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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RVM回归误差补偿的航空发动机分布式控制系统多步预测控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对具有随机有界双侧时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于多步预测和关联向量机(RVM)回归误差补偿的控制方案.首先建立航空发动机分布式控制系统(DCS)的神经网络非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,利用当前的系统输出和控制量对N步之后的系统输出进行预测;其次用改进的RVM回归多步预测算法估计NARMA模型的的预测误差,并对预测结果进行误差补偿;最后利用补偿之后的预测值和设定值对控制参数进行滚动优化,设计系统的神经网络逆控制器实现系统的自适应控制.仿真结果证明该控制策略能够避免随机有界双侧时延对控制系统的影响,实现对设定值的稳定跟踪,且控制器具有较好的实时性和鲁棒性.低压转子转速阶跃响应的稳态绝对误差小于0.04%,响应时间小于0.3s. 相似文献
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基于支持向量机的航空发动机PID解耦控制 总被引:3,自引:2,他引:1
针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于支持向量机(support vector machines,SVM)的航空发动机PID(proportion integration differentiation)解耦控制方法.利用SVM辨识发动机非线性模型,并获得SVM瞬时线性化模型,在线性化模型的基础上完成了PID参数的在线自整定.利用Lyapunov稳定性定理对控制器的收敛性进行了分析.通过对某型航空发动机的仿真,验证了该方法的有效性和可行性. 相似文献
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基于新型神经网络的航空发动机多变量控制 总被引:2,自引:0,他引:2
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 相似文献
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航空发动机神经网络内模控制 总被引:3,自引:0,他引:3
基于神经网络内模控制理论研究了神经网络内模控制方法在航空发动机控制系统中的应用,建立了基于Elman网络的航空发动机多变量内模控制系统。采用Elman网络建立发动机内模型和内模控制器,详细介绍了建模、控制的算法及其实现过程。取部分飞行条件下的数据作为学习样本,采用动态BP算法对神经网络权值进行调整,并在飞行包线内其它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航空发动机内模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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基于RBF网络的航空发动机 terminal滑模控制 总被引:5,自引:3,他引:2
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,结合滑模控制和神经网络控制的优点,提出了一种基于径向基函数(radical basis function,简称RBF)网络的航空发动机terminal滑模控制方法.分析了传统指数趋近律的不足,提出了一种改进的指数趋近律来削弱抖振.该控制器采用terminal滑模面,并且利用径向基函数神经网络在线实时补偿未知干扰和不确定项的影响.仿真结果表明,所设计的控制器取得了令人满意的控制效果,能有效地抑制干扰和参数不确定性的影响,削弱了抖振. 相似文献
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提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。 相似文献
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基于多模型方法的全包络鲁棒飞行控制器设计 总被引:7,自引:2,他引:5
利用新一代歼击机不同平衡点的多个非线性子模型对其机动飞行的全包络模型进行逼近。对于每一个子模型,设计相应的动态逆控制器,应用模糊神经网络产生控制器切换决策,实现不同飞行状态下不同模型控制器之间的相互切换。同时为了提高多模型飞行控制效果,对各模型控制器的输入及输出采样并作为神经网络的学习样本,形成一个全包络内的多模型统一神经网络控制器。最后通过歼击机的大迎角机动仿真来验证所设计的基于多模型的统一神经网络控制器的有效性,仿真结果表明所设计的统一神经网络控制器是有效的。 相似文献
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基于滑模神经网络的自主飞艇姿态控制 总被引:2,自引:0,他引:2
针对自主飞艇飞行环境的不确定性,提出了一种基于自适应滑模神经网络的姿态控制系统.平流层高空飞行环境对飞艇控制产生了许多不确定性因素,利用自适应变结构控制和神经网络方法设计了飞艇的俯仰通道控制器.非线性仿真结果表明:控制器能够适应对象结构参数及外部扰动的大范围变化,满足姿态控制稳定性要求,同时也消除了变结构控制系统的抖振,具有良好的鲁棒性和动态性能. 相似文献
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Lin C.L. Shieh N.C. Tung P.C. 《IEEE transactions on aerospace and electronic systems》2002,38(3):918-932
Design, simulation and experimental implementation of a wavelet basis function network learning controller for linear brushless dc motors (LBDCM) are considered. Stability robustness with position tracking is the primary concern. The proposed controller deals mainly with external disturbances, e.g. nonlinear friction force and payload variation in motion control of linear motors. It consists of two parts, one is a state feedback component, and the other one is a learning feedback component. The state feedback controller is designed on the basis of a simple linear model, and the learning feedback component is a wavelet neural controller. The attenuation effect of wavelet neural networks on friction force is first verified by the numerical method. The learning effect of wavelet neural networks on friction force is also shown in the numerical results. Then, a wavelet neural network is applied on a real LBDCM to on-line suppress the friction force, which may be variable due to the different lubrication. The effectiveness of the proposed control schemes is demonstrated by simulated and experimental results. 相似文献