典型文献
压燃式航空活塞发动机转矩复合预测控制
文献摘要：
由于压燃式航空活塞发动机工作过程具有强非线性等特点,只采用模型预测控制(MPC)算法来实现压燃式航空活塞发动机的转矩控制,会导致基于状态空间模型的转矩预测精度不理想.采用径向基(RBF)神经网络结合MPC的发动机转矩复合预测控制能解决上述问题.首先,通过脉谱(MAP)控制方式获得发动机的运行数据,以此作为自行搭建的发动机联合仿真平台上的神经网络训练样本集.其次,在粒子群优化(PSO)算法中引入模拟退火(SA)机制,训练RBF神经网络转矩预测模型.最后,通过联合仿真不断修正控制算法,验证了 SA+PSO算法在RBF神经网络上训练发动机转矩预测模型的优越性,还能有效改善PSO算法容易陷入局部最优的问题,并通过发动机台架实验验证了转矩复合预测控制的有效性.
文献关键词：
压燃式航空活塞发动机;转矩复合预测控制;RBF神经网络;模拟退火粒子群优化算法
中图分类号：
作者姓名：
叶桐;黄国勇;徐劲松
作者机构：
昆明理工大学信息工程与 自动化学院 昆明650500;昆明理工大学民航与航空学院 昆明650500
文献出处：
引用格式：
[1]叶桐;黄国勇;徐劲松-.压燃式航空活塞发动机转矩复合预测控制)[J].电子测量技术,2022(09):56-67
A类：
压燃式航空活塞发动机,转矩复合预测控制,SA+PSO,模拟退火粒子群优化算法
B类：
机工,强非线性,模型预测控制,MPC,转矩控制,状态空间模型,径向基,RBF,MAP,控制方式,运行数据,联合仿真平台,神经网络训练,训练样本集,真不,控制算法,局部最优,发动机台架,台架实验
AB值：
0.133515
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