航空發(fā)動機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制研究及試驗驗證.pdf

1、先進控制策略是當前航空發(fā)動機控制的主流方向。本文對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反步控制在航空發(fā)動機中的應(yīng)用進行了一系列的研究工作，并對基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償?shù)淖赃m應(yīng)控制算法進行實物在回路仿真試驗，驗證算法的有效性。
　　 針對航空發(fā)動機，設(shè)計了一種徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償?shù)淖赃m應(yīng)控制算法。在控制結(jié)構(gòu)中加入一個穩(wěn)態(tài)工作點處的線化模型，降低了補償模塊的負擔(dān)，使得響應(yīng)更加迅速。徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模塊用于抑制未建模動態(tài)、傳感器噪聲、時延等，使整

2、個系統(tǒng)具有一定的魯棒性。
　　 探討了非線性控制算法在航空發(fā)動機控制中的應(yīng)用。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與反步法相結(jié)合，提出了切換型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反步控制方法，采用一種平滑的切換邏輯，避免了兩者結(jié)合后可能出現(xiàn)的奇異問題。該算法中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于辨識未知系統(tǒng)參數(shù)。數(shù)字仿真結(jié)果表明該算法能有效改善控制系統(tǒng)過渡態(tài)的品質(zhì)。
　　 利用實物在回路仿真平臺，驗證了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償?shù)哪Ｐ蛥⒖甲赃m應(yīng)控制算法在航空發(fā)動機應(yīng)用中的有效性。從工程應(yīng)用角度出發(fā)，采用一