| 自适应循环发动机性能智能在线寻优算法研究 |
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| 引用本文： | 李岩,聂聆聪,牟春晖,宋志平.自适应循环发动机性能智能在线寻优算法研究[J].推进技术,2021,42(8):1716-1724. |
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| 作者姓名： | 李岩 聂聆聪 牟春晖 宋志平 |
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| 作者单位： | 北京动力机械研究所,北京动力机械研究所,西安交通大学 |
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| 基金项目： | 国家科技重大专项(2017-V-0014-0066) |
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| 摘 要： | 为解决自适应循环发动机性能在线自主优化问题，提出一种适用于三流道自适应循环发动机的智能自主优化控制方法，通过深度确定性策略梯度算法（DDPG）在线优化压比计划，实现控制规律自主寻优。本文在基准发动机特性图上给出了不同外涵面积下的等推力特性曲线，在此基础上给出了基准的最低油耗控制规律曲线。当发动机性能退化、或存在个体差异等偏离时，基准控制规律不再能使发动机性能最优，DDPG算法利用前期存储的数据对压比指令修正量进行训练学习，自主调整发动机控制规律。整机数值仿真结果表明，调整后亚声速巡航单位耗油率降低7.63%，与最低油耗点比较偏差0.03%。超声速巡航单位耗油率降低5.04%，与最低油耗点比较偏差0.01%。性能寻优算法可以在发动机性能偏离情况下实现发动机控制规律自主调节，达到最低油耗。
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| 关 键 词： | 自适应循环发动机 控制规律 强化学习 深度确定性策略 |
| 收稿时间： | 2020/10/1 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2021/5/28 0:00:00 |
Online Intelligent Optimization Algorithm for Adaptive Cycle Engine Performance |
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| LI Yan,NIE Ling-cong,MU Chun-hui,SONG Zhi-ping.Online Intelligent Optimization Algorithm for Adaptive Cycle Engine Performance[J].Journal of Propulsion Technology,2021,42(8):1716-1724. |
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| Authors: | LI Yan NIE Ling-cong MU Chun-hui SONG Zhi-ping |
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| Institution: | Beijing Power Generating Machinery Inst.,, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Aero engine Adaptive cycle Control law Performance seeking control Reinforcement learning Deep geterministic policy gradient |
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