| 最小发汗量冷却系统的PID进化控制策略和实现算法 |
| |
| 引用本文： | 朱聪超,秦世引,杨学实.最小发汗量冷却系统的PID进化控制策略和实现算法[J].宇航学报,2008,29(4):1336-1340. |
| |
| 作者姓名： | 朱聪超 秦世引 杨学实 |
| |
| 作者单位： | 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院，北京 100083 |
| |
| 基金项目： | 收稿日期：2007-06-26; \ 修回日期：2007-12-10 |
| |
| 摘 要： | 针对发汗冷却系统中不可压缩发汗剂对热层温度场的优化控制问题，利用径向基函数神经网络建立了被控温度场的预测模型，构造了使发汗剂消耗量和预测温度超调量极小化的泛函性能指标，提出一种基于遗传算法的PID进化控制策略和实现算法。同时，该神经网络预测器可以通过在线学习随时跟踪温度场的变化，以实现对温度场的滚动优化和进化控制。仿真结果表明，这种基于神经网络预测和遗传算法优化的PID进化控制器能够实现在几乎无烧蚀的情况下发汗剂消耗量的最小化。而且，该算法还适合于多样化的性能指标，便于求解和实现，实用性强。
|
| 关 键 词： | 遗传算法 RBF神经网络 PID 发汗冷却 最优控制 |
| 收稿时间： | 2007-06-26 |
PID Evolutionary Control Strategy and Implementing Algorithm to Minimize Coolant Consumption in Transpiration Cooling System |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录！ |
| 点击此处可从《宇航学报》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《宇航学报》下载免费的PDF全文 |
