航空发动机的神经网络控制
发布时间：2017-09-21 12:03
本文关键词：航空发动机的神经网络控制
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【摘要】：航空发动机是一个复杂的精密机械装置,其控制系统具有时变性、非线性、控制变量较多等特点。航空发动机的精确数学模型一般很难建立,因此单纯靠传统的控制方法已经不能满足控制需求。目前,智能化控制算法是目前航空发动机控制领域研究的热点问题之一。本文介绍了传统的PID控制算法,阐述了PID控制算法的基本原理和该算法常用参数的整定方法。结合航空发动机在某稳态工作点处归一化后的小偏离状态空间模型,利用试凑法设定PID控制器参数,根据控制目标,设计了航空发动机PID稳态控制器。仿真结果表明传统的PID控制系统中,航空发动机的动态响应时间短,无抖振,具有良好的控制效果,但航空发动机的控制量的变化易在初始时刻形成抖振,但最终能够趋于一致稳定。另外,人工神经网络在智能控制领域是最具代表性的算法之一,本文介绍了神经网络的基本结构,通过认识神经网络工作的机理,阐明了神经网络控制方法,并列举了几种常见的神经网络控制模型。本文设计了神经网络PID控制器,仿真结果表明该控制器具有良好的控制效果。最后,本文设计了一种基于强化学习神经网络算法的稳态控制器。该控制器由两个相互关联的神经网络组成,即执行神经网络和评价神经网络。执行神经网络提供航空发动机控制信号,评价神经网络输出某种效用函数来评价执行神经网络给出信号的优劣。仿真结果表明该控制器对外界环境的变化具有极好的自适应性,同时具有良好的抗干扰能力,对参数摄动也具有极好的鲁棒性。
【关键词】：航空发动机 神经网络 强化学习 鲁棒性 PID控制器
【学位授予单位】：沈阳航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V233.7;TP183
【目录】：
- 摘要6-7
- Abstract7-10
- 主要符号表10-11
- 第1章 绪论11-19
- 1.1 研究背景与意义11-12
- 1.2 航空发动机控制系统简介12-15
- 1.3 中国航空发动机控制发展现状15-17
- 1.4 本文主要研究内容17-19
- 第2章 航空发动机的PID控制19-27
- 2.1 引言19-20
- 2.2 PID控制器工作原理20-22
- 2.3 PID控制器常用参数整定方法22-24
- 2.4 仿真结果及结论24-26
- 2.5 本章小结26-27
- 第3章 航空发动机的神经网络PID控制27-37
- 3.1 引言27-28
- 3.2 神经元模型28-30
- 3.3 神经网络控制方法30-34
- 3.3.1 神经网络监督控制31-32
- 3.3.2 神经网络直接逆控制结构32
- 3.3.3 神经网络内模控制32
- 3.3.4 神经网络自适应控制32-34
- 3.4 神经网络PID控制原理34-35
- 3.5 仿真结果及结论35-36
- 3.6 本章小结36-37
- 第4章 基于强化学习神经网络的航空发动机稳态控制器设计37-53
- 4.1 引言37
- 4.2 强化学习控制算法37-41
- 4.2.1 强化学习模型38
- 4.2.2 强化学习的主要算法38-41
- 4.3 航空发动机稳态控制器设计41-45
- 4.3.1 执行神经网络设计42-43
- 4.3.2 评价神经网络设计43-44
- 4.3.3 评价神经网络的权值更新44
- 4.3.4 执行神经网络的权值更新44-45
- 4.4 仿真结果及分析45-52
- 4.5 本章小结52-53
- 结论53-55
- 参考文献55-58
- 致谢58-59
- 攻读硕士期间发表（含录用)的学术论文59
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