基于小波及人工智能的航空发动机声发射信号降噪方法研究

作者： 郑钦文.   来源： 北京化工大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 小波分析   航空发动机   阈值选取   声发射   信号降噪  

描述： 基于小波及人工智能的航空发动机声发射信号降噪方法研究

基于BP-RBF神经网络的飞机舵机电液伺服加载系统研究

作者： 刘志伟   来源： 科技与创新 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机舵机电液伺服加载系统   RBF神经网络   多余力   BP神经网络  

描述： 飞机舵机电液伺服加载系统中存在多余力的干扰会影响系统加载的精确度,因此,为加载系统建模,建立整个电液伺服加载系统的非线性模型。在BP神经网络的PID控制器基础上加入了RBF神经网络,构成复合控制器,通过RBF神经网络的辨识,神经网络PID控制器控制精度高、效果好,参数实现了自整定,提高了非线性系统的控制精度,同时,也提高了加载精度,有效抑制了多余力。

压燃式航空活塞发动机转矩复合预测控制

作者： 叶桐   黄国勇   徐劲松   来源： 电子测量技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： RBF神经网络   压燃式航空活塞发动机   转矩复合预测控制   模拟退火粒子群优化算法  

描述： 由于压燃式航空活塞发动机工作过程具有强非线性等特点，只采用模型预测控制(MPC)算法来实现压燃式航空活塞发动机的转矩控制，会导致基于状态空间模型的转矩预测精度不理想。采用径向基(RBF)神经网络结合MPC的发动机转矩复合预测控制能解决上述问题。首先，通过脉谱(MAP)控制方式获得发动机的运行数据，以此作为自行搭建的发动机联合仿真平台上的神经网络训练样本集。其次，在粒子群优化(PSO)算法中引入模拟退火(SA)机制，训练RBF神经网络转矩预测模型。最后，通过联合仿真不断修正控制算法，验证了SA+PSO算法在RBF神经网络上训练发动机转矩预测模型的优越性，还能有效改善PSO算法容易陷入局部最优的问题，并通过发动机台架实验验证了转矩复合预测控制的有效性。

航空发动机的RBF网络滑模控制和优化算法研究

作者： 黄馨阁   来源： 大连理工大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   RBF神经网络   滑模控制   鲸鱼算法  

描述： 航空发动机的RBF网络滑模控制和优化算法研究

基于飞机发动机尾部喷口转向机构的EHA设计与性能研究

作者： 张均亚   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： RBF神经网络   电液作动器   动态性能分析   前馈控制  

描述： 基于飞机发动机尾部喷口转向机构的EHA设计与性能研究

压燃式航空活塞发动机转矩复合预测控制

作者： 叶桐   黄国勇   徐劲松   来源： 电子测量技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： RBF神经网络   压燃式航空活塞发动机   转矩复合预测控制   模拟退火粒子群优化算法  

描述： 由于压燃式航空活塞发动机工作过程具有强非线性等特点，只采用模型预测控制(MPC)算法来实现压燃式航空活塞发动机的转矩控制，会导致基于状态空间模型的转矩预测精度不理想。采用径向基(RBF)神经网络结合MPC的发动机转矩复合预测控制能解决上述问题。首先，通过脉谱(MAP)控制方式获得发动机的运行数据，以此作为自行搭建的发动机联合仿真平台上的神经网络训练样本集。其次，在粒子群优化(PSO)算法中引入模拟退火(SA)机制，训练RBF神经网络转矩预测模型。最后，通过联合仿真不断修正控制算法，验证了SA+PSO算法在RBF神经网络上训练发动机转矩预测模型的优越性，还能有效改善PSO算法容易陷入局部最优的问题，并通过发动机台架实验验证了转矩复合预测控制的有效性。

航空发动机的RBF网络滑模控制和优化算法研究

作者： 黄馨阁   来源： 大连理工大学 年份： 2018 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   RBF神经网络   滑模控制   鲸鱼算法  

描述： 航空发动机的RBF网络滑模控制和优化算法研究

基于飞机发动机尾部喷口转向机构的EHA设计与性能研究

作者： 张均亚   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： RBF神经网络   电液作动器   动态性能分析   前馈控制  

描述： 基于飞机发动机尾部喷口转向机构的EHA设计与性能研究

基于BP-RBF神经网络的飞机舵机电液伺服加载系统研究

作者： 刘志伟   来源： 科技与创新 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机舵机电液伺服加载系统   RBF神经网络   多余力   BP神经网络  

描述： 飞机舵机电液伺服加载系统中存在多余力的干扰会影响系统加载的精确度,因此,为加载系统建模,建立整个电液伺服加载系统的非线性模型。在BP神经网络的PID控制器基础上加入了RBF神经网络,构成复合控制器,通过RBF神经网络的辨识,神经网络PID控制器控制精度高、效果好,参数实现了自整定,提高了非线性系统的控制精度,同时,也提高了加载精度,有效抑制了多余力。

基于BP-RBF神经网络的飞机舵机电液伺服加载系统研究

作者： 刘志伟   来源： 科技与创新 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞机舵机电液伺服加载系统   RBF神经网络   多余力   BP神经网络  

描述： 飞机舵机电液伺服加载系统中存在多余力的干扰会影响系统加载的精确度,因此,为加载系统建模,建立整个电液伺服加载系统的非线性模型。在BP神经网络的PID控制器基础上加入了RBF神经网络,构成复合控制器,通过RBF神经网络的辨识,神经网络PID控制器控制精度高、效果好,参数实现了自整定,提高了非线性系统的控制精度,同时,也提高了加载精度,有效抑制了多余力。