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```
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*运行后将生成详细的仿真曲线图，展示起动及加速全过程。*
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### 2. 训练强化学习 Agent (示例)
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```python
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import gymnasium as gym
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from engine_env.envs.engine_env import AeroEngineGymEnv
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# 1. 初始化环境
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env = AeroEngineGymEnv()
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obs, info = env.reset(options={'pla': 0.0})
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# 2. 模拟训练循环
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for step in range(1000):
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# 设定任务：前200步起动(15度)，之后巡航(60度)
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pla_cmd = 15.0 if step < 200 else 60.0
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env.set_pla(pla_cmd)
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# 随机动作 (替换为你的 RL Policy)
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action = env.action_space.sample()
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# 环境交互
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obs, reward, terminated, truncated, info = env.step(action)
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if terminated:
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print("Crash! Resetting env...")
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obs, info = env.reset()
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env.close()
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```
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## 📂 项目结构
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```text
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AeroEngineChallenge/
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├── README.md # 项目说明书
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├── setup.py # 安装脚本
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├── test_pid_correct_pairs.py # 官方 PID 基准测试 (推荐)
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├── test_random.py # 随机动作测试
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└── engine_env/ # 核心包
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├── __init__.py
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├── core_model.py # DLL 调用接口
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├── libEngine.dll # 发动机物理模型库
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├── schedule.py # 控制计划 (PLA插值)
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└── envs/
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├── __init__.py
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└── engine_env.py # Gym 环境主程序
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```
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## 💡 参赛 Tips
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1. **物理直觉**: 喷管面积 () 对低压转子 () 影响直接，且呈现负相关特性（关小喷管 增加背压 转速上升）。不要忽视物理规律。
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2. **起动难点**: 在 的起动阶段，必须配合使用 `AddPower` 和合适的燃油供给，防止熄火或超温悬挂。
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3. **奖励设计**: 官方 Reward 函数较为严格，训练初期建议使用 `RewardWrapper` 进行适当的 Reward Shaping (如放宽误差容忍度) 以加速收敛。
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**祝各位选手挑战成功，飞出完美包线！** ✈️ |