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针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法.其中子模型Ⅰ采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型Ⅱ的输入;子模型Ⅱ采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令.为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数.数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17%和单一极端学习机最大14.5%的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性. 相似文献
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太阳能/氢能无人机总体设计与能源管理策略研究 总被引:2,自引:2,他引:2
针对小型低空长航时电动无人机需求,给出了太阳能/氢能混合能源动力系统集成方案和小型低空长航时无人机构型。针对典型任务剖面,综合考虑太阳能电池和氢燃料电池特性,提出了一种考虑全机重量能量耦合关系的总体设计方法和任务剖面驱动的能源管理策略;建立了能源系统模型,给出了能源控制流程,开发了能源管理仿真平台。以1.5 kg任务载荷为例,完成了无人机总体方案设计,仿真分析了各种能源特性对飞行结果的影响。结果表明:能源管理策略能够根据任务剖面的要求合理配置能源系统的功率,满足各阶段的功率需求;无人机在冬至日航时为21 h、夏至日可实现跨昼夜飞行;在能源系统重量相同情况下,该混合能源无人机的航时分别是纯锂电池无人机和燃料电池无人机的5.5倍和1.2倍。 相似文献
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磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。 相似文献
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无刷直流电机(BLDCM)是一种多变量、强耦合、非线性、时变的复杂控制系统。由于其采用传统的PID控制时很难满足需要,所以针对BLDCM精确调速的控制问题,在基于传统PID控制上引入模糊控制设计了模糊PID控制,并在此基础上应用变论域的方法,设计了变论域模糊PID控制器。以BLDCM为模型,通过MATLAB建立其仿真模型。仿真和试验结果表明,采用变论域模糊PID控制的BLDCM与传统控制的BLDCM相比,具有响应速度快、超调小、控制精度高等优点。 相似文献
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目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法. 相似文献