文档介绍：博士学位论文扣糲分航空发动机智能鲁棒控制研究李秋红夸首炙缸南京航空航天大学研究生院能源与动力学院研究生姓名学科、专业航空宇航推进理论与工程研究方向航空发动机控制指导教师孙健国教授二灰荒晁脑中图分类号:.学科分类号:论文编号:■
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作者签名:圣主叁盘承诺书本人声明所呈交的博士学位论文是本人在导师指导下进分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得南京航空航天大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。本人授权南京航空航天大学可以将学位论文的全部或部描等复制手段保存、汇编学位论文。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽境信凳期:≥:垒:
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摘要随着对航空发动机性能要求越来越高,航空发动机控制已向多变量、智能、鲁棒控制等先进控制方式发展。而鲁棒控制能克服模型的不确定性,在非设计点也具有令人满意的性能,在航空发动机控制中具有良好的应用前景。将鲁棒控制和智能控制算法相结合,优化控制器参数,可以进一步减少回路之间的耦合,提高系统性能。本文围绕航空发动机智能多变量鲁棒控制这一主题,研究了航空发动机建模,鲁棒控制器智能参数优化方法,智能推力估计和控制方法,最后通过控制结构分析设计了航空发动机四变量分块解耦控制系统,并进行了数字仿真和半物论文首先建立了某型航空动机非线性部件级模型,为论文的研究工作提供了仿真平台。提出了基于智能优化的航空发动机状态变量模型建立方法,避免了传统拟合法公式推导的复杂性和对系统模态的要求,并将粒子群优化算法与最小二乘优化算法相结合,实现了航空发动机四输入系统状态变量模型的建立,提高了高阶系统建模的精度。在多变量鲁棒控制系统设计中,提出了基于参考模型的智能参数优化方法,用于航空发动机转速控制系统,避免了基于性能指标加权优化中,性能指标与其权重没有明确对应关系的缺点,使系统具有明确的性能要求。设计了基于小波神经网络的航空发动机K倏刂葡低澈解耦转速控制系统,提高了系统性能。提出了基于控制结构设计的模型逆控制方法,用于航空发动机直接推力控制系统。研究了推力估计的神经网络、支持向量机算法、跟踪滤波方法,并提出了基于控制器的跟踪滤波推力估计方法。采用神经网络逆模型和线性逆模型,结合控制算法,进行了推力控制研究。仿真结果表明推力估计和控制效果良好。论文最后研究了航空发动机四输入鲁棒控制系统的控制结构设计方法,分析了四变量航空发动机控制系统中控制变量和被控制变量之间的单调性,提出了基于/姆挚榻怦羁刂扑法,并通过数字仿真和半物理仿真验证了算法的有效性。关键词:航空发动机,鲁棒控制,智能控制,直接推力控制,推力估计,解耦控制南京航空航天大学博士学位论文理仿真验证。
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南京航空航天大学博士学位论文/.:,琲瑃,■●
航空发动机智能鲁棒控制研究