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推进系统优化控制模式研究 总被引:11,自引:4,他引:7
在不同的飞行任务段采用不同的优化控制模式,能够充分发挥发动机的性能潜力,提高飞机性能。利用机载自适应模型,使优化控制模式具有自适应能力。优化过程采用线性规划(LP)方法结合发动机的物理响应过程来解决非线性的发动机性能优化问题。文中阐述了优化控制的设计和控制算法,并进行了数字仿真试验,结果表明:在平飞加速工况下,采用最大推力模式,可提高发动机推力约10%;在亚音速巡航时,采用最小油耗模式,可节省单位油耗约2%,验证了推进系统优化控制模式的性能效益。 相似文献
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从工程应用的角度出发,根据飞/推综合控制技术对计算能力和数据通信能力的要求,提出基于DSP和CAN总线的飞/推综合控制优化计算机设计方案。优化计算机实时接收飞机和发动机的信息,利用内嵌的优化模块,对发动机控制指令进行校正,使飞机和发动机的整体性能达到最优。论文阐述了优化计算机的软硬件设计方法,并通过基于优化计算机的飞/推综合控制半物理仿真试验,验证了优化计算机的设计方案是可行的。 相似文献
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以某型涡扇发动机为研究对象, 构建了基于神经网络的航空发动机智能性能诊断方法, 讨论了测量噪声及测量偏差对诊断结果的影响及其处理方法.建立一簇并行的神经网络组和发动机模型, 通过比较各模型输出与发动机测量参数之间的误差, 判断传感器是否存在测量偏差.仿真结果表明, 该方法能有效消除测量噪声, 准确判断并隔离有测量偏差的传感器, 得出正确的发动机性能诊断结果. 相似文献
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航空发动机模型参考模糊自学习控制 总被引:1,自引:0,他引:1
模型参考模糊自学习控制方法利用一个参考模型作为被控对象的输出性能要求,并且根据参考模型的输出和实际对象的输出间的误差,经过一个逆模糊模型学习产生模糊控制系统的控制规则。本文基于该方法离线构造了某型发动机的模糊控制器,并在发动机的其它状态及飞行包线的其它点进行在线学习校正,以得到期望的性能。仿真结果表明用该方法设计的模糊控制系统获得了满意的控制效果。 相似文献
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以某型涡扇发动机为研究对象,提出了基于卡尔曼滤波器和遗传算法的航空发动机性能诊断方法.根据发动机可测参数偏离额定特性时的变化量,利用卡尔曼滤波器对发动机性能参数进行了估计.当传感器存在测量偏差时,会使滤波器估计结果偏离真实情况.遗传算法以机载模型输出与发动机测量参数之间的误差最小为目标,通过优化计算,找出了存在测量偏差的传感器,确定其偏差,并最终消除了测量偏差对性能诊断的影响. 相似文献