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随着人工智能技术的发展,智能航空发动机逐渐成为当今航空领域研究的热点。传统的航空发动机控制对发动机模型的依赖性过强,而基于发动机气热动力学公式的机理建模会引入较大的建模误差,给控制器设计带来困难。对此,提出一种基于强化学习的航空发动机控制虚拟自学习方法,首先利用航空发动机的试验数据通过LSTM 神经网络建立虚拟学习环境,然后采用深度强化学习TD3 算法,在虚拟环境中训练智能控制器,最后采用JT9D 发动机模型验证智能控制器的性能。结果表明:相比于传统PID 控制,智能控制器产生的超调量更小,调节时间更短。 相似文献
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用于提高辨识效果的颤振试验数据小波去噪 总被引:3,自引:1,他引:3
准确估计模态参数在飞机颤振边界的预测中具有重要意义。为了提高频域辨识算法的辨识效果,提出了一种用于颤振飞行试验数据处理的小波去噪方法。该方法引入梯度倒数加权滤波器对数据进行预处理,处理后的数据运用冗余小波进行小波分解,然后对输入信号在不同尺度下分别进行阈值降噪,对输出信号则采用了一种改进的小波空域相关滤波法去噪。最后通过仿真计算和实际数据证明该方法有效。 相似文献
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基于时频域滤波及频域广义整体最小二乘辨识的飞机颤振模态参数辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一套适用于噪声环境的飞机颤振模态参数辨识方法.为减小噪声对辨识结果的影响,首先设计了一种针对扫频激励的时频滤波器,利用扫频信号及其响应在时频域分布较为集中的特点,有效去除噪声,提高了试验数据的信噪比.为进一步提高辨识精度,提出了一种基于随机模型的频域广义最小二乘辨识算法.将噪声条件下的系统辨识问题转化为广义整体最小二乘问题,并采用线性的广义奇异值分解求解模型系数,避免了非线性优化的复杂计算.通过优化加权项,获得了接近极大似然估计的辨识效果.最后,通过试飞试验数据验证了方法的有效性. 相似文献
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飞机颤振模态参数的频域子空间辨识 总被引:2,自引:1,他引:1
研究了基于非参数噪声模型的频域子空间系统辨识法,并采用频域子空间辨识算法实现了基于多通道数据的颤振模态参数辨识,改变了传统的单通道颤振试验数据分析模式,试验结果表明子空间算法能有效提取多通道数据中包含的主要危险模态信息,且计算量小,适用于模态参数的在线分析。 相似文献
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近年来,频域最小二乘(LS)辨识方法因其较小的计算量和较高的辨识精度,在模态分析尤其是飞机颤振模态分析中得到了广泛关注。在实际应用中为提高辨识精度,通常采用过拟合方法进行系统辨识,然而过高的模型阶次会引入多余的数学极点,导致稳态图中虚假模态的出现,进而影响真实模态的识别。为此,针对多输入多输出系统辨识问题,研究了两种典型参数约束条件对频域最小二乘辨识方法的不同影响,通过理论分析和数学推导解释了约束条件和虚假数学极点稳定性之间的关系。研究结果表明:适当选取约束条件有助于区分真实和虚假模态,是获得清晰稳态图的关键。最后,采用仿真算例和颤振实测数据验证了本文的结论。 相似文献
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在复杂的作战和着舰环境下,舰尾气流扰动是着舰误差的最主要来源之一。如果在着舰下滑阶段利用直接升力控制(DLC)的快速性和解耦性能力,可以极大地减轻飞行员着舰操纵负担并且提高着舰最后阶段对舰尾流的抑制能力。从航迹调节和姿态稳定的解耦角度出发,提出在非线性动态逆(NDI)控制框架下实现基于直接升力的着舰控制律方法,并通过建立含有舰尾流扰动的E-2C全量飞机仿真模型进行验证。结果表明:在非线性动态逆控制中引入直接升力的舰载机着舰控制律,可以实现在着舰下滑阶段姿态稳定的同时,通过直接升力快速解耦调节航迹误差,并且在引入舰尾流干扰的情况下,具有快速修正下滑倾角误差、抑制舰尾流干扰的能力,最终达到显著提高着舰精度的效果。 相似文献