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基于遗传算法的航空发动机多目标优化PID控制 总被引:6,自引:3,他引:3
提出采用多目标遗传算法,对航空发动机PID控制器参数进行优化设计.使用先进多目标遗传算法NSGA-Ⅱ对航空发动机PID控制器进行参数整定.针对某型航空发动机在飞行包线内的飞行状态进行控制器参数的优化选取,仿真结果表明,与传统手动试凑调节PID控制器参数进行比较,转速阶跃响应过程的性能指标得到了很好的优化,获得了令人满意的优化效果. 相似文献
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无人直升机具有悬停、小速度全向机动、大速度前飞等飞行能力,其飞行包线范围大,对飞行控制律设计的要求很高。无人直升机在进行自动航线飞行时,不仅涉及的飞行模态多,而且需要满足复杂的飞行航线需求。根据无人直升机复杂的航线飞行特点,对其航线飞行过程进行区域划分,针对不同划分区域,采用工程上常用的PID控制方法和衰减软化技术,设计了高度控制器、纵向位置控制器、横向位置控制器、协调转弯控制器和控制器问的切换算法,并进行典型航线飞行的数字仿真。仿真结果显示,无人直升机飞行航迹与设定航线的重合性较好,模态切换稳定平滑,从而验证了无人直升机自动航线飞行控制律设计的正确性,为后续工程应用奠定基础。 相似文献
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针对传统飞机飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且还有与飞行品质要求缺乏相关性和物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进多目标进化算法的飞行控制律多目标优化设计方法。该算法引入了决策者的偏好信息,用以指导算法的搜索过程,使算法在决策者感兴趣的区域进行搜索,不但缩小了算法的搜索空间,提高了算法的效率,而且一次运算只求得偏好区域内若干个折衷解,避免了决策者要在众多非劣解中作出困难的选择。在算法中,采用了新的偏好信息给定方法,并提出了一种模拟"投票选举"的偏好信息处理方法,该方法直观简便并易于实现。最后,使用改进的多目标进化算法对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示该算法可有效提高控制律优化调参效率,结果满足期望的飞行品质要求。 相似文献
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研究了一种基于改进遗传算法的非线性评估方法。将非线性准则转换成简单的适应度函数,通过寻优找到最坏情况,在其基础上实现评估。仿真结果表明,该方法不仅能在各个飞行状态对飞行控制律进行非线性准则评估,而且能找出飞行包线内的最坏飞行状态,细化飞行包线,方法使用灵活,结果可靠。 相似文献
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控制问题中航空发动机飞行包线区域最优划分 总被引:8,自引:4,他引:4
结合最优化理论和线性系统理论,对控制问题中航空发动机飞行包线区域划分方法展开了研究。分析了发动机线性状态空间模型与进气道出口气流总温总压参数有关特性。在此基础上定义了飞行包线内任意两飞行点间的广义距离,提出将飞行包线区域划分与标称点设计问题转化为一个基于该广义距离的最大覆盖优化问题,即选择尽量少的标称点实现对飞行包线区域的覆盖。以涡扇发动机及其进气道为例,采用文中方法对其包线区域进行了划分计算,并对标称点与其覆盖区域内最远点处发动机线性化模型进行了比较。结果表明,该区域划分和标称点选择的优化方法的有效性。 相似文献
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针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异,从而有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,使用改进的粒子群优化算法对某型飞机纵向控制律设计进行数值仿真,结果显示,算法有效提高控制律优化调参效率,结果满足期望的飞行品质要求。 相似文献
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针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,以及物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。该算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异。从而,有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,还使用改进的粒子群优化算法对某型飞机横侧向控制律设计进行了数值仿真,结果显示该算法有效提高控制律优化调参效率,可满足期望的飞行品质要求。 相似文献
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采用控制分配技术对菱形翼布局无人机进行控制律设计,可以充分发挥其多舵面的优势,且在故障情况下进行控制重构而不改变飞行控制律.采用PID方法设计以虚拟舵面为输入的基本控制律,然后分别采用不动点迭代法、序列二次规划法(SQP)设计线性、非线性控制分配律,对比两种控制分配方法对控制系统的影响.经过仿真验证表明,由于阻力舵非线性舵效的影响,线性分配方法对指令的跟踪存在一定的误差,但是通过调整航向增稳系统的控制增益可以使控制系统具备足够的鲁棒性以克服跟踪误差的影响;非线性控制方法可以准确跟踪控制指令,但是其比线性分配方法计算耗时长. 相似文献
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应用保护映射理论的高超声速飞行器自适应控制律设计 总被引:2,自引:2,他引:0
针对高超声速飞行器包线范围广、参数变化大的控制需求,应用保护映射理论提出一种高超声速飞行器的自适应控制律设计方法。首先建立整个飞行包线内的线性变参数(LPV)模型,在参数变化边界点设计一个初始的控制结构和参数,然后基于保护映射理论分析初始控制结构使闭环系统稳定的参数范围,通过迭代自动获取整个包线内满足性能指标的控制参数,进而通过多项式拟合设计出高超声速飞行器自适应控制律。所提出的方法能够根据初始控制结构自动寻找一系列满足性能要求的控制器参数,并确定这些控制参数满足闭环系统稳定的设计范围。仿真结果表明,所设计的自适应控制律能够确保高超声速飞行器大包线的设计要求,实现闭环系统的鲁棒稳定。 相似文献
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航空发动机自适应神经网络PID控制 总被引:11,自引:4,他引:7
本文提出了一种航空发动机多变量自适应神经网络 PID控制方法, 采用基于共轭梯度的神经网络学习算法在线整定控制器参数。该控制器的设计无需知道发动机精确模型, 具有响应速度快、抗干扰能力强和鲁棒性好等优点。控制器不仅算法简单, 实现容易, 而且适用范围广。 相似文献
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针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求. 相似文献
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在被控对象模型精度不高的情况下,设计了一种自适应PID控制方法,提高其鲁棒性,以确保系统的响应具有最优的动态性能和稳态性能。该方法在常规PID控制的基础上,引入智能技术,在线实时调整PID控制器的3个参数。该控制器主要由3部分构成:一是采用遗传算法优化模糊推理规则;二是精确的Vague集推理规则表;三是基于Vague集相似度量的自适应PID控制。仿真结果表明,该控制方法响应速度快,稳态精度高。 相似文献
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为了提高几何可调冲压发动机尾喷管控制性能,针对具有静差与动态不对称特性的连续可调喷管作动系统,采用模糊控制算法进行控制器设计,并利用自适应遗传算法进行控制器参数优化,最后将模糊控制系统与PID控制系统进行性能对比。结果表明,相较于常规模糊控制系统,优化后的模糊控制系统消除了稳态误差,减小了大小喉径在调节时间上的差异,鲁棒性较强。相较于优化后的PID控制系统,优化后的模糊控制系统在保证无稳态误差的基础上,具有更短的调节时间与更小的超调量,跟踪信号时具有更小的误差包络,优化后的模糊比PID控制系统性能提高2.6倍。总之,基于自适应遗传算法优化的连续可调喷管模糊控制系统比PID控制系统性能更高,能够满足高动态几何可调冲压发动机提出的响应快、调节精准、超调小的要求。 相似文献