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神经网络PI控制算法在燃气发生器上的应用
被引量：
1
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作者
何坤
陈雄
+1 位作者
余业辉
严登超
《兵工自动化》
2017年第6期42-45,共4页
为解决燃气发生器喉部时变性使得控制系统对燃气发生器压力控制较为困难的问题,采用神经网络PI算法、模糊PI控制算法和PI算法进行压力控制仿真对比的方法,研究神经网络PI控制算法对容积时变的燃气发生器压强控制的有效性。结果表明:当...
为解决燃气发生器喉部时变性使得控制系统对燃气发生器压力控制较为困难的问题,采用神经网络PI算法、模糊PI控制算法和PI算法进行压力控制仿真对比的方法,研究神经网络PI控制算法对容积时变的燃气发生器压强控制的有效性。结果表明:当燃气发生器自由容积变化15倍时,模糊PI算法响应速度是PI算法的8.0倍,且神经网络PI算法控制的压力超调量为0;3种算法中,神经网络PI算法响应速度最快,压力产生的超调量最小,可以较好地解决自由容积时变性带来的控制超调和响应慢的问题。
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关键词
燃气发生器
自由容积
神经网络pi算法
模糊
pi
算法
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职称材料
题名
神经网络PI控制算法在燃气发生器上的应用
被引量：
1
1
作者
何坤
陈雄
余业辉
严登超
机构
南京理工大学机械工程学院
出处
《兵工自动化》
2017年第6期42-45,共4页
文摘
为解决燃气发生器喉部时变性使得控制系统对燃气发生器压力控制较为困难的问题,采用神经网络PI算法、模糊PI控制算法和PI算法进行压力控制仿真对比的方法,研究神经网络PI控制算法对容积时变的燃气发生器压强控制的有效性。结果表明:当燃气发生器自由容积变化15倍时,模糊PI算法响应速度是PI算法的8.0倍,且神经网络PI算法控制的压力超调量为0;3种算法中,神经网络PI算法响应速度最快,压力产生的超调量最小,可以较好地解决自由容积时变性带来的控制超调和响应慢的问题。
关键词
燃气发生器
自由容积
神经网络pi算法
模糊
pi
算法
Keywords
gas generator
free volume
neural networks
pi
algorithm
fuzzy
pi
algorithm
分类号
TJ711.03 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
神经网络PI控制算法在燃气发生器上的应用
何坤
陈雄
余业辉
严登超
《兵工自动化》
2017
1
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