航空发动机智能控制算法研究

【类型】学位论文

【作者】孙晓东 

【关键词】 航空发动机智能控制 发动机模型 神经网络控制 Smith补偿控制 模糊控制 PID控制

【摘要】航空发动机智能控制代表着发动机控制的发展方向,该方面的研究在理论和实践上均具有较大的意义。本文以某型混合排气涡扇发动机为研究对象,建立了其非线性模型和状态空间模型,研究了3种智能控制算法:基于BP神经网络整定的PID控制、多变量神经网络自适应控制和Smith预估补偿模糊PID控制,并分别进行了计算机仿真。 首先,作为控制算法研究的基础,本文采用“部件法”建立了某涡扇发动机的气动热力学模型,采用基于BP神经网络的智能方法对非线性模型的共同工作方程进行求解,结果证明该方法具有良好的求解精度、效率和收敛性。在发动机非线性模型的基础上,采用“顺数算法”建立了发动机的状态空间模型,并对其进行了相对化处理,为以后控制算法的研究奠定了基础。 其次,研究了两种基于BP神经网络的发动机控制算法:基于BP神经网络整定的PID控制和多变量神经网络自适应控制。前者利用神经网络所具有的任意非线性表达能力,实现参数k p、k i和k d自学习的PID控制。而多变量神经网络自适应控制系统,由BP网络辨识器为神经网络控制器的参数调节提供Jacobin信息,神经网络控制器NNC在线修正参数值,实现对航空发...

【学位名称】硕士

【学位授予单位】南京航空航天大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】陆宇平

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