主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
主办单位:西北工业大学  中国航空学会
地       址:西北工业大学友谊校区航空楼
基于RBF神经网络补偿的航空发动机H_∞自适应控制研究
作者:
作者单位:

南昌航空大学 飞行器工程学院

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

V235.13

基金项目:

江西省双千计划(jxsq2018106057)


Research on H∞ Adaptive Control of Aero-engine Based on RBF Neural Network Compensation
Author:
Affiliation:

Aircraft Engineering College,Nanchang Hang Kong University

Fund Project:

Double Thousand Plan of Jiangxi Province (jxsq2018106057)

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    摘要:

    航空发动机控制系统是飞行器的重要机构,航空发动机存在的控制增益衰减和未建模动态等不确定性问题影响了其控制性能,为此设计将H∞自适应控制和补偿控制相结合的控制器。首先,基于混合灵敏度理论设计H∞自适应控制器;然后,基于Lyapunov 严格稳定理论设计RBF 神经网络补偿控制器对不确定性进行拟合补偿,并通过与误差相关的线性函数调整拟合速度;最后,以归一化后的航空发动机模型为被控对象进行多变量仿真试验。结果表明:本文设计的自适应控制器能够有效补偿不确定性,相比H∞控制器,超调量和调节时间都有所降低。

    Abstract:

    Aero-engine control system is an important system of aircraft, the uncertainties of control gain attenuation and unmodeled dynamics of aero-engine affect control performance, therefore, a controller combining H∞ adaptive control and compensation control is designed in this paper. Firstly, the H∞ adaptive controller is designed based on the mixed sensitivity theory. Then, based on Lyapunov strict stability theory, the RBF neural network compensation controller was designed to compensate the uncertainty, and the fitting speed was adjusted by the linear function related to the error. Finally, the aeroengine is taken as the controlled object to carry out multi-variable simulation test. The results show that the controller in this paper can effectively compensate the uncertainty and reduce the overshoot and adjusting time compared with the H∞ controller.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

薛红阳,蔡开龙,李黄琪,濮志刚.基于RBF神经网络补偿的航空发动机H_∞自适应控制研究[J].航空工程进展,2023,14(1):128-134

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  • 收稿日期:2022-02-28
  • 最后修改日期:2022-05-08
  • 录用日期:2022-05-10
  • 在线发布日期: 2022-12-15
  • 出版日期: