全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
关键词
- 基于深度强化学习的航空发动机MPC控制研究
- 作者： 刘策 白杰 来源： 计算机仿真 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 模型预测控制 模型失配 深度强化学习 航空发动机控制
- 描述： 基于深度强化学习的航空发动机MPC控制研究
- 航空发动机控制中变权重函数阶次的仿真研究
- 作者： 蔡宁泊 韩郑弘 王伟 陶立权 来源： 计算机仿真 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 过渡过程 变权重性能指标函数 航空发动机控制 状态相关黎卡提方程控制算法
- 描述： 提出一种民用航空发动机过渡过程控制方法，在含非线性补偿项的航空发动机分段线性模型基础上建立含耦合状态变量权重项的性能指标指标函数，设计变权重SDRE控制算法实现的对过渡过程的控制。在MATLAB环境下对各阶次变权重函数下的航空发动机SDRE控制算法进行仿真，仿真结果表明，变权重SDRE控制算法相比定权重控制算法可以在提升航空发动机转速响应速度的同时降低燃油消耗，同时仿真结果表明，变权重函数阶次越高时转子转速响应的上升时间越快，同时燃油流量随阶次的上升先减小再增加，最后对产生这种结果的原因进行了分析。
- “航空发动机控制设计中的数值计算原理与实践”课程教学探索
- 作者： 潘慕绚 来源： 教育教学论坛 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 思维导图 发散式思维 航空发动机控制 教学探索 数值计算
- 描述： “航空发动机控制设计中的数值计算原理与实践”课程教学探索
- 基于非线性模型预测的航空发动机性能寻优控制
- 作者： 郑前钢 金崇文 项德威 来源： 航空动力学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机控制 性能寻优控制 机载模型 非线性模型预测控制 复合推进系统动态模型
- 描述： 提出一种基于非线性模型预测的航空发动机性能寻优控制方法，以提升性能寻优控制的响应速度。基于风扇进口温度插值的复合推进系统动态模型建模方法建立全包线机载预测模型，以实时估计发动机性能参数及有限时域内的未来输出；基于非线性模型预测控制方法，将最大推力模式、最小油耗模式、最低涡轮温度模式3种性能寻优控制模式转化为实时动态性能寻优问题，并设计相应实时控制的性能指标，提升发动机响应速度。仿真结果表明：相比于传统方法，所提出方法建立的机载模型在3种性能寻优控制模式下有较好的控制效果且响应速度提升0.5～5 s，在高空巡航工作点，最大推力模式下推力提高19.8%，最小耗油模式下耗油率下降3.12%，最低涡轮前温度模式下涡轮前温度下降17 K，验证了控制方法的有效性。
- 基于系统辨识的航空发动机稳态燃油自抗扰控制
- 作者： 张家睿 汪锐 刘舒恒 于亮 来源： 测控技术 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 扩张状态观测器 稳定性分析 航空发动机控制 自抗扰控制 系统辨识
- 描述： 自抗扰控制技术应用于航空发动机稳态燃油控制存在两个难点：发动机中的高频不确定动态导致扩张状态观测器(Extended State Observer, ESO)增益过高和名义控制系数整定困难。针对此现状，提出一种基于系统辨识的航空发动机稳态燃油自抗扰控制器。首先，使用经典Gram-Schmidt(Classical Gram-Schmidt, CGS)算法对控制系数和发动机未知动态进行辨识，将辨识信息加入ESO中设计改进ESO (Improved ESO,IESO),从而使总扰动中包含较少的高频动态，降低观测器增益。其次，基于IESO设计航空发动机稳态燃油自抗扰控制器，并根据辨识结果快速整定名义控制系数。最后，分析IESO观测误差的收敛性和闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提方法可以快速整定名义控制系数，有效降低观测器增益，进而提高系统的鲁棒性。
- 切换仿射系统的多模型自适应控制及其在航空发动机上的应用
- 作者： 杨林翰 来源： 大连理工大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 双层切换律 切换仿射系统 航空发动机控制 多模型自适应控制 平均驻留时间
- 描述： 切换仿射系统的多模型自适应控制及其在航空发动机上的应用
- 航空发动机分布式系统时延分析及控制设计
- 作者： 王欣悦 来源： 大连理工大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 分布式控制系统 网络诱导时延 航空发动机控制 DALQR控制 分布式控制仿真平台
- 描述： 航空发动机分布式系统时延分析及控制设计
- 基于线性变参数系统的航空发动机最优控制问题研究
- 作者： 滕娇 来源： 大连理工大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 最优控制 控制参数化 线性变参数系统 航空发动机控制 智能优化算法
- 描述： 基于线性变参数系统的航空发动机最优控制问题研究
- 基于Spatiotemporal Learning的随机模型预测控制方法及其在航空发动机控制中的应用
- 作者： 陈燃 李渝哲 孙希明 柴天佑 来源： 第33届中国过程控制会议论文集 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 随机模型预测控制 航空发动机控制 高斯过程 learning Spatiotemporal
- 描述： 为了处理模型不确定性的问题,大量的随机模型预测控制方法假设不确定性遵循给定的统计分布用于解决随机最优控制问题。然而,在实际场景中,取决于某些超参数的模型不确定性统计特性可能在跟随时间和空间上的变化。在航空发动机控制应用中,在不同的运行条件下可能会出现不同类型的不确定性,例如动态变化的飞行高度和马赫数。传统上,随机模型预测控制方法可能无法直接处理这些类型的不确定性。因此,在本文中,我们提出了一种基于Spatiotemporal Learning的随机模型预测控制算法,通过构建时空高斯过程来逼近基于测量数据的不确定性,来研究具有动态变化不确定性的随机最优控制问题。由于时空高斯过程可能难以用长处理时间序列评估,我们提出了高斯过程的状态空间表示,以采用计算有效的卡尔曼滤波和平滑方法。然后,我们通过参数化控制器并重新制定成本和机会约束来推导出计算上易于处理的控制策略,并明确分析相应的递归可行性和闭环稳定性。最后,将所提出的算法应用于航空发动机的压气机喘振控制,并与其他模型预测控制方法进行了比较,证明了我们方法的有效性。