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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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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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航空发动机递归神经网络分路式解耦控制 总被引:8,自引:3,他引:5
针对航空发动机多变量控制中变量之间的耦合问题,提出了一种基于递归神经网络的分路式动态解耦控制方法,给出了发动机双路式解耦控制系统的结构及其解耦原理和算法。利用递归小波网络较强的动态非线性映射能力,在线完成发动机各控制通道的模型辨识,并回馈对应的灵敏度信息;神经网络PID控制器根据回馈的信息在线自适应调整参数,实现发动机各通道的准确跟踪和分路独立控制。仿真表明,该方法在保证控制系统良好的动态和稳态性能的同时,有效地减小了各回路之间的耦合影响,能够成功应用于发动机控制系统的解耦。 相似文献
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针对航空发动机分布式控制系统中时延不确定问题,提出了一种基于神经网络时延预测的航空发动机内模多变量控制设计方法。首先分析了分布式控制架构下网络时延产生的原因及影响因素。然后设计了内模控制器,包括基于神经网络的时延预测模块、内模主控制器模块、执行机构小闭环控制模块以及与发动机起动过程开环控制计划相结合的切换控制模块。在理想和扰动条件下,从理论上分析了基于预测时延的内模控制系统的稳定性能,并对所提控制策略下允许的最大时延进行了说明。最后进行了全数字仿真和硬件在环仿真试验。结果表明,所设计的神经网络时延预测模块具备高精度预测能力,内模控制器的稳态误差不超过0.5%,具有良好的抗干扰能力、并满足实时性要求,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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直升机/涡轴发动机综合系统鲁棒抗扰控制设计 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种直升机/涡轴发动机综合系统鲁棒抗扰控制方法。分别设计了基于线性矩阵不等式(LMI)的鲁棒保性能控制的直升机四通道多变量控制器和涡轴发动机转速控制器;为了进一步提高发动机自由涡轮转速环的抗扰能力,结合自抗扰控制(ADRC)方法,构建了涡轴发动机转速鲁棒保性能控制+扭矩ADRC补偿的控制方案,充分利用了ADRC控制强的干扰补偿能力,避免了鲁棒设计方法的保守性。在UH-60直升机/涡轴发动机综合模型仿真环境下通过模拟直升机大幅急速升降操作,验证了直升机/涡轴发动机综合系统所采用的鲁棒抗扰控制,尤其是涡轴发动机鲁棒自抗扰控制,具有理想的抗扰控制效果,能够抑制直升机机动操作过程中大的扭矩扰动对涡轴发动机造成的不利影响,从而使直升机具有更好的机动能力。 相似文献
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针对涡扇发动机内部状态大范围变化条件下,单点线性控制器控制效果不佳而线性变参数控制器求解困难的问题,提出了一种基于多入多出平衡流形展开模型的涡扇发动机反馈线性化滑模变结构控制。首先,采用多入多出平衡流形展开模型辨识技术,获得仿射型的涡扇发动机数学模型。随后,利用反馈线性化将平衡流形展开模型解耦,经过坐标变换获得可用于控制系统设计的线性结果,考虑了具有误差项和饱和函数的指数趋近滑模控制律来提高控制系统的鲁棒性,完成了基于平衡流形展开模型的多变量涡扇发动机反馈线性化滑模控制器设计。最后,在非线性部件级模型上开展了控制器验证。在平衡流形展开模型设计工况,增益控制和滑模控制的控制效果表明,基于平衡流形展开模型的反馈线性化方法能够获得涡扇发动机良好的控制效果。同时,在平衡流形展开模型稳定但精度无法保证的非设计飞行工况,反馈线性化滑模控制器能够进一步抑制不确定性的影响,保证转子转速和发动机压比的跟踪控制效果。 相似文献
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To perform transient state control of an aero-engine, a structure that combines linear controller and min–max selector is widely adopted, which is inherently conservative and therefore limits the fulfillment of the engine potential. Model predictive control is a new control method that has vast application prospects in the field of aero-engine control. Therefore, this paper proposes a wide-range model predictive controller that can control the engine over a wide range within the flight envelope.... 相似文献
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提出了一种串级PID+非线性模型预测控制(NMPC)的混合控制方案,用于涡轴发动机控制系统中。其中:主控制回路采用串级PID控制器以消除静差保证系统稳定;带约束优化的预测控制器则用于实时燃油补偿,以增强发动机系统对直升机功率需求的快速跟随能力。该预测控制器是基于在线预测模型实现,首先在VC环境下设计在线滚动最小二乘支持向量回归机(OSLS-SVR),在线训练高精度、实时性好的内嵌式预测模型,其测试精度可达3‰;而后利用该模型与序列二次规划(SQP)算法完成滚动优化,建立预测控制器;最后,在UH-60A直升机/T700涡轴发动机综合模型仿真环境下,通过模拟直升机大幅急速升降操作,验证了该混合预测控制方案对大扰动具有较强的抑制能力及鲁棒性,从而使直升机获得更好的机动性能。 相似文献