航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

基于SVM辨识的涡扇发动机全包线稳态控制方法

针对涡扇发动机全飞行包线范围稳态最优控制器的设计问题,首先根据不同飞行条件下发动机各工作状态的稳态“小偏差”线性模型,采用线性二次型调节器(LQR)分别设计得到相应的发动机最优线性控制器参数,然后将所得到的线性控制器用支持向量机方法进行非线性逼近,得到控制器参数的支持向量机辨识模型,以满足发动机全包线、全状态稳态控制的需要.支持向量机模型的输入为飞行高度、马赫数和稳态转速,输出为线性控制器参数.应用实例表明:该方法在全包线范围内对发动机最优稳态控制器的逼近误差均在2%以内,能较好满足控制精度要求.      

核热源功率测量系统冷端温度控制策略

基于核热源功率测量系统冷端温度控制需要,建立系统动态特性模型.在开环仿真分析的基础上,分别设计了PID（proportion integration differentiation）控制、模糊控制以及支持向量机(SVMsupport vector machines)智能预测控制3种控制算法,并完成了其仿真研究,验证了测量系统控温的可行性.结果表明:将SVM优秀的非线性函数逼近能力与预测控制相结合来拟合被控非线性系统模型,并通过支持向量机的预测结果进行反馈校正,使系统具有良好的鲁棒性和稳定性,易于工程应用.      

基于约简遗传规划的线参数模型及在航空发动机起动建模中的应用

提出了一种新的约简遗传规划(PGP)算法和一种新的基于约简遗传规划的航空发动机起动动态线参数模型.这种模型采用遗传规划产生航空发动机起动模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支(基本函数项)对于模型精度的贡献并去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性模型.发动机起动过程试车数据建模和与支持向量机的比较证明,这种方法可以产生适用性好、解析性强的线参数非线性模型,产生的模型可获得与支持向量机相当甚至更优的结果.     

基于QDRNN网络的航空发动机多变量解耦控制

针对航空发动机非线性模型的复杂性,通过对准对角递归神经网络(QDRNN)及梯度下降法(GMD)的分析,研究了基于QDRNN网络的航空发动机多变量解耦PID控制系统.阐明了该算法的结构和原理,通过对设计点及非设计点的仿真.研究表明,QDRNN网络结构相对简单,易于构造训练算法,较好地解决了双变量控制系统中变量之间的耦合作用.      

基于支持向量机的航空发动机PID解耦控制

针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于支持向量机(support vector machines,SVM)的航空发动机PID(proportion integration differentiation)解耦控制方法.利用SVM辨识发动机非线性模型,并获得SVM瞬时线性化模型,在线性化模型的基础上完成了PID参数的在线自整定.利用Lyapunov稳定性定理对控制器的收敛性进行了分析.通过对某型航空发动机的仿真,验证了该方法的有效性和可行性.      

基于遗传算法的航空发动机机载模型支持向量机修正方法

航空发动机的实时模型与发动机的匹配精度直接影响着航空发动机故障诊断的精度.提出了基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量回归机(AGA-LSSVR)方法对航空发动机机载实时模型进行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量机中的参数的选取对模型修正的影响,在参数的选取空间里采用自适应遗传算法搜索最优参数.最后,比较了Back propagation(BP)神经网络、支持向量回归机、AGA-LSSVR等方法在机载模型中的修正效果.结果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,验证了修正模型的有效性.      

基于支持向量机的航空发动机性能衰退指标预测

针对航空发动机性能衰退状态的趋势预测问题,基于非线性支持向量机回归建立了发动机性能衰退指标的预测模型,给出了反映其性能衰退的综合指标。利用该模型对发动机的性能衰退指标进行了预测分析,并与神经网络模型预测结果进行了比较。结果表明:支持向量机回归预测模型能更准确地对发动机的未来状况进行预测。     

基于小波分形和一类辨识的航空发动机故障诊断

在支持向量机理论的基础上,针对支持向量机的二类辨识传统,引入了基于支持向量机的一类辨识理论。设计了航空发动机几种典型故障的一类分类器,使得发动机的故障诊断更加简单可行。同时,将小波分形方法引入到航空发动机振动信号的特征提取中。通过对航空发动机典型故障的成功诊断,证明了该方法的有效性。     

基于RVM回归误差补偿的航空发动机分布式控制系统多步预测控制

针对具有随机有界双侧时延的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于多步预测和关联向量机(RVM)回归误差补偿的控制方案.首先建立航空发动机分布式控制系统(DCS)的神经网络非线性自回归滑动平均(NARMA)模型,利用当前的系统输出和控制量对N步之后的系统输出进行预测;其次用改进的RVM回归多步预测算法估计NARMA模型的的预测误差,并对预测结果进行误差补偿;最后利用补偿之后的预测值和设定值对控制参数进行滚动优化,设计系统的神经网络逆控制器实现系统的自适应控制.仿真结果证明该控制策略能够避免随机有界双侧时延对控制系统的影响,实现对设定值的稳定跟踪,且控制器具有较好的实时性和鲁棒性.低压转子转速阶跃响应的稳态绝对误差小于0.04%,响应时间小于0.3s.      

基于李雅普诺夫函数的航空发动机非线性控制设计方法

针对航空发动机非线性模型,提出了1种基于李雅普诺夫(Lyapunov)函数的航空发动机非线性控制设计方法。在保证系统稳定的前提下,采用该方法完成了航空发动机非线性控制器的设计。仿真研究结果表明:该设计方法可提高系统响应速度,能有效抑制干扰,且具有良好的跟踪性和鲁棒性,有效改进了航空发动机控制系统的性能。     

某型发动机数控系统的相似参数自适应控制

针对航空发动机在全飞行包线非线性和时变的特点,提出了参数自适应PID控制器设计方法,研究了用最小二乘法和相似参数法两种参数估计器进行在线参数辨识和参数整定的问题。通过与发动机线性模型和部件级非线性模型的仿真,对两种控制算法进行了比较,确定了相似参数法自适应PID控制器具有稳定性好,计算简单,适用于全包线等优点。将相似参数法自适应PID控制器用于某型航空发动机全权限数控系统,通过试车和试飞,验证了该方法的优点。      

基于支持向量机和信息融合的整机振动状态监视与诊断

将信息融合和支持向量机等智能诊断技术应用于整机振动状态监视与故障诊断领域。采用航空发动机振动信号作为诊断模型的训练样本,使支持向量机能够反映特征向量和故障类型的映射关系,从而成功地诊断了某型发动机的振动故障模式。     

航空发动机LQR控制的模糊神经网络方法

针对线性二次型调节器LQR在航空发动机多变量控制中存在的存储量需求太大的问题,提出了相应的自适应神经网络模糊控制方法。根据某型发动机飞行包线内给定工作点的线性化模型,分别设计控制器,并将分别设计的控制器用自适应神经网络模糊推理的方法进行综合,使之成为一个非线性的控制器,由此可以得出其它工作点的LQR设计结果。该方法能够在一定程度上弥补LQR控制的缺陷,仿真实例表明了其有效性。      

基于SVMα阶逆系统方法的非线性预测控制

针对一类未知非线性大时延系统,利用SVM特有的表达任意非线性映射能力,辨识得到非线性系统的α阶逆模型,然后将其串在原系统前组成SVMα阶伪线性复合系统。以此复合系统为被控对象,用预测控制方法实现对其有效控制。该方法不仅将非线性系统简化成伪线性系统,而且具有良好的控制效果,控制器设计简单。     

航空发动机神经网络自学习PID控制

将神经网络与传统的PID控制相结合,构成神经网络自学习PID控制,用神经网络在线整定PID控制器的比例、积分及微分三个参数,使被控对象跟踪理想参考模型的输出。该系统具有自学习能力,能适用于非线性、时变的被控对象。将神经网络自学习PID控制方法用于航空发动机全包线控制以及蜕化发动机的控制,进行了数字仿真,验证了该方法的有效性。     

基于改进LS-SVM的航空发动机传感器故障诊断与自适应重构控制

提出了一种基于改进LS-SVM的航空发动机传感器故障诊断与自适应重构控制方法.该方法通过给误差变量赋予不同权值因子提高LS-SVM的鲁棒性,采用修剪算法提高LS-SVM的稀疏性;该方法从某涡扇发动机输入输出空间中建立其正常模型,采用阈值判别法对传感器故障进行实时监视与诊断,并用模型输出值代替故障传感器测量值反馈回闭环控制系统,实现对发动机的自适应重构控制.仿真结果表明,该方法能及时准确地定位故障,并进行有效的自适应重构控制.      

根轨迹法在燃油控制回路PI控制器参数设计中的应用

为进一步提高航空发动机燃油控制回路的控制性能,使其达到数控系统性能指标要求,针对发动机的特性,从其控制系统的实际运用角度出发,开发出适用于其燃油控制回路PI控制器的根轨迹参数设计方法.该方法采用根轨迹图并结合控制性能指标要求确定了闭环主导极点的期望区域,在根轨迹图上放置极点和零点,移动闭环主导极点到期望区域内以确定满足性能指标要求的PI控制器参数.通过仿真试验发现,采用根轨迹法所设计的燃油控制回路PI控制器参数不仅能达到数控系统性能指标要求,所设计PI控制器的控制品质还明显优于零极点对消法.     

基于混沌变量的航空发动机模糊神经网络控制

针对模糊神经网络控制器中模糊规则的设计和神经网络权值的确定存在困难这个问题,提出了混沌优化控制方案,将混沌优化算法应用到航空发动机模糊神经网络控制中,利用混沌优化算法对模糊神经网络的参数进行优化。仿真结果表明,设计的模糊神经网络控制器具有良好的性能。