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- 航空发动机分布式系统解耦控制研究
- 作者： 段进峰 彭靖波 谢寿生 王立国 来源： 火力与指挥控制 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 解耦 分布式控制 模拟退火 自适应遗传算法
- 描述： 航空发动机控制系统是一个复杂的多变量控制系统,控制变量之间的相互耦合会严重影响系统的动态、稳态性能,在发动机最大工作状态时,甚至会造成超温、超转等现象,严重威胁着飞行安全,制约着发动机性能的提高。针对上述情况,利用改进型遗传算法对航空发动机双回路PID控制参数进行寻优,实现了对控制变量的解耦。数值仿真结果表明改进方法能有效消除各变量之间的耦合影响,而且在控制精度、跟踪性能等方面表现良好,对不同环境条件下的航空发动机模型均有良好的控制效果,适用于航空发动机控制。
- 航空发动机分布式系统解耦控制研究
- 作者： 段进峰 彭靖波 谢寿生 王立国 来源： 火力与指挥控制 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 解耦 分布式控制 模拟退火 自适应遗传算法
- 描述： 航空发动机控制系统是一个复杂的多变量控制系统,控制变量之间的相互耦合会严重影响系统的动态、稳态性能,在发动机最大工作状态时,甚至会造成超温、超转等现象,严重威胁着飞行安全,制约着发动机性能的提高。针对上述情况,利用改进型遗传算法对航空发动机双回路PID控制参数进行寻优,实现了对控制变量的解耦。数值仿真结果表明改进方法能有效消除各变量之间的耦合影响,而且在控制精度、跟踪性能等方面表现良好,对不同环境条件下的航空发动机模型均有良好的控制效果,适用于航空发动机控制。
- 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...
- 基于神经网络的航空发动机控制研究
- 作者： 荣立烨 来源： 西北工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空 航空发动机 解耦 航天推进系统 多变量控制 QDRNN DRNN
- 描述： 航空发动机是一种复杂的热力机械，其特性随工作状态和外界条件变化有很大的变化，常规的反馈控制理论或者最优控制理论很难或无法保证系统性能最优。本文以某型航空发动机为研究对象，研究了神经网络整定PID控制的理论和方法，并将其应用于航空发动机的控制中。主要内容包括： 针对航空发动机非线性模型的复杂性，通过对对角神经网络(DRNN)以及准对角递归神经网络(QDRNN)的分析，同时采用了梯度下降法(GMD)对神经网络进行学习，研究了基于DRNN／QDRNN网络的航空发动机多变量解耦PID控制系统。阐明了该算法的结构和原理，完成了对设计点及非设计点的仿真。研究表明，DRNN网络结构相对简单，易于构造训练算法，较好地解决了双变量控制系统中变量之间的耦合作用；而在DRNN网络基础上改进的QDRNN网络，在结构变化不大的情况下，从仿真结果看来，更好的解决了双变量控制系统中变量之间的耦合作用，同时保证了运算时间不会因此大幅度增加。