最小发汗量冷却系统的PID进化控制策略和实现算法 |
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引用本文: | 朱聪超,秦世引,杨学实.最小发汗量冷却系统的PID进化控制策略和实现算法[J].宇航学报,2008,29(4):1336-1340. |
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作者姓名: | 朱聪超 秦世引 杨学实 |
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作者单位: | 北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京 100083 |
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基金项目: | 收稿日期:2007-06-26; \ 修回日期:2007-12-10 |
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摘 要: | 针对发汗冷却系统中不可压缩发汗剂对热层温度场的优化控制问题,利用径向基函数神经网络建立了被控温度场的预测模型,构造了使发汗剂消耗量和预测温度超调量极小化的泛函性能指标,提出一种基于遗传算法的PID进化控制策略和实现算法。同时,该神经网络预测器可以通过在线学习随时跟踪温度场的变化,以实现对温度场的滚动优化和进化控制。仿真结果表明,这种基于神经网络预测和遗传算法优化的PID进化控制器能够实现在几乎无烧蚀的情况下发汗剂消耗量的最小化。而且,该算法还适合于多样化的性能指标,便于求解和实现,实用性强。
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关 键 词: | 遗传算法 RBF神经网络 PID 发汗冷却 最优控制 |
收稿时间: | 2007-06-26 |
PID Evolutionary Control Strategy and Implementing Algorithm to Minimize Coolant Consumption in Transpiration Cooling System |
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Abstract: | |
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Keywords: | |
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