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采用进化神经网络方法,通过测量参数对压气机结垢性能退化模式进行了定量监控和评估。运用粒子群算法优化径向基函数(Radial Base Function,RBF)神经网络的初始权值,即由神经网络训练样本所得到的实际和期望的输出之间的误差平方和构造适应度函数,对RBF神经网络的隐层中心、半径以及输入输出权值进行全局寻优搜索,设计了进化RBF神经网络,并对模拟得到的压气机结垢的样本进行训练和测试。结果表明:进化RBF神经网络的模式识别能力比普通RBF神经网络的要强,对燃气轮机性能退化评估和健康管理具有重要理论意义和应用价值。 相似文献
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对航空发动机的多变量解耦控制方法进行了研究,提出了一种基于RBF网络辨识的航空发动机模糊神经网络解耦控制方法。该方法利用RBF网络辨识航空发动机的实时模型,为模糊神经网络控制器参数的调整提供了Jacobian信息,解决了模糊神经网络自适应控制器在被控对象不能精确建模情况下应用的问题。仿真结果表明,系统鲁棒性强.在设计点和偏离设计点处,均具有良好的动态特性和解耦特性。 相似文献
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在导弹俯仰通道中存在输入未建模动态情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演控制技术的神经网络自动驾驶仪的设计方法。首先应用两个RBF神经网络对输入未建模动态设计了神经网络逆补偿器,然后利用反演控制技术设计了导弹纵向自动驾驶仪。最后给出仿真结果显示了该设计方法的有效性。 相似文献
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提出一套预测压气机未知特性的方法,并基于面向对象思想采用变比热容计算方法进行压气机性能计算的分析和编程.结合粒子群优化(PSO)的全局寻优能力和反向传播(BP)神经网络的局部寻优能力提出基于PSO的BP神经网络(PSO-BP神经网络)预测压气机特性,分析了其预测误差和拟合误差:拟合误差基本都小于0.5%,预测误差基本都小于0.8%.其拟合精度和预测精度满足要求.采用变比热容计算方法来计算压气机性能,并采用面向对象方法编写了压气机性能计算程序.对几个压气机变工况点进行验证,各输出参数的最大误差为1.12%.因此,特性预测方法和性能计算的数学模型适用于压气机性能计算,这套方法同样适用于燃气轮机性能计算. 相似文献
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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RBF网络辨识的航空发动机多变量单神经元网络解耦控制方法。对发动机的多个控制回路,采用多个RBF网络实时辨识各个回路发动机的数学模型,并将系统的灵敏度信息实时反馈给各回路的控制器,保证了单神经元网络控制器对各回路的准确控制,最终实现对发动机多回路的解耦控制。通过在飞行包线内的仿真,结果表明,该方法不依赖被控对象的精确模型,有效地实现了对发动机的解耦控制,而且具有良好的动静态性能,将其应用于航空发动机多变量解耦控制是行之有效的。 相似文献
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基于改进BP网络的航空发动机起动过程辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
利用某型发动机地面试验数据作为学习样本,采用改进BP神经网络的方法,建立了航空发动机起动过程动态模型。利用所建立的模型对起动性能进行了估算,估算结果与试验数据基本相符。结果表明,将改进BP神经网络用于起动模型的辨识是可行的,该模型具有精度高,推广性好的优点。对于用BP神经网络对发动机进行起动性能计算具有一定的理论指导意义和应用价值。 相似文献
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针对基于机匣测点的航空发动机不平衡故障部位识别问题,提出了基于深度卷积神经网络的航空发动机不平衡故障部位诊断方法。针对某典型双转子航空发动机,建立整机耦合动力学模型,并利用数值积分算法实现不平衡故障数值仿真;在从发动机压气机端到涡轮端的高、低压转子上选择4个不平衡故障部位作为诊断对象,通过仿真分析得到发动机典型转速下的转子不同部位不平衡故障的仿真样本;计算4个机匣测点信号的规范化频谱,通过对大量仿真数据的处理得到反映不同不平衡故障部位的故障样本集;利用仿真得到的大量不平衡故障样本,训练深度卷积神经网络,利用深度卷积神经网络的优良特征学习能力实现航空发动机不平衡故障的不同部位进行识别,数值试验结果表明该方法对航空发动机不平衡故障部位的识别准确率达到95%。 相似文献
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由于存在干扰,飞参系统记录的发动机参数中,经常会有不少间断点和奇异值.为了利用数据对发动机性能趋势进行预测,必须对数据进行预处理.发动机作为一个系统,其各主要输入和输出参数之间必然存在着一定的函数关系.本文研究了利用RBF神经网络和参数之间的关系对数据进行预处理,得到了较为正常的数据,结果表明该方法是有效的. 相似文献
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航空发动机神经网络内模控制 总被引:3,自引:0,他引:3
基于神经网络内模控制理论研究了神经网络内模控制方法在航空发动机控制系统中的应用,建立了基于Elman网络的航空发动机多变量内模控制系统。采用Elman网络建立发动机内模型和内模控制器,详细介绍了建模、控制的算法及其实现过程。取部分飞行条件下的数据作为学习样本,采用动态BP算法对神经网络权值进行调整,并在飞行包线内其它工作点对整个控制系统进行了仿真。结果表明,使用神经网络建立的航空发动机内模控制系统具有良好的控制品质和较强的自适应能力。 相似文献
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自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,提出了一种基于自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制方法。设计了一类全程滑模面非线性函数,函数中含有变参数指数函数,其参数由一种新的自适应粒子群学习算法(PSO)结合RBF神经网络来整定。全程滑模控制保证了控制系统的全程鲁棒性,同时,由稳态误差收敛速度和滑模抖振幅度建立参数优化指标,用自适应PSO神经网络快速搜索当前的全局最优点。仿真结果表明,所设计的控制器取得了良好的效果,削弱了抖振。 相似文献