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

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.

关键词：航空、航天推进系统、涡扇发动机、双变量控制、径向基函数神经网络(RBF)、解耦

所属期刊栏目：22

分类号：V211.4(基础理论及试验)

在线出版日期：2007-09-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1391-1395