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关键词
基于智能优化算法的航空器试飞效率提升
作者: 任祺   来源: 中国科技信息 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 智能优化算法   效率提升  
描述: 随着ARJ21支线客机、C919国产大飞机的相继问世,我国国产大飞机产业正呈现出井喷的态势。为了尽早实现飞机适航取证的相关科目要求,往往采取多机同时试飞的方式。导致了地面停机拥挤程度增加
基于智能优化算法的航空器试飞效率提升
作者: 任祺   来源: 中国科技信息 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 智能优化算法   效率提升  
描述: 随着ARJ21支线客机、C919国产大飞机的相继问世,我国国产大飞机产业正呈现出井喷的态势。为了尽早实现飞机适航取证的相关科目要求,往往采取多机同时试飞的方式。导致了地面停机拥挤程度增加
基于随机鲁棒方法的高速飞行器自抗扰姿态控制
作者: 刘威   来源: 华中科技大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 智能优化算法   自抗扰控制   随机鲁棒优化   姿态控制  
描述: 基于随机鲁棒方法的高速飞行器自抗扰姿态控制
基于随机鲁棒方法的高速飞行器自抗扰姿态控制
作者: 刘威   来源: 华中科技大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: 智能优化算法   自抗扰控制   随机鲁棒优化   姿态控制  
描述: 基于随机鲁棒方法的高速飞行器自抗扰姿态控制
航空发动机分数阶PID控制器的参数自整定方法
作者: 李永歌   张潇   许勇   来源: 动力学与控制学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: RBF网络   分数阶PID   航空发动机推力控制   智能优化算法  
描述: 控制器作为航空发动机的大脑,是保障发动机正常运行的核心部件,随着对发动机控制器精度和时效性的要求越来越高,传统PID控制器的性能亟需进一步提升.本文提出了改进的分数阶PID离线和在线参数整定方法,应用于涡扇发动机推力的控制中.首先,利用Caputo分数阶微积分定义建立分数阶PID模型,实现时域上的数值计算;其次,基于对数正态分布提出了改进的布谷鸟算法,实现了分数阶PID离线参数整定;然后,结合RBF网络设计参数线上整定方法,解决了参数在线整定问题;最后将相关理论应用于发动机推力的控制中,结果表明,相比其他几种优化算法,改进的布谷鸟优化算法对分数阶PID控制参数整定效果最好;利用RBF神经网络对分数阶PID进行在线整定时控制效果稳定,且分数阶PID的控制效果优于传统的PID控制,能提高对推力的控制能力.
航空发动机分数阶PID控制器的参数自整定方法
作者: 李永歌   张潇   许勇   来源: 动力学与控制学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: RBF网络   分数阶PID   航空发动机推力控制   智能优化算法  
描述: 控制器作为航空发动机的大脑,是保障发动机正常运行的核心部件,随着对发动机控制器精度和时效性的要求越来越高,传统PID控制器的性能亟需进一步提升.本文提出了改进的分数阶PID离线和在线参数整定方法,应用于涡扇发动机推力的控制中.首先,利用Caputo分数阶微积分定义建立分数阶PID模型,实现时域上的数值计算;其次,基于对数正态分布提出了改进的布谷鸟算法,实现了分数阶PID离线参数整定;然后,结合RBF网络设计参数线上整定方法,解决了参数在线整定问题;最后将相关理论应用于发动机推力的控制中,结果表明,相比其他几种优化算法,改进的布谷鸟优化算法对分数阶PID控制参数整定效果最好;利用RBF神经网络对分数阶PID进行在线整定时控制效果稳定,且分数阶PID的控制效果优于传统的PID控制,能提高对推力的控制能力.
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
基于改进混合樽海鞘群算法的航空发动机模型求解方法
作者: 沈昂     徐含灵     胡春艳     谭湘敏   来源: 应用科技 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   正余弦算法   Newton   智能优化算法   混合算法   混沌映射   樽海鞘群算法   非线性模型   Raphson算法  
描述: 针对传统智能优化算法在求解航空发动机模型非线性方程组时收敛速度慢、精度低的问题,提出采用樽海鞘群优化算法(salps swarm algorithm,SSA)。为了提升标准SSA求解复杂发动机模型
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