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摘要
针对旋翼机动力装置动力涡轮转速超调或下垂,提出了一种基于燃油流量和导叶调节的动力装置预测控制规律,采用神经网络建立旋翼机旋翼扭矩预测模型和其动力装置预测模型。构建考虑动力涡轮转速控制指标以及动力装置输出轴端扭矩之差的目标函数,并采用可行性序列二次优化优化算法进行滚动优化求解。最后,基于UH-60A综合仿真平台进行仿真验证:结果表明,与常规的串级PID控制方法相比,所设计的神经网络预测控制器能够有效减小动力涡轮转速的超调和下垂量60%以上。
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针对旋翼机动力装置动力涡轮转速超调或下垂,提出了一种基于燃油流量和导叶调节的动力装置预测控制规律,采用神经网络建立旋翼机旋翼扭矩预测模型和其动力装置预测模型。构建考虑动力涡轮转速控制指标以及动力装置输出轴端扭矩之差的目标函数,并采用可行性序列二次优化优化算法进行滚动优化求解。最后,基于UH-60A综合仿真平台进行仿真验证:结果表明,与常规的串级PID控制方法相比,所设计的神经网络预测控制器能够有效减小动力涡轮转速的超调和下垂量60%以上。
