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1.
无人机涡喷发动机的神经网络自适应PID控制   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
马静  杨育武  王镛根 《推进技术》2003,24(6):517-520
将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合,组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值,为加快收敛速度,应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明,RBF网络较ELM,标准BP及改进的BP等网络具有明显优点。对某型无人机涡喷发动机控制系统的仿真结果表明此控制方式具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点。  相似文献   
2.
王镛根  马瑞 《航空学报》1987,8(12):659-660
 一、发动机转速回路数控系统 由于数字计算机具有高速度、高精度、多功能、大容量和灵活性的综合优点,自60年代起,被广泛地用于控制领域。高速飞机的动力装置,包括进气道、燃气发生器、喷  相似文献   
3.
在介绍PД-33发动机控制方案基础上,对发动机主状态、过渡态和加力状态控制方案进行了分析,认为该发动机大量采用分段的组合式控制方案是合理的,达到了常规控制方案所达不到的控制效果。  相似文献   
4.
对多重模型自适应滤波(MMAF)进行了改进并将它用于控制系统的传感器的故障诊断与容错。数值仿真表明, 其故障诊断准确度高, 容错效果良好。  相似文献   
5.
故障诊断的神经网络观测器法   总被引:10,自引:0,他引:10  
张学峰  王镛根 《航空动力学报》1997,12(2):149-151,218
以神经网络的自学习代替故障诊断观测器法中的解析计算,提出了一种新的故障诊断方法,从而解决了具有模型不确定性系统的故障诊断问题。对某型航空发动机控制系统传感器故障进行了仿真研究,该方法不仅具有传统观测器法报警及时准确、易于实现容错控制的优点,又不需要获得系统精确的数学模型,对具有模型不确定性系统的故障诊断与容错很有效  相似文献   
6.
故障诊断的神经网络多重模型自适应方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
王镛根  张学峰 《航空动力学报》1997,12(2):152-154,218-219
将神经网络与故障诊断的多重模型自适应方法相结合,提出了故障诊断的神经网络多重模型自适应方法,并对某型航空发动机控制系统传感器故障进行诊断仿真。仿真表明,该方法能够用来解决具有模型不确定性系统的故障诊断问题,同时,对未知的故障模态具有自学习能力  相似文献   
7.
某型涡扇发动机控制系统传感器故障诊断研究   总被引:8,自引:3,他引:5  
研究利用卡尔曼滤波器及多重故障假设检验方法来检测某发动机控制系统传感器硬、软故障,并实现故障传感器的输出重构。给出了传感器故障诊断原理及算法,针对传感器常见典型故障进行了故障诊断过程仿真。仿真结果表明,所研究的方法能及时、有效的检测到故障传感器,并对其进行隔离和重构,没有发生误报和漏报现象。  相似文献   
8.
在介绍PД-33发动机控制方案基础上,对发动机主状态,过渡态和加力状态控制方案进行了分析,认为该发动机大量采用分段的组合式控制方案是合理的,达到了常规控制方案所达不到的控制效果。  相似文献   
9.
本文设计了一个智能控制器,用于航空发动机稳态小偏离与瞬态大偏离控制,数字仿真研究结果表明,它比模糊控制及PID控制具有更好的控制性能。  相似文献   
10.
姜大中  王镛根 《航空学报》1985,6(5):506-508
 上述实例及其它算例表明,试验数据与理论值偏差1%时,所得估值参数与理论参数的最大相对误差不大于4%,因此,Levy提出的系统辨识方法是有实用价值的。 二、试验频率点数和频率范围对辨识精度影响 Levy法不是无偏估计,增加试验点数,不一定能提高估值精度,还会使系数阵X行数增加,易于导致病态矩阵和试验数据的弱相关,使辨识精度下降,甚至估值参数不可信。  相似文献   
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