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基于相关性分析和神经网络的直接推力控制 总被引:5,自引:0,他引:5
传统的发动机控制是将一些可测量参数作为被控制量,如转速和压比,因为可由它们推算出推力。但由于推算的过程不准确,为保证发动机安全运行,在发动机的设计过程中常常保留了较大的裕度。而直接推力控制可以降低这些裕度,充分发挥发动机的性能。针对在飞行中推力无法直接测量的情况,本文使用了相关性分析和神经网络技术设计了非线性推力估计器,使用若干测量参数作为输入,实时计算出发动机的推力值。并针对发动机使用的实际情况,使设计出的估计器不但可以估计额定发动机的推力,而且可以估计非额定发动机的推力。在仿真结果中,估计出的推力跟踪上了正常和非额定发动机的推力。 相似文献
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航空发动机解耦控制器设计 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种基于输出拟形的解耦控制器设计方法。设计过程中针对某型涡扇发动机双变量控制系统,首先选取2个理想的一阶环节形成2个独立控制回路,以其在各通路单独阶跃下的无耦合响应为拟形目标。以LQR控制器设计为例,采用遗传算法(GA)来优化LQR控制器的加权矩阵Q和R,使闭环控制系统在各控制回路单独阶跃下的输出与目标相一致,从而达到解耦的目的。通过优化算法,设计出的LQR控制器取得了良好的动、静态解耦效果。 相似文献
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涡喷发动机多变量自适应加速控制 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种模型参考自适应控制方法, 并应用于双转子涡喷发动机多变量控制系统。仿真研究表明, 该方法在整个飞行包线内均有满意的瞬态响应, 对非线性的建模不确定性具有较好的鲁棒性, 以及对多变量系统中较强的耦合作用有较好的解耦效果。与传统的调节器相比, 发动机加速时间约减少16%, 加速过程中发动机推力明显增加, 平衡状态仍可提高约9%。 相似文献
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航空发动机中的降阶H∞/LTR设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的 ,可以解决航空发动机H∞/LTR设计方法阶数过高问题的目标回路设计方法。这种方法设计出的低阶控制器保持了原H∞/LTR方法设计出的控制器的性能和鲁棒性。此外 ,还提出了一种新的降阶方法 :快、慢模态降阶法 (SFMOR)。这种降阶方法对那些模态可以按其速度分为快、慢两部分的控制器特别适用。最后 ,给出了设计实例 相似文献
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基于序列二次规划算法的发动机性能寻优控制 总被引:12,自引:3,他引:12
提出用非线性序列二次规划(SQP,Sequen tial Q uadratic P rogramm ing)算法解决发动机性能寻优控制问题。分析了线性规划(LP,L inear P rogramm ing)算法用于发动机性能寻优的固有缺陷以及SQP算法的优点。给出了SQP算法与LP算法用于最大推力模式和最小油耗模式仿真结果对比曲线。数字仿真实验的结果表明,SQP算法具有比LP算法更好的优化效果,在工程实际中有很大的应用潜力。 相似文献