航空發(fā)動機在工作過程中會受到諸多約束條件的限制（如轉(zhuǎn)軸的轉(zhuǎn)速限制、貧油富油限制等）,而且由于燃燒延遲以及執(zhí)行機構(gòu)響應時間等的影響,航空發(fā)動機還存在著不可忽略的控制時滯環(huán)節(jié)。雖然發(fā)動機高溫高壓的工作環(huán)境使得其控制單元更適合采用無需大量在線運算且相對可靠的傳統(tǒng)增益調(diào)度控制方法,但是這些方法是無法處理約束與時滯影響,因此隨著相關技術領域（如電子設備、機械、材料等）的不斷發(fā)展,先進控制方法在航空發(fā)動機控制系統(tǒng)中的應用日益增多。非線性預測控制作為一種典型的先進控制方法,不僅具有優(yōu)秀的處理約束的能力,還可以利用自己超前預測的能力對控制時滯進行補償,這使得研究非線性預測控制在航空發(fā)動機上的應用具有重要意義。針對航空發(fā)動機所受約束限制和控制時滯的影響以及非線性預測控制在線計算量較大的問題,本文主要從以下四個方面展開研究:1.為了從發(fā)動機采樣數(shù)據(jù)中獲得質(zhì)量高、樣本數(shù)量盡量少的訓練數(shù)據(jù),本文提出了一種基于K-means聚類法和平均離散程度篩選機制相結(jié)合的數(shù)據(jù)選取方法。仿真結(jié)果表明,基于該方法選取的樣本數(shù)據(jù)訓練得到的神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有優(yōu)秀的泛化能力。2.本文針對常規(guī)灰狼優(yōu)化算法（GWO）存在的隨機種群不確定性... 

【文章來源】：南京航空航天大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

模型預測示意圖

圖 1. 2 滾動優(yōu)化示意圖然還是一個開環(huán)的優(yōu)化控制，當系統(tǒng)是不影響控制效果，但是考慮到實際了對此影響因素進行補償，預測控制系統(tǒng)的實際輸出值與預測模型的輸出值測模型輸出上使得其更接近實際輸出1.3 所示。

圖 1. 2 滾動優(yōu)化示意圖系統(tǒng)顯然還是一個開環(huán)的優(yōu)化控制，當系統(tǒng)與所建制結(jié)構(gòu)是不影響控制效果，但是考慮到實際情況下因此為了對此影響因素進行補償，預測控制引入了刻，將系統(tǒng)的實際輸出值與預測模型的輸出值進行饋到預測模型輸出上使得其更接近實際輸出，從而如圖 1.3 所示。

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3111244