發(fā)布時間：2017-10-15 10:20

  本文關(guān)鍵詞：微型渦噴發(fā)動機(jī)非線性控制技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 微型渦噴發(fā)動機(jī) 非線性特性 非線性控制 s-function PID控制 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊自適應(yīng)PID控制

【摘要】：微型渦噴發(fā)動機(jī)具有與大型航空發(fā)動機(jī)相同的工作原理和類似的結(jié)構(gòu)組成,基于微型渦噴發(fā)動機(jī)開展控制系統(tǒng)分析和試驗(yàn)研究具有成本低、風(fēng)險(xiǎn)小等優(yōu)點(diǎn),其研究成果對于大型航空發(fā)動機(jī)控制系統(tǒng)的開發(fā)具有參考價值。本文針對微型渦噴發(fā)動機(jī)的非線性特性和非線性控制技術(shù)開展研究,主要內(nèi)容如下:首先,開展發(fā)動機(jī)模型的建立和非線性特性分析研究。根據(jù)Matlab的S-function接口規(guī)范對已有的基于C語言的微型渦噴發(fā)動機(jī)部件級非線性動態(tài)模型程序進(jìn)行改造,并利用Matlab的編譯工具,將該模型編譯成.MEX文件形式的S-function,從而為在Matlab下開展微型渦噴發(fā)動機(jī)仿真試驗(yàn)奠定了基礎(chǔ)。之后利用小擾動法建立了微型渦噴發(fā)動機(jī)不同工作點(diǎn)處的線性模型�；谒⒌哪Ｐ头治隽宋⑿蜏u噴發(fā)動機(jī)在慢車以上狀態(tài)的非線性特性,并論證了采用非線性控制器的必要性。其次,開展傳統(tǒng)PID控制器的改進(jìn)設(shè)計(jì)研究。采用離線優(yōu)化的變參數(shù)PID控制算法能保證各工作點(diǎn)的控制性能;控制器參數(shù)基于誤差及誤差變化率的非線性PID控制算法不僅實(shí)現(xiàn)了控制器參數(shù)的在線調(diào)整,而且可以在大范圍內(nèi)獲得較好的控制效果;由于前饋控制量能夠提供非線性穩(wěn)態(tài)補(bǔ)償控制作用,所以在非線性PID控制的基礎(chǔ)上加入了前饋控制,明顯提高了控制系統(tǒng)的跟蹤性能,并且避免了過大的超調(diào)。最后,開展了基于徑向基函數(shù)(RBF-Radial Basis Function)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋的模糊自適應(yīng)PID控制研究�；谖⑿蜏u噴發(fā)動機(jī)的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)樣本,對用于前饋控制的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行離線訓(xùn)練,并在此基礎(chǔ)上分別加入了傳統(tǒng)PID控制器以及模糊自適應(yīng)PID控制器開展仿真試驗(yàn)。仿真結(jié)果表明:與傳統(tǒng)PID控制器相比,基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋的PID控制器具有更好的跟蹤效果;基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋的模糊自適應(yīng)PID控制器具有控制器參數(shù)在線整定能力,可進(jìn)一步提高系統(tǒng)在大范圍的控制品質(zhì),可以有效解決發(fā)動機(jī)的非線性特性帶來的控制困難。
【關(guān)鍵詞】：微型渦噴發(fā)動機(jī) 非線性特性 非線性控制 s-function PID控制 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模糊自適應(yīng)PID控制
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：V235.11
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-13
• 注釋表13-14
• 縮略詞14-15
• 第一章 緒論15-24
• 1.1 研究背景及意義15-16
• 1.2 國內(nèi)外現(xiàn)狀16-22
• 1.2.1 非線性控制技術(shù)16-19
• 1.2.2 航空發(fā)動機(jī)的非線性控制19-22
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容22-24
• 第二章 微型渦噴發(fā)動機(jī)模型研究24-36
• 2.1 某微型渦噴發(fā)動機(jī)部件級模型簡介24-25
• 2.2 基于部件級模型的Simulink模型建立25-29
• 2.2.1 Simulink及S函數(shù)簡介26-27
• 2.2.2 根據(jù)MEX文件創(chuàng)建發(fā)動機(jī)模型S函數(shù)27-28
• 2.2.3 微型渦噴發(fā)動機(jī)Simulink模型建立28-29
• 2.2.4 仿真測試29
• 2.3 慢車以上狀態(tài)線性模型的建立29-35
• 2.3.1 階躍擾動法建立發(fā)動機(jī)慢車及以上狀態(tài)的線性模型30-34
• 2.3.2 仿真驗(yàn)證34-35
• 2.4 本章小結(jié)35-36
• 第三章 微型渦噴發(fā)動機(jī)慢車以上狀態(tài)的非線性特性分析36-47
• 3.1 航空發(fā)動機(jī)非線性特性研究意義36
• 3.2 非線性特性產(chǎn)生機(jī)理36-39
• 3.3 某微型渦噴發(fā)動機(jī)非線性特性研究39-46
• 3.3.1 發(fā)動機(jī)穩(wěn)態(tài)非線性特性研究39-41
• 3.3.2 發(fā)動機(jī)動態(tài)非線性特性研究41-44
• 3.3.3 發(fā)動機(jī)非線性特性對控制器控制效果的影響分析44-46
• 3.4 本章小結(jié)46-47
• 第四章 PID控制算法在微型渦噴發(fā)動機(jī)上的應(yīng)用47-67
• 4.1 PID控制器簡介47-48
• 4.2 基于優(yōu)化函數(shù)的變參數(shù)PID控制算法48-52
• 4.2.1 開展參數(shù)優(yōu)化的必要性48-49
• 4.2.2 參數(shù)優(yōu)化原理49
• 4.2.3 優(yōu)化實(shí)現(xiàn)49-50
• 4.2.4 變參數(shù)PI控制50-52
• 4.3 非線性PID控制器設(shè)計(jì)52-60
• 4.3.1 非線性比例控制53-54
• 4.3.2 非線性積分控制54-55
• 4.3.3 非線性微分控制研究55-56
• 4.3.4 控制仿真實(shí)現(xiàn)56-60
• 4.4 前饋非線性PID控制器設(shè)計(jì)60-66
• 4.4.1 前饋控制的優(yōu)點(diǎn)60-62
• 4.4.2 前饋量的獲取62
• 4.4.3 仿真驗(yàn)證62-66
• 4.5 本章小結(jié)66-67
• 第五章 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋的模糊PID自適應(yīng)控制67-88
• 5.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹67-72
• 5.1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介67-68
• 5.1.2 徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建68-70
• 5.1.3 前饋量訓(xùn)練70-72
• 5.2 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋的PID控制72-74
• 5.2.1 控制原理72
• 5.2.2 仿真驗(yàn)證72-74
• 5.3 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前饋模糊自適應(yīng)PID控制74-87
• 5.3.1 模糊自適應(yīng)PID控制器設(shè)計(jì)74-81
• 5.3.2 系統(tǒng)仿真框圖建立81-82
• 5.3.3 仿真結(jié)果分析82-87
• 5.4 本章小結(jié)87-88
• 第六章 總結(jié)與展望88-90
• 6.1 總結(jié)88-89
• 6.2 展望89-90
• 參考文獻(xiàn)90-93
• 致謝93-94
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文94

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本文編號：1036561