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基于LMI涡扇发动机混合加权灵敏度H_∞动态输出反馈控制 总被引:2,自引:2,他引:0
利用回路整形和内模原理方法,选取合理频率域加权函数,结合实际被控对象状态空间模型,得到某广义被控对象状态空间模型,将原控制要求问题转化为标准H∞控制问题。基于LMI(LinearMatrixInequality)方法,对此广义对象进行最优H∞动态输出反馈控制器设计,进而求得原被控对象的控制器。以某型涡扇发动机为被控对象,进行混合加权灵敏度H∞动态输出反馈控制器设计,并在飞行包线范围内,进行了发动机控制系统非线性仿真验证。结果表明,此控制器满足抗干扰性、跟踪性要求,并具有一定鲁棒性。 相似文献
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航空发动机用基于LMI控制受约束的PI控制器设计 总被引:1,自引:0,他引:1
基于LMI方法 ,提出一种控制受约束的PI控制器的设计方法。考虑被控对象控制向量 2范数上界 ,得到控制受约束的LMI表述。并提出改进ILMI算法 ,用于解决控制受约束PI控制器求解问题。以某型单转子涡喷发动机为被控对象 ,并进行了仿真验证 相似文献
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为克服试凑法在控制回路参数优化中的局限性,针对涡扇发动机在加力状态易出现喷口摆动的不协调现象,考虑喷口
双环控制结构工作特点,采用按需正向设计策略,按照控制系统时域、频域性能指标设计要求,制定兼顾频域、时域性能要求的内、
外环协调控制的设计目标准则,提出一种喷口控制的多目标约束的差分进化内外环控制参数自整定优化设计方法,在双转子涡扇
发动机非线性模型上进行闭环控制系统仿真验证。结果表明:在飞行高度从0 增加到10 km、飞行马赫数从0加速到0.9的起飞和
爬升状态进入加力过程以及平飞中保持飞行马赫数不变的关断加力过程中,发动机未出现喷口摆动等现象,涡轮落压比最大相对
误差不大于1.5%,喷口闭环控制系统具有期望的伺服跟踪和抗飞行条件变化干扰能力。 相似文献
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为了获得准确的轮盘式特种调节阀流量特性模型,提高高空舱进口流量预测精度,提出了基于BP神经网络和NARX网络的建模方法。在对调节阀与传感器测点位置分析的基础上,将调节阀和阀后容腔作为整体进行建模。对比研究了流量系数、静态BP神经网络以及基于Gamma Test的动态NARX网络建模方法,并给出了工程中选取建模方法的建议。以试验流量数据为基准,仿真对比了不同阀门开度变化时,各模型输出流量的稳态误差和动态误差。结果表明,BP神经网络方法和NARX网络方法建模精度要优于流量系数法。同时,BP神经网络模型最大稳态误差为0.52kg/s,优于NARX网络模型和流量系数模型。NARX网络模型的最大动态误差为2.04kg/s,相比于BP神经网络模型和流量系数模型,能够更准确地反映流量的动态特性。 相似文献
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在分析传统网络中心战的概念和特点的基础上,阐述了网络中心战的协同作战过程,借鉴云计算技术的基础架构管理方法,为了保证时间、空间上都具有异构性的不同作战资源,能够有效地分配到战场上的作战目标,通过深入分析军事组织协同作战理论,提出了基于遗传算法的云协同异构服务动态适配模型,通过具体的算法案例分析,验证了算法的有效性。 相似文献
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为了实现对涡扇发动机高精准稳态控制,在静态输出反馈渐近稳定条件的基础上,考虑控制系统的鲁棒稳定裕度,推导了闭环极点配置圆的条件,提出了1种多变量控制系统闭环极点配置圆的线性矩阵不等式LMI设计方法。在双转子涡扇发动机上进行了仿真验证,双回路控制仿真表明:控制系统对于高压转子转速和涡轮落压比回路具有伺服跟踪和抗回路耦合干扰性能;单回路控制仿真表明:在不考虑执行机构动态直接进行控制器设计时,其相角裕度将减小30°左右,导致系统的动态性能和稳定性变差。 相似文献
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精确完整的发动机线性模型对于现代航空发动机控制系统的设计与故障诊断至关重要。提出了1种用差分进化算法提取包含发动机主要特征量及其执行机构状态变量的增广发动机状态变量模型的方法,其状态变量包括发动机转速、执行机构位移、速度、控制压力等特征,并包含了执行机构的输入饱和限制,与实际系统相一致。仿真结果表明:利用该方法建立的增广发动机状态变量模型与非线性模型动态响应过程吻合良好且稳定终值一致,可用于具有工程应用价值的控制器设计及包含执行机构的发动机故障诊断。 相似文献
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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。 相似文献