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航空发动机多变量模糊PID控制 总被引:3,自引:0,他引:3
普通PID控制器以其简单、实用、易于实现,在经典控制中倍受青睐。但是,对于像航空发动机这样复杂的非线性系统,这种控制器的控制效果就不够理想了。模糊控制理论的建立为这种问题的解决奠定了基础。本文针对航空发动机难于建立精确数学模型的特点,提出了发动机模糊PID参数自适应控制方案,并且对某型航空发动机进行了全包线内的数字仿真。仿真结果表明发动机模糊PID控制不仅不依赖于精确的对象模型,而且具有满意的动、静态性能。 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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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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《燃气涡轮试验与研究》2017,(3):53-56
航空发动机模拟过渡态吹风试验是获取全尺寸进气道模拟过渡态出口流场特性的有效方法,试验中为精确控制进气道出口流量,需对抽气压力进行自动调节。提出采用具有控制精度高、鲁棒性强且能缩短系统进入稳态时间等特点的模糊自适应PID控制器,来实现抽气压力的自动调节。与常规PID控制器的对比验证表明,模糊自适应PID控制器能快速响应气流流量变化,抽气压力控制精度高、控制品质良好。自动调压控制系统很好地满足了航空发动机全尺寸进气道模拟过渡态吹风试验的需求,成功获取了发动机起动和加减速过程中进气道的流量特性、总压恢复特性和畸变特性,为发动机起动和加减速控制规律的制定提供了数据依据。 相似文献
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航空发动机的智能神经网络自适应控制研究 总被引:2,自引:1,他引:1
针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性. 相似文献
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根据反馈神经网络控制方法在发动机控制系统中的应用研究,建立了基于反馈网络的发动机控制系统。采用反馈神经网络辨识发动机模型参数,用动态自适应算法对神经网络权值进行了调整,并在飞行包线内各工作点对整个控制系统进行了仿真。结果表明,使用神经网络建立的发动机控制系统具有良好的控制品质和较强的自适应能力。 相似文献
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航空发动机自适应逆控制研究 总被引:2,自引:0,他引:2
将自适应逆控制方法应用于航空发动机控制系统中,用横向滤波器实现了发动机的建模和逆建模,设计了发动机转速自适应逆控制系统。针对系统存在的稳态误差,提出了带积分环节的发动机自适应逆控制结构,提高了系统的稳态精度。飞行包线内的数字仿真结果表明,自适应逆控制方案精度高、跟踪快、鲁棒性较强。 相似文献
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