基于RBF网络辨识的涡扇发动机双变量神经网络PID解耦控制

Hangkong Dongli Xuebao/Journal of Aerospace Power（2007）

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摘要

根据神经网络与PID算法相结合的思想,针对涡扇发动机双变量控制中变量之间的耦合问题,提出基于径向基函数神经网络(RBF)辨识的发动机双变量神经网络PID解耦控制,并给出控制系统的控制结构及原理.仿真结果表明,该方法控制精度高、跟踪性能强、鲁棒性良好,能够有效地减小各回路之间的耦合影响,并保证控制系统具有良好的稳态和动态性能,适合航空发动机控制.

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关键词

Aerospace propulsion system,Decoupling,Double variable control,Radial basis function (RBF) neural network,Turbofan engine control

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