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1.
航空发动机多变量三层神经网络控制   总被引:3,自引:2,他引:3       下载免费PDF全文
提出了一种发动机多变量神经网络控制方法。采用三层前向神经网络对非线性项进行补偿,神经网络权重自适应律采用在线学习算法。控制系统的设计不需要知道精确模型,适应于全飞行包线。仿真研究表明发动机多变量神经网络控制具有良好的动、静态性能。  相似文献   
2.
一种建立航空发动机状态变量模型的新方法   总被引:32,自引:12,他引:20  
本文提出了一种用于建立航空发动机状态变量模型的新方法—拟合法:即用发动机部件级模型在稳态工作点处的非线性动态响应数据拟合该点处的小偏离状态变量模型。并应用这种方法建立了某型涡扇发动机在高空稳态工作点处的小偏离状态变量模型,以及地面加速过程的大偏离状态变量模型。通过动态仿真研究,可以看出:与偏导数法比较,拟合法明显提高了建摸精度。  相似文献   
3.
飞行/推进系统自适应神经网络综合控制仿真研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
黄金泉  蔡红武 《航空学报》2002,23(4):364-367
 提出一种基于发动机喘振裕度自适应的飞行 /推进系统综合控制。在发动机喘振裕度较大的某些飞行条件或飞行包线内,通过调整喷口面积,使发动机喘振裕度保持在一个较小值,既保证发动机稳定工作,又增加发动机推力,从而改善飞机的性能。采用分散控制方案,综合控制系统由 5个控制子系统组成。各控制子系统的设计采用自适应控制和神经网络相结合的方法,所提出的参数和权重的自适应调整律保证系统的稳定性。全包线范围内飞机平飞加速和爬升数字仿真结果表明,该综合控制方法可缩短飞机的平飞加速时间和爬升时间。  相似文献   
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