| 【中文题名】 | 基于神经网络的航空发动机控制研究 |
| 【英文题名】 | Study on Aero-engine Control Based on Neural Network |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-5-23 |
| 【中关键词】 | 航空,航天推进系统,航空发动机,DRNN,QDRNN,多变量控制 |
| 【英关键词】 | aerospace propulsion system,Aeroengine,diagonal recurrent neural network,quasi-diagonal recurrent neural network,Multivariable control,Decoupling Control, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化技术及设备>自动化系统>自动控制、自动控制系统> |
| 【论文摘要】 | 航空发动机是一种复杂的热力机械，其特性随工作状态和外界条件变化有很大的变化，常规的反馈控制理论或者最优控制理论很难或无法保证系统性能最优。本文以某型航空发动机为研究对象，研究了神经网络整定PID控制的理论和方法，并将其应用于航空发动机的控制中。主要内容包括：
针对航空发动机非线性模型的复杂性，通过对对角神经网络(DRNN)以及准对角递归神经网络(QDRNN)的分析，同时采用了梯度下降法(GMD)对神经网络进行学习，研究了基于DRNN／QDRNN网络的航空发动机多变量解耦PID控制系统。阐明了该算法的结构和原理，完成了对设计点及非设计点的仿真。研究表明，DRNN网络结构相对简单，易于构造训练算法，较好地解决了双变量控制系统中变量之间的耦合作用；而在DRNN网络基础上改进的QDRNN网络，在结构变化不大的情况下，从仿真结果看来，更好的解决了双变量控制系统中变量之间的耦合作用，同时保证了运算时间不会因此大幅度增加。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
4-5 |
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Abstract |
5-6 |
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目录 |
6-8 |
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第一章 绪论 |
8-15 |
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1.1 航空发动机控制 |
8-11 |
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1.2 PID控制 |
11-12 |
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1.3 神经网络发展 |
12-13 |
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1.4 本文研究的内容及意义 |
13-15 |
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第二章 航空发动机数学模型 |
15-21 |
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2.1 概述 |
15 |
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2.2 X型航空发动机的数学模型 |
15-18 |
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2.3 线性模型的归一化处理 |
18-19 |
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2.4 发动机模型离散化 |
19-21 |
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第三章 人工神经网络 |
21-36 |
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3.1 神经元模型 |
21-24 |
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3.1.1 生物神经元模型 |
21-22 |
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3.1.2 人工神经元模型 |
22-24 |
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3.2 人工神经网络 |
24-25 |
|
3.3 神经网络的训练 |
25-30 |
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3.4 神经网络控制概述 |
30-31 |
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3.5 神经网络控制结构 |
31-34 |
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3.5.1 神经网络监督控制 |
31-32 |
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3.5.2 神经网络直接逆控制 |
32-33 |
|
3.5.3 神经网络自适应控制 |
33 |
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3.5.4 神经网络内模控制 |
33 |
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3.5.5 神经网络预测控制 |
33-34 |
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3.5.6 神经网络自适应评判控制 |
34 |
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3.6 有待解决的问题 |
34-36 |
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第四章 常规 PID控制及理论分析 |
36-46 |
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4.1 PID控制原理 |
36-38 |
|
4.2 航空发动机 PID多变量控制及其仿真 |
38-41 |
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4.2.1 航空发动机的PID多变量控制系统 |
38 |
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4.2.2 航空发动机多变量 PID控制系统仿真及分析 |
38-41 |
|
4.3 PID控制器参数整定及其常用方法 |
41-46 |
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4.3.1 PID控制器参数整定 |
41 |
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4.3.2 常用的参数整定方法 |
41-46 |
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第五章 基于神经网络的航空发动机多变量解祸控制 |
46-61 |
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5.1 神经网络的Jacobian信息辨识 |
46-50 |
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5.1.1 DRNN神经网络的Jacobian信息辨识 |
46-48 |
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5.1.2 QDRNN神经网络的Jacobian信息辨识 |
48-50 |
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5.2 神经网络在航空发动机控制中的应用 |
50-52 |
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5.2.1 航空发动机线性数学模型 |
50-51 |
|
5.2.2 神经网络的航空发动机控制系统 |
51-52 |
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5.3 航空发动机神经网络控制系统仿真与结果分析 |
52-60 |
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5.3.1 航空发动机 DRNN网络控制系统仿真及其结果 |
53-56 |
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5.3.2 航空发动机 QDRNN网络控制系统仿真及其结果 |
56-60 |
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5.4 结论 |
60-61 |
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第六章 总结与展望 |
61-62 |
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附录 |
62-88 |
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附录 1:航空发动机 PID控制仿真程序 |
62-65 |
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附录 2:基于 DRNN网络的航空发动机多变量解耦 PID控制仿真程序 |
65-74 |
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附录 3:基于 QDRNN网络的航空发动机多变量解耦 PID控制仿真程序 |
74-88 |
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参考文献 |
88-92 |
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论文发表 |
92-93 |
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致谢 |
93-94 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.382948 |
