四输入模糊推理自校正控制在发动机控制中的应用

四输入模糊推理算法是同时利用两个输入模糊变量的误差和误差变化率进行模糊推理;在四输入模糊推理算法中引入自校正技术,形成了基于四输入模糊推理的双变量自校正模糊控制算法;仿真研究了该控制算法和控制器的特性,结果表明用该控制方法设计的航空发动机模糊控制系统获得了满意的控制性能。     

一种双变量模糊 PI 控制在航空发动机控制中的应用

针对某型航空发动机的性能控制,提出了一种双变量模糊ＰＩ控制算法,构造了双变量模糊ＰＩ控制器,研究它在航空发动机控制中的应用,探索航空发动机采用双变量模糊控制的规律,为航空发动机控制探索了一种新方法。     

航空发动机多变量自学习模糊解耦控制

提出了一种自学习模糊解耦控制器，将多变量模糊解耦控制和模型参考自学习控制结合起来，利用模糊逆模型在线产生和修正模糊解耦控制系统的规则库。并研究了它在航空发动机上的应用，取得了较好的控制效果。     

基于LMI的航空发动机多变量H_∞固定阶控制的研究

提供了一种新的航空发动机多变量静态输出反馈的固定阶PI控制器的设计方法。固定阶控制器的综合问题一般表征为满足双线性矩阵不等式(BMI)约束优化问题,获得BMI约束下的最优解非常困难。在航空发动机特定的控制条件下,将固定阶控制器的BMI问题转化为标准的线性矩阵不等式(LMI)问题,并推导出静态输出反馈的H∞固定阶控制器存在的条件及控制器的设计方法。使用该技术对某型涡扇发动机控制系统进行固定阶PI控制器设计,仿真结果表明,该控制系统其性能和鲁棒性满足要求。     

基LMI的航空发动机多变量H∞固定阶控制的研究

提供了一种新的航空发动机多变量静态输出反馈的固定阶PI控制器的设计方法.固定阶控制器的综合问题一般表征为满足双线性矩阵不等式(BMI)约束优化问题,获得BMI约束下的最优解非常困难.在航空发动机特定的控制条件下,将固定阶控制器的BMI问题转化为标准的线性矩阵不等式(LMI)问题,并推导出静态输出反馈的H∞固定阶控制器存在的条件及控制器的设计方法.使用该技术对某型涡扇发动机控制系统进行固定阶PI控制器设计,仿真结果表明,该控制系统其性能和鲁棒性满足要求.     

一种基于LMI的航空发动机输出反馈PI控制

基于LMI(LinearMatrixInequality,线性矩阵不等式),提出一种航空发动机PI输出反馈控制器设计方法。利用被控对象中控制向量2范数上界的限制,提出了一种改进ILMI(IterativeLMI)算法,用于解决控制受约束的航空发动机PI控制器的一种LMI描述求解问题。以某型双转子涡喷发动机为被控对象,基于LMI进行了PI输出反馈控制器的设计,并分区域在飞行包线进行了航空发动机控制系统仿真验证。结果表明,所得控制器满足预期设计要求,同时具有一定鲁棒性。     

航空发动机多变量 PI 型鲁棒控制器

首先用奇异值分解法,将航空发动机不同平衡点的小偏离线性模型统一为一个具有结构参数扰动的线性模型,然后应用鲁棒H∞控制理论及PI型H∞控制设计技术,设计了PI型鲁棒串级控制器,实现了低压转速和涡轮后温度同时保持常数的双变量发动机调节方案。最后采用某型双转子涡喷发动机气动热力学非线性数字模拟器,对所设计的控制器进行了仿真评估,结果表明控制系统具有良好的动态响应及鲁棒稳定性。     

电动膨胀循环变推力液体火箭发动机推力控制方案

以电动膨胀循环变推力液体火箭发动机为研究对象，设计了一种适用于电动膨胀循环发动机的推力闭环控制方案，其次基于AMESim平台建立了控制系统仿真模型，验证了重要部组件模型的准确性，并基于电动机泵和涡轮泵动力学模型对PID控制器进行了参数整定，最后着重针对推力调节的阶跃信号和斜坡信号开展了控制仿真。结果表明：在推力变比5∶1全工况范围内，双PI控制器适用于电动膨胀循环发动机推力调节控制，系统不存在稳态误差，但是调节过程存在波动；针对调节过程而言，双PI控制器控制信号的比例输出振荡是控制目标波动的主因，而积分输出造成了控制目标的稳态误差；相比阶跃信号调节，双PI控制器跟踪斜坡信号的效果更好，因此实际使用中，应尽量考虑斜坡信号进行推力调节。     

自整定PI型模糊控制器设计方法

提出了一种新的自整定PI型模糊控制器,该控制器可实现PI型模糊控制器的控制参数的自整定,使模糊控制器的设计和使用简化,保证模糊控制器的性能。理论分析和仿真结果证明了自整定模糊控制器的控制性能。     

基于新型神经网络的航空发动机多变量控制

根据PID控制结构提出了一种新型神经网络控制器,对其基本结构和学习算法等进行了分析。结合某型航空涡喷发动机双变量控制需求,利用2个结构相同、相互联系的神经网络,实现了发动机双变量控制和接耦。在不同飞行条件、不同发动机工作状态下的仿真表明,控制器具有良好的控制性能     

火箭发动机推力自校正控制研究

由于飞行器姿态控制和空间探测任务的特殊需要,要求对火箭发动机的推力进行控制。变推力液体火箭发动机可以满足这一要求,但当发动机的推力大范围变化时,发动机的动态特性随之变化,这使得简单的反馈控制难以满足控制要求。为了改善控制品质,本文为此研究了最小方差自校正控制问题。      

单输入模糊控制在液位控制系统中的应用

本文提出一种利用复合结构终端滑模面作为输入的单输入模糊控制器设计方法,将这种控制方法应用于液位控制系统,取得了满意的控制效果.单输入模糊控制器规则数比普通模糊控制器大大减少,这样就使得模糊控制器的设计和调节更简单、更方便.同时这种模糊控制器由于具有准滑动模态的性质,体现出较好的鲁棒性和稳定性.通过对水箱的控制实验,结果表明,该方法在实践过程中是切实可行和值得推广的.     

模糊控制理论在航空涡轮喷气发动机控制系统中的应用

对模糊控制进行了介绍。采用相平面法设计了模糊控制器,将其编成微机程序,使其完成模糊控制功能。对微机完成的其他操作,亦进行了介绍,给出了微机的主流程图。进行了多次发动机台架试车,当对发动机控制系统加入小偏离的控制和干扰信号,以及大偏离信号时,发动机的稳态和加速过程都获得了良好的控制品质。表明模糊控制具有满意的控制性能。     

基于混沌变量的航空发动机模糊神经网络控制

针对模糊神经网络控制器中模糊规则的设计和神经网络权值的确定存在困难这个问题,提出了混沌优化控制方案,将混沌优化算法应用到航空发动机模糊神经网络控制中,利用混沌优化算法对模糊神经网络的参数进行优化。仿真结果表明,设计的模糊神经网络控制器具有良好的性能。      

航空发动机多变量模糊滑模变结构模型跟踪控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模变结构控制和模糊逻辑系统的优点,提出了一种模糊滑模变结构模型跟踪控制方法。采用比例积分型切换超平面设计滑模变结构控制系统,使用模糊逻辑系统自适应调节切换增益,得到某涡扇发动机的模糊滑模变结构模型跟踪控制器。数字仿真结果表明,所设计的控制器不但能使被控对象较好地跟踪参考模型,消除抖振现象,而且对系统的不确定性具有不变性,保证了被控系统在整个控制阶段都具有较强的鲁棒性。     

直升机模糊神经控制模型

介绍了多变量系统的模糊神经控制模型、直升机飞行模糊控制规则建立的思路;建立了一个直升机模糊神经控制模型,并给出利用神经网络学习模糊控制规则的方法和步骤。     

某型发动机数控系统的相似参数自适应控制

针对航空发动机在全飞行包线非线性和时变的特点,提出了参数自适应PID控制器设计方法,研究了用最小二乘法和相似参数法两种参数估计器进行在线参数辨识和参数整定的问题。通过与发动机线性模型和部件级非线性模型的仿真,对两种控制算法进行了比较,确定了相似参数法自适应PID控制器具有稳定性好,计算简单,适用于全包线等优点。将相似参数法自适应PID控制器用于某型航空发动机全权限数控系统,通过试车和试飞,验证了该方法的优点。      

基于模糊数的航空发动机可靠性预计模型

根据模糊数适于量化模糊信息的特点,运用模糊集和区间分析理论,提出了一种基于模糊数的多级模糊综合评判方法,它能更好地根据模糊信息作出模糊决策。在此基础上,结合航空发动机可靠性的特点,建立了一种航空发动机可靠性预计的模型。该模型的特点是能够在综合考虑各种可靠性影响因素及其模糊性的情况下,对发动机的可靠性水平作出较为客观的综合评判,尤其适用于航空发动机设计初期的可靠性预计。