《基于MRR-KELM算法的涡轴发动机非线性模型预测控制》PDF+DOC
作者:王宁,潘慕绚,黄金泉
单位:重庆理工大学
出版:《重庆理工大学学报(自然科学)》2018年第08期
页数:9页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFCGGL2018080150
DOC编号:DOCCGGL2018080159
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针对涡轴发动机控制系统的设计,提出了一种基于多输出迭代约简核极限学习机(MRR-KELM)的非线性模型预测控制(NMPC)方法。基于直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速以及涡轮级间温度等传感器数据,利用MRR-KELM算法,训练具有较好实时性、精度以及泛化能力的发动机预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差对控制器指令进行反馈校正,利用序列二次规化(SQP)算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合仿真平台环境下,通过直升机机动飞行仿真,验证了该模型预测控制器相比于传统的串级PI控制具有更好的控制性能,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量。
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