为实现推力的多变量控制,首先研究了控制系统输出参数选择方法。输出参数选择采用相对增益矩阵(Relative gain array,RGA)和灵敏度分析方法。当RGA对角元趋近1而其他元素较小时,回路之间的耦合小,当输出对输入的灵敏度大时,输出易于控...为实现推力的多变量控制,首先研究了控制系统输出参数选择方法。输出参数选择采用相对增益矩阵(Relative gain array,RGA)和灵敏度分析方法。当RGA对角元趋近1而其他元素较小时,回路之间的耦合小,当输出对输入的灵敏度大时,输出易于控制。为此从常用被控参数中选择低压转子转速与推力构成控制系统输出。由于推力不可测量,采用神经网络对其进行在线估计,神经网络的输入采用遗传算法从航空发动机诸多可测参数中选取。最后设计了H控制器,通过闭环系统仿真,验证了本文方法的有效性。展开更多
文摘为实现推力的多变量控制,首先研究了控制系统输出参数选择方法。输出参数选择采用相对增益矩阵(Relative gain array,RGA)和灵敏度分析方法。当RGA对角元趋近1而其他元素较小时,回路之间的耦合小,当输出对输入的灵敏度大时,输出易于控制。为此从常用被控参数中选择低压转子转速与推力构成控制系统输出。由于推力不可测量,采用神经网络对其进行在线估计,神经网络的输入采用遗传算法从航空发动机诸多可测参数中选取。最后设计了H控制器,通过闭环系统仿真,验证了本文方法的有效性。
