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普通PID控制器以其简单、实用、易于实现,在经典控制中倍受青睐。对于像航空发动机这样复杂的非线性系统,基于对象精确数学模型的PID控制方法的自适应性较差,难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象。神经网络的建立为这种问题的解决奠定了基础。文中针对航空发动机难于建立精确数学模型的特点.采用了航空发动机自适应神经网络PID参数控制方案,仿真结果表明自适应神经网络PID控制不仅不依赖于精确的对象模型.而且具有满意的动、静态性能。 相似文献
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飞行试验台的由来
航空发动机被称为“飞机的心脏”,是飞机系统中最重要和最复杂的设备,在其研制生产出来后要进行大量试验方能最终实际使用。 相似文献
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针对飞行器平尾舵机伺服系统比例校正控制的不足,设计了神经网络二自由度PID控制器.将该控制器应用于舵机伺服系统并进行了SIMULINK仿真,结果表明神经网络二自由度PID控制器具有较好的快速性、自适应能力和抗干扰能力,改善了该型飞机平尾舵机伺服系统的动态性能. 相似文献
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提出了一种基于遗传算法优化整定PID控制器的新方法,该方法首先将PID参数整定转化为求解一优化问题,进而应用遗传算法求出优化问题的解。给出了设计实例,并应用所提出的方法对导弹控制系统进行优化设计。 相似文献
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俄罗斯联盟航空发动机科研生产联合体和其它几个研究机构已经研制出了一种用于战术巡航导弹的新型涡扇发动机。据俄罗斯媒体称,R125—300发动机的研制始于1994年,目前演示器模型已经制造出来并进行了试验,飞行试验正在计划之中。 相似文献
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基于RBF神经网络整定的PID控制器设计 总被引:2,自引:0,他引:2
对工业控制领域中非线性系统,采用传统PID控制不能获得满意的控制效果。采用基于梯度下降算法优化RBF神经网络,构建其模型,进而编写M语言程序。以整定PID控制器的参数,使系统输出近似跟踪输入。该方法只需给出粗略的PID控制参数,系统的性能依靠神经网络寻优调整,从而可有效地解决经典PID控制方法中控制参数整定困难的问题,且可克服由PID控制参数整定不准给系统带来的不良影响。 相似文献
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将微分先行PID控制算法和径向基函数(RBF)神经网络结合,提出基于RBF神经网络的微分先行PID控制器.其微分先行PID控制器直接对被控对象进行闭环控制,实现参数在线自调整.RBF结构神经网络则根据系统的运行状态,利用神经网络的自学习自适应能力调节PID控制器参数的在线自整定,达到误差性能指标最优化.Matlab仿真表明,该控制方案不仅跟踪性能良好,而且抗干扰性较强,鲁棒性较好. 相似文献
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采用高阶模型,对于给定的纵向飞行模型,考察其在巡航飞行状态下,升降副翼偏转的纵向分量出现小扰动时的时间响应,并通过极点配置方法,使用三重PID控制器分别优化它的稳定性、收敛速度和其他飞行性能指标,并对此控制器的效率和适用条件进行了讨论,通过数学仿真证明控制器能得到较好的控制效果和适应性. 相似文献
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针对飞行包线上对象数学模型的大范围变化所带来的系统不确定问题,提出基于定量反馈理论(quantitative feedback theory,QFT)的直升机全包线姿态控制器设计方案。讨论了运用QFT设计多输入多输出(multiple—input multiple-output,MIMO)系统控制器的原理及一般设计过程,并采用该理论设计UH-60直升机在6种飞行状态下的全包线姿态控制器。结果证明:QFT能够解决由于模型参数不确定性所造成的控制系统鲁棒性问题,而且具有较强的工程应用价值。 相似文献
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基于BP网络的PID整定控制 总被引:1,自引:0,他引:1
基于三层BP网络的PID的整定控制器,将输出层神经元输出状态对应于PID控制器的比例、积分、微分参数.先确定输入层和隐含层节点数、给出各层权值初值、选定学习速率和动量因子、学习参数等,再计算采样时刻误差、各层神经元的输入输出、PID控制器输出.通过神经网络的自学习、实现PID控制参数的自适应调整.仿真表明该神经PID控制器在三参数自调整、控制量变化、减小误差等方面具有优势. 相似文献
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