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基于遗传算法的航空发动机状态变量模型建立方法
引用本文:李秋红,孙健国.基于遗传算法的航空发动机状态变量模型建立方法[J].航空动力学报,2006,21(2):427-431.
作者姓名:李秋红  孙健国
作者单位:南京航空航天大学,能源与动力学院,江苏,南京,210016
基金项目:中国科学院资助项目 , 航空基金
摘    要:提出了一种采用遗传算法建立用于航空发动机控制系统设计的小偏差状态变量模型的方法,即根据发动机稳态工作点处的线性化数学模型的动态响应应该与该稳态工作点处的非线性数学模型动态响应一致的原则来构造遗传算法的适应度函数,通过优化算法,得出系统的状态变量模型.该方法不受系统模态及模型阶次的限制.应用该方法建立某型涡扇发动机的小偏差状态变量模型,具有较高的建模精度,根据该状态变量模型设计鲁棒控制器取得了良好的控制效果,从而验证了该方法的有效性.

关 键 词:航空、航天推进系统  航空发动机  状态变量模型  建模  遗传算法
文章编号:1000-8055(2006)02-0427-05
收稿时间:2005/6/26 0:00:00
修稿时间:2005年6月26日

Aero-Engine State Variable Modeling Based on the Genetic Algorithm
LI Qiu-hong and SUN Jian-guo.Aero-Engine State Variable Modeling Based on the Genetic Algorithm[J].Journal of Aerospace Power,2006,21(2):427-431.
Authors:LI Qiu-hong and SUN Jian-guo
Institution:College of Energy & Power EngineeringNanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China;College of Energy & Power EngineeringNanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing 210016, China
Abstract:Based on the Genetic Algorithm(GA),aero-engine small perturbation State Variable Model(SVM) was proposed.The fitness function of GA was established according to the principle that the aero-engine dynamic responses of the linear model should be in accordance with that of the nonlinear model at the same steady working point.Using the optimization algorithm,the SVM can be obtained.This method has no limitation on the system modes and orders.The SVM of some turbofan engine established with this method turns out to have high accuracy.The performance of the robust controller based on this SVM is quite well,which indicates the validity of this method.
Keywords:aerospace propulsion system  aero-engine  state variable model  modeling  genetic algorithm  
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