航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

被引：5

作者：

赵俊 ^{[1
]}

陈建军 ^{[1
]}

王灵刚 ^{[2
]}

机构：

[1] 西安电子科技大学机电工程学院

[2] 中航一集团电光设备研究所

来源：

航空动力学报 | 2008年 / 10期

关键词：

航空发动机; 智能神经网络; 模糊PID控制; 混沌蚁群优化; 误差反传算法; 最小二乘支持向量机;

D O I：

10.13224/j.cnki.jasp.2008.10.026

中图分类号：

V233 [发动机附件系统];

学科分类号：

082502 ;

摘要：

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.

引用

页码：1913 / 1920

页数：8

共 7 条

[1] 基于遗传算法的航空发动机PI控制器参数优化方法 [J].