本文關(guān)鍵詞：基于啟發(fā)式優(yōu)化算法的航空發(fā)動(dòng)機(jī)自適應(yīng)控制

  更多相關(guān)文章： 航空發(fā)動(dòng)機(jī) 自適應(yīng)控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 反步法 GA PID

【摘要】：航空發(fā)動(dòng)機(jī)是一類(lèi)非常復(fù)雜而且非線性很強(qiáng)的被控對(duì)象，具有非常強(qiáng)的不確定性和時(shí)變性，，并且建立其精確數(shù)學(xué)模型非常困難，將傳統(tǒng)的控制方法應(yīng)用到航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制中一般都難以獲得令人滿意的效果。因此研究不依賴被控對(duì)象精確數(shù)學(xué)模型的控制算法成為一個(gè)重要研究方向。 首先，設(shè)計(jì)了一種遺傳算法與PID控制器相結(jié)合的控制方法。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)初步估計(jì)PID參數(shù)的大致范圍，然后再利用遺傳算法(GA)在這一大致范圍內(nèi)進(jìn)行搜索優(yōu)化得到最優(yōu)的PID參數(shù)。為滿足性能指標(biāo)的要求，設(shè)計(jì)了遺傳算法與PID控制器相結(jié)合的航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)。 其次，設(shè)計(jì)了一種基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制的方法。利用遺傳算法搜索出一組最優(yōu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行在線實(shí)時(shí)辨識(shí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)得到的靈敏度信息被反饋給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器，確保神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)的準(zhǔn)確控制。結(jié)合某型航空渦噴發(fā)動(dòng)機(jī)，在選定的設(shè)計(jì)點(diǎn)處進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)。仿真結(jié)果表明該控制系統(tǒng)不僅具有良好的響應(yīng)速度和超調(diào)量，而且具有較強(qiáng)抗干擾能力。 最后，設(shè)計(jì)了基于反步法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)。由于發(fā)動(dòng)機(jī)的空氣和燃油的流量不可得，因此設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器，由該觀測(cè)器估計(jì)出發(fā)動(dòng)機(jī)的狀態(tài)變量。然后，基于反步法設(shè)計(jì)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。仿真結(jié)果表明該控制系統(tǒng)有效的減小發(fā)動(dòng)機(jī)燃燒的循環(huán)變動(dòng)。
【關(guān)鍵詞】：航空發(fā)動(dòng)機(jī) 自適應(yīng)控制 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 反步法 GA PID
【學(xué)位授予單位】：沈陽(yáng)航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：V23;TP273
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-20
• 1.1 研究背景12-13
• 1.2 航空發(fā)動(dòng)機(jī)控制研究概況13-16
• 1.3 低污染燃燒技術(shù)研究情況16-18
• 1.4 本文主要研究?jī)?nèi)容18-20
• 第2章 渦噴發(fā)動(dòng)機(jī)的 GA-PID 控制20-30
• 2.1 引言20-21
• 2.2 PID 控制原理21-22
• 2.3 遺傳算法的原理22-23
• 2.3.1 遺傳算法的歷史22-23
• 2.3.2 遺傳算法的基本原理23
• 2.3.3 遺傳算法的主要特點(diǎn)23
• 2.4 基于遺傳算法的 PID 控制設(shè)計(jì)23-27
• 2.5 仿真與結(jié)果分析27-29
• 2.6 本章小結(jié)29-30
• 第3章 渦噴發(fā)動(dòng)機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制30-40
• 3.1 引言30-31
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)31-34
• 3.3 遺傳算法學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值34-36
• 3.3.1 編碼方式35
• 3.3.2 適應(yīng)度函數(shù)35
• 3.3.3 遺傳操作35-36
• 3.4 仿真與結(jié)果分析36-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第4章 活塞式發(fā)動(dòng)機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反步法控制40-59
• 4.1 引言40-41
• 4.2 反步法基本原理41-44
• 4.3 控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)44-55
• 4.3.1 發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力學(xué)模型45-46
• 4.3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)器設(shè)計(jì)46-48
• 4.3.3 自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反饋控制器設(shè)計(jì)48-51
• 4.3.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值更新51-55
• 4.4 仿真與結(jié)果分析55-58
• 4.5 本章小結(jié)58-59
• 結(jié)論59-61
• 參考文獻(xiàn)61-63
• 致謝63-64
• 攻讀碩士期間發(fā)表（含錄用）的學(xué)術(shù)論文64

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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本文編號(hào)：1061125