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- 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，地面保障人员工作负荷逐步加重，运输效率低下，航班延误概率增加等一系列问题。针对以上问题，本文借助智能优化算法，以典型机场地面设施为研究对象，建立机场格栅环境图，基于航空器的GPS数据特征点，借助智能优化算法对航空器机场地面路径规划进行研究，首先探究了只采用蚁群算法时规划出正确路径的时间与步长，接着分析Q-learning算法单独作用下对路径规划效果的影响，最后将蚁群算法的信息素概念与强化学习算法的Q-learning相结合，验证两种算法结合时对路径规划性能的改善情况。
- 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.
- 主动变形临近空间太阳能飞行器姿态-航迹解耦控制研究
- 作者： 郭天豪 来源： 国防科技大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 姿态增稳控制 主动变形飞行器 线性变参数系统 抗侧风飞行 航迹控制 临近空间太阳能飞行器
- 描述： 主动变形临近空间太阳能飞行器姿态-航迹解耦控制研究
- 变体飞行器飞行控制与三维视景仿真
- 作者： 张创奇 来源： 湖南大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： S模糊理论 气动参数 三维视景仿真 鲁棒增益调度控制 T 线性变参数系统 变体飞行器
- 描述： 变体飞行器飞行控制与三维视景仿真
- 基于Pontryagin极小值原理的航空发动机减排控制器设计
- 作者： 韩郑弘 王伟 来源： 第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛 年份： 2022 文献类型 ： 会议论文 关键词： 最优控制 航空发动机 极小值原理 发动机排放
- 描述： 基于Pontryagin极小值原理的航空发动机减排控制器设计
- 基于模糊神经网络的航空发动机控制研究
- 作者： 周云涛 来源： 西北工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 基本模糊控制 变阻尼 模糊反馈控制 模糊神经网络控制 航空发动机控制
- 描述： 本文在分析模糊控制理论的基础上，针对航空发动机这类结构复杂、非线性强、很难建立精确的数学模型而又想精确控制的多变量控制系统，研究了模糊控制理论在航空发动机控制领域的应用，提出了在难以精确描述控制对象数学模型的情况下，通过建立控制对象的模糊模型来确定系统的模糊控制规则，并引入变系统阻尼比的模糊反馈控制方法对航空发动机进行控制，仿真表明该方法可以提高控制精度，并显著改善动态响应品质。 为提高模糊控制的智能性，论文研究了模糊控制理论和神经网络控制理论在航空发动机控制中的融合。详细分析并给出了所研究模糊神经网络控制器的原理、设计方法、结构功能，并以某型涡扇发动机为对象进行仿真。仿真结果表明，设计的几种模糊控制器均具有良好的性能，验证了方法的适应性。为模糊神经网络智能控制方法应用于航空发动机控制系统设计提供了理论支持。