全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
- 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...