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分析研究了量子遗传算法(Quantum Genetic A lgorithm-QGA)的原理及其优势,将有指导的群体灾变及多宇宙并行演化策略引入量子遗传算法,改善其收敛性。以理想二阶系统为参考模型,实际系统响应曲线与参考模型响应曲线误差积分为目标函数,使用量子遗传算法进行发动机PID控制器参数优化并进行了数字仿真。仿真结果表明,量子遗传算法具有较好的全局收敛能力,应用于PID控制器控制参数优化后,控制器的控制效果良好,其在发动机控制系统中有较高的应用价值。 相似文献
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针对航空发动机PID控制器的参数寻优问题,提出基于人工蜂群算法(ABC)的航空发动机PID控制器参数自整定的方法。利用人工蜂群算法实现容易、计算简洁、寻优性能好、鲁棒性强的优点,优化PID控制器参数,以改善控制系统性能。考虑到可能存在的执行机构输出量的极大超调,融入执行机构输出的超调量惩罚机制,改进目标性能函数,有效避免了可能存在的发动机供油量极大超调现象。对涡扇发动机在地面和高空稳态工作点的增量形式的线性化数学模型进行了仿真验证,结果表明优化效果良好,转速阶跃响应反应迅速且超调量小,同时供油量也没有出现大的超调,验证了所提方法的有效性和实用性。 相似文献
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引入了基于频域理论的H∞回路成形鲁棒设计方法对某型航空发动机进行控制器设计,对设计过程中的关键技术进行了研究。在控制器设计过程中,引入多目标遗传算法对能使系统奇异值形状满足设计要求的权函数参数进行全局寻优,有效提高了控制器的设计效率和设计的准确性。同时对传统的控制回路结构进行了改形,改善了控制器性能。最后在设计的航空发动机数控系统快速原型化实时仿真平台上进行了硬件在回路仿真,证实了所设计的改型后的H∞回路成形控制器在航空发动机控制上所具有的良好的性能。 相似文献
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在基于DSP平台的某型航空涡扇发动机综合电子调节器的数字化研究中,提出了一种改进遗传算法,并将其应用于数字PID控制器的参数整定过程中.仿真结果表明,该改进遗传算法相比于基本遗传算法及常规PID参数整定方法,控制器动态性能更为优越,可调整性更强. 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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基于混合遗传算法的航空发动机PID控制参数寻优 总被引:3,自引:0,他引:3
结合某型航空发动机的比例积分微分控制(PID)参数整定与优化问题, 提出了一种全局最优且与初值无关的优化算法.算法采用与单纯形相结合的混合遗传算法, 结合了遗传算法良好的全局收敛性和单纯形算法的优秀的局部搜索能力, 提高了搜索速度与精度.仿真结果表明这种方法具有较好的收敛性与稳定性. 相似文献
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介绍了Fibonacci搜索方法应用于发动机性能优化中的原理,建立带两个出口面积、气流马赫数可变的引射器的涡喷发动机的总体性能计算模型,应用Fibonacci搜索方法在优化参数区间内对该发动机进行了最大推力、最低油耗、最低涡轮前温度模式的寻优.举例说明了Fibonacci搜索方法应用的具体过程.给出了不同高度、马赫数下的寻优结果.结果表明:最优目标性能满足的约束边界与飞行高度、马赫数密切相关.不同的飞行高度、马赫数对应了不同的最优控制策略.但不论飞行任务如何,根据该方法进行的优化控制所获得的目标性能是最佳的.该优化方法不仅适用于该类涡喷发动机,也为其他类型航空发动机的优化控制打下一定的基础. 相似文献
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电磁阀是组成航空发动机数字电子控制系统的重要部件,其响应的快速性是制约航空发动机数字电子控制系统性能的重要因素。根据某型航空电磁阀的设计原理构建了一种电磁阀数学模型,并使用设计参数及实际的试验、试车数据对所建成的航空电磁阀数学模型进行了验证。验证结果显示,所设计的电磁阀数学模型具有较高的动静态的精度,在此基础上,设计了一种基于自适应模拟退火算法的航空电磁阀优化方法,并对电磁阀的线圈匝数、阀芯质量、工作气隙的宽度和模型管直径等4个重要参数进行了优化。研究结果证实,相比于原设计方案,参数优化后的电磁阀开启响应时间缩短了50%,关闭响应时间缩短了45.4%。 相似文献