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- 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： 。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： 。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
- 基于容积卡尔曼滤波器的航空发动机模糊模型辨识
- 作者： 周博文 屈卫东 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： 航空发动机 T GK聚类 S模糊模型 容积卡尔曼滤波器 系统辨识
- 描述： 为了解决在采用T-S模糊模型辨识航空发动机非线性系统时输入空间划分复杂、划分不准确和建立模糊模型数据噪声过大时辨识精度下降的问题,本文提出了一种改进的对航空发动机模糊模型辨识的方法。该方法首先使用Gustafson-Kessel聚类对模糊空间进行划分,然后分别使用容积卡尔曼滤波器和卡尔曼滤波器辨识模糊模型的前件参数和后件参数。实验结果表明,该方法具有较高的精确度,同时当输入数据的噪声较大时,也可以保持较高的精准度。
- 基于容积卡尔曼滤波器的航空发动机模糊模型辨识
- 作者： 周博文 屈卫东 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： 航空发动机 T GK聚类 S模糊模型 容积卡尔曼滤波器 系统辨识
- 描述： 为了解决在采用T-S模糊模型辨识航空发动机非线性系统时输入空间划分复杂、划分不准确和建立模糊模型数据噪声过大时辨识精度下降的问题,本文提出了一种改进的对航空发动机模糊模型辨识的方法。该方法首先使用Gustafson-Kessel聚类对模糊空间进行划分,然后分别使用容积卡尔曼滤波器和卡尔曼滤波器辨识模糊模型的前件参数和后件参数。实验结果表明,该方法具有较高的精确度,同时当输入数据的噪声较大时,也可以保持较高的精准度。