航空发动机自适应神经网络PID控制

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。     

基于离散趋近律控制的直流电机速度控制系统

趋近律控制是滑模控制的一种设计方法，目前被广泛应用于模型不确定、参数波动范围大或外界干扰强的控制系统中。提出了一种离散趋近律的控制方法并应用在直流电机速度控制系统中，讨论了该控制方法的实用性和鲁棒性。由于离散系统的分析和设计更贴近实际应用，因此趋近律方程首先被离散化。仿真和试验结果显示，该设计方法不仅简化了滑模控制方案，而且还降低了机体在理想平衡点附近工作时的高频振动，对直流电机速度控制系统尤其行之有效。     

滑模控制方法在气动伺服控制系统中的应用

文章提出了一种滑模控制方法并应用在无杆气缸气动执行器的位置控制中。由于受空气可压缩性、摩擦力以及随时间变化的系统参数的非线性影响，气动系统的精确数学模型很难获取。此文选用了一个三阶气动系统的动态模型，并且不考虑比例控制阀的动态特性。同时为了避免控制信号引发高频振荡，在建模过程中用平稳光滑的饱和度函数代替sgn(．)函数。仿真和实验结果表明，滑模控制策略能够保证位置控制在合理的精度范围内并取得了良好的控制效果，尤其适用于比例伺服阀控制的无杆气缸电气控制系统.     

核函数主元分析及其在故障特征提取中的应用

提出了基于核函数主元分析的故障特征提取方法。该方法利用计算原始特征空间的内积核函数来实现原始特征空间到高维特征空间的非线性映射。通过对高维特征数据作主元分析，得到原始特征的非线性主元．以所选的非线性主元作为特征子空间，并应用转子试验台的故障数据对该方法进行了检验。结果表明，核函数主元分析更适于提取故障信号的非线性特征，它提取的故障特征对故障具有更好的识别能力，并对分类器具有较强的鲁棒性。     

铝电解模糊控制系统的研究与应用

本文提出了一种自适应模糊控制方法．并应用在铝电解控制系统中。该方法将模糊控制函数的优化和模糊控制系统增益自适应调整集中于一体，可大大改善系统的品质和适应能力。仿真结论及应用表明．这种新型的模糊控制方法取得了良好的控制效果。     

航空发动机自整角机的数字化设计

针对当前某型发动机自整角机角度传感器测量不准确、抗干扰能力弱等问题,根据该传感器自身的工作原理,设计了一种数字角位移传感器,分析了其静态和动态特性。该传感器以自整角机传感器和CMOS低频锁相环电路为核心,用于航空发动机控制系统中角位移测量。通过实验表明,该传感器相位移动小,干扰噪声抑制能力强,响应速度较快;测量误差可达±0.01,°可以及时有效地对角位移进行跟踪测量。     

数字角位移传感器在航空发动机系统中的应用研究

根据某型发动机角位移传感器的工作原理,设计了一种数字角位移传感器,分析了其静态和动态特性。该传感器以角位移传感器和CMOS低频锁相环电路为核心,用于航空发动机控制系统中角位移测量。实验表明,该传感器相位移动小,干扰噪声抑制能力强,响应速度较快;测量精度可达±0.01°,可以及时有效地对角位移进行跟踪测量。     

基于RBF网络的PID控制在温度控制系统中的应用

某涡扇发动机主燃油泵调节器的燃油调节具有随发动机进口总温变化而不断修正的特性,在实验室采用常规PID控制方式不能满足发动机进口总温大范围变化时的控制要求,为此,兼顾神经网络的自适应性,提出了一种基于RBF网络的参数自整定PID控制器。将其应用于发动机进口总温控制系统中,实验结果表明,它具有强的自适应能力和鲁棒性,控制品质优于常规PID控制器。     

某型航空发动机自整角机非线性校正技术

为克服非线性误差,提高航空发动机上传感器系统的测量精度,采用基于函数链神经网络的非线性校正技术,弥补了传统方法计算量大、精度不高的不足,减小了非线性误差.仿真结果表明此方法速度快,计算精度高,绝对误差不超过0.07o,完全满足测量要求,已在发动机地面试验系统中得到应用,该方法可应用于航空发动机全权限数字式电子控制(FADEC)系统中.     

气动油压伺服系统的智能PID控制研究

针对经典的基于对象精确模型的PID控制方法自适应性差,难以适应具有非线性、时变不确定性的被控对象,提出了一种基于RBF神经网络的、结构简单的PID自适应控制方法。将该智能PID控制应用于气动油压伺服系统中,实验结果表明:具有自学习和自适应能力的RBF网络PID控制方法,能够适应被控对象在较大范围内的变化,具有较强的鲁棒性,其控制品质明显优于常规PID控制方法,将其应用于气动油压伺服系统是可行的。