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- 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。
- 航空涡轮轴发动机加速寻优控制研究
- 作者： 钟周威 来源： 西北工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 数学模型 涡轮发动机 最优控制 航空发动机 轴系扭振
- 描述： 本文研究了某型航空涡轮轴发动机的数学模型、控制规律，分析了在近期航空涡轮轴发动机在装机试验中发现的轴系扭振问题，并根据轴系扭振产生的机理，在该发动机模型中增加了传动间隙、传动轴弹性扭转、旋翼气动特性等原数学模型中未加考虑的实际因素，来模拟轴系扭振
- 基于神经网络的航空发动机PID控制
- 作者： 杨华 来源： 西北工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 解耦 RBF网络 航空发动机控制 神经网络 鲁棒性 PID控制
- 描述： 航空发动机是一种工作机理复杂、非线性强的控制对象，所以使许多现代控制理论在应用上都受到了限制。而神经网络是一种基本上不依赖于模型的数学工具，具有较强的学习能力和自适应能力，适合于像发动机这样具有不确定性和高度非线性系统的控制。本文就采用神经网络方法与PID控制算法相结合的思想，设计了某型涡扇发动机的控制系统。 首先，对发动机单变量控制系统进行了设计，该控制系统以RBF神经网络辨识为基础，对神经网络PID控制器的权值进行调整，辨识网络和控制网络均采用以梯度下降法为学习原则的在线学习算法，并给出了辨识网络的辨识原理和结构。通过大量仿真结果表明，采用该方法设计的系统控制精度高、跟踪性能和抗干扰能力强、鲁棒性良好，适合于航空发动机控制。 其次，针对涡扇发动机双变量控制中变量之间的耦合问题，在单变量控制系统的基础上，提出了基于RBF网络辨识的发动机双变量神经网络PID解耦控制，并给出了控制系统的控制结构及原理。仿真结果表明，该方法控制精度高、跟踪性能强、鲁棒性良好，能够有效地减小各回路间的耦合影响，并保证发动机控制系统具有良好的稳态和动态性能。 最后，采用神经网络控制和PID控...