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91.
基于飞行包线划分的航空发动机T-S模糊模型辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空发动机在建立Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型时运算耗时长和过分依赖学习数据的问题,提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机T-S建模方法.通过飞行包线划分和标称点求取确定T-S模型的前件结构;计算各标称点的状态空间模型,将其作为T-S模型的后件;最后通过对航空发动机发参数据的机器学习完成对模型前件参数的辨识.仿真对比结果表明:该方法缩短了航空发动机T-S模糊模型的建模时间,并使得高压转子和低压转子转速的绝对误差分别小于0.25%,0.10%,保持了辨识精度. 相似文献
92.
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 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
93.
基于T-S模糊模型的航空发动机非线性分布式控制系统故障诊断 总被引:4,自引:1,他引:4
针对航空发动机非线性分布式控制系统的故障诊断问题,首先提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机非线性Takagi-Sugeno(T-S)建模方法,建立了具有网络诱导时延的航空发动机非线性分布式控制系统模型,然后将该系统视为离散切换系统,为其建立了具有时延补偿功能的故障观测器,给出了使得观测器误差系统渐近稳定的充分条件.故障检测仿真时间为20s,当第12s时,设定系统发生幅值为0.0025的阶跃型突变故障,仿真结果表明:12s之前,故障观测器保持渐近稳定,当第12s时,残差迅速增大并超过所设定阈值,从而检测到故障的发生. 相似文献
94.
为减小不确定性对航空发动机分布式控制系统性能的影响,针对具有参数摄动、不确定时延、执行机构动态故障、外部噪声干扰四种不确定性的航空发动机分布式控制系统,提出了一种基于鲁棒H∞理论的容错控制方法.首先对系统不确定性进行数学描述,将不确定时延视为服从齐次Markov链分布的随机变量,将执行机构故障等效为存在均值和方差约束的随机变量,并在此基础上建立整个闭环系统的增广模型;其次证明了该增广模型保持均方渐进稳定且具备H∞性能的充分条件;最后利用线性矩阵不等式(LMI)理论给出闭环系统鲁棒H∞容错控制器的设计方法.仿真结果表明该方法能够保证控制系统均方渐进稳定,并对以上四种不确定因素具有鲁棒性,同时对于飞行包线其他各点具有较好的动态响应. 相似文献
95.
96.
97.
针对传统的粒子群优化算法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种自适应粒子群优化算法,在迭代寻优过程中自适应地调节惯性权重和2个学习因子的数值。建立了无人机在山区环境执行勘察任务的航迹规划环境模型,分析了无人机自身约束条件。设计了自适应粒子群优化算法的适应度函数和航迹规划算法流程。分别采用自适应粒子群优化算法和传统粒子群优化算法开展了无人机三维航迹规划仿真实验。仿真结果对比表明,所提出的自适应粒子群优化算法比传统粒子群优化算法具有更高的全局搜索能力和搜索精度。 相似文献
98.
随着航空技术的不断进步和发展,飞机单程长距离飞行的技术难题正在解决,在长时飞行复杂变化环 境和高认知负荷情况下,睡眠剥夺对飞行员的认知损害存在明显的影响。本文从睡眠剥夺对主体认知机能的 影响分析切入,分析睡眠剥夺对感知注意能力、执行功能的影响,结合飞行员飞行认知需求,总结相关研究的实 验方法与研究结论,并从感知、决策与执行三个方面分析睡眠剥夺对飞行员所致的影响,指出睡眠剥夺对飞行 员认知决策的研究方向,对长时飞行条件下的驾驶舱总体设计具有借鉴意义。 相似文献
99.
100.