《微型涡喷发动机建模与控制的研究》
《微型涡喷发动机建模与控制的研究》南京航空航天大学申涛硕士论文
【摘要】：
微型涡喷发动机建模与控制系统实时仿真可以减少发动机试验费用，缩短发动机研制周期，减少开发成本，降低试验风险等。Matlab是当前最常用的一款数值仿真软件，其中Simulink是Matlab最重要的组件之一，它提供一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。本文在Matlab环境下对微型涡喷发动机进行了建模，同时开展了控制算法的研究工作。
首先，根据微型涡喷发动机部件特性和试车数据，建立了微型涡喷发动机部件级非线性模型。通过C语言编程，在Simulink中创建了发动机模型的S‐function模块，并编译成.MEX文件。
其次，分别采用RBF神经网络和最小二乘支持向量机对微型涡喷发动机实验数据进行了训练，建立了发动机RBF神经网络预测模型和LS-SVM预测模型，经测试表明LS-SVM预测模型有更强的泛化能力，所建立的动态模型为微型涡喷发动机控制系统的研究提供了条件。
最后，针对微型涡喷发动机转速控制系统，本文提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS‐SVM）和速度变异粒子群优化(V‐PSO)的单步预测控制算法。研究了该控制系统中LS‐SVM预测模型的建立，V‐PSO滚动优化控制系统控制量以及如何将预测模型与基于粒子群算法的控制器相结合等问题。发动机转速控制系统仿真结果表明:该方法用于发动机选定设计点稳态控制，能取得较好的控制品质,当偏离设计点时,通过最小二乘支持向量机很强的学习和适应能力以及V‐PSO的智能寻优能力，控制系统能够保持良好性能,具有较强的鲁棒性。
【关键词】：微型涡喷发动机 S‐function 最小二乘支持向量机 预测控制 速度变异粒子群优化
【目录】：
摘要4-5
ABSTRACT5-10
第一章 绪论10-14
1.1 研究背景10-11
1.2 微型涡喷发动机建模概述11
1.3 预测控制概述11-12
1.4 本文内容安排12-14
第二章 微型涡喷发动机部件级建模14-30
2.1 微型涡喷发动机物理模型14-15
2.2 建模概述及假设15-16
2.3 沿发动机流程各部件气动热力学计算16-21
2.3.1 进气道16-17
2.3.2 压气机17-18
2.3.3 燃烧室18-19
2.3.4 涡轮19
2.3.5 尾喷管19-21
2.4 共同工作方程组的选取与求解21-24
2.4.1 各部件共同工作方程组的选取21
2.4.2 共同工作方程组的求解21-24
2.5 C 语言与 MATLAB 的连接24-29
2.5.1 S-function 简介24-25
2.5.2 S-function 的工作原理25-26
2.5.3 建立微型涡喷发动机 S-function 模型26-29
2.5.4 模型仿真29
2.6 本章小结29-30
第三章 基于 RBF 神经网络的发动机辨识建模30-41
3.1 RBF 神经网络简介30-32
3.2 RBF 神经网络辨识工具箱32-34
3.3 数据预处理34-35
3.4 RBF 发动机预测模型35-40
3.5 本章小结40-41
第四章 基于 LS-SVM 的发动机辨识建模41-51
4.1 LS-SVM 简介41-44
4.2 建模过程44-46
4.2.1 交叉验证45-46
4.2.2 性能评价46
4.3 发动机预测模型46-50
4.4 本章小结50-51
第五章 速度变异粒子群算法研究51-58
5.1 速度变异粒子群算法简介51-52
5.2 惯性权重的选择52-53
5.3 速度变异粒子群算法自适应变异53-54
5.4 V-PSO 算法实现54-55
5.5 数值仿真55-57
5.6 本章小结57-58
第六章 微型涡喷发动机转速预测控制58-64
6.1 基于 V-PSO 优化的 LS-SVM 预测控制58-60
6.1.1 LS-SVM 预测模型59-60
6.1.2 V-PSO 在线优化模块60
6.1.3 反馈校正60
6.1.4 发动机模块60
6.2 算法步骤60-61
6.3 仿真分析61-63
6.4 本章小结63-64
第七章 总结与展望64-66
7.1 本文总结64
7.2 本文展望64-66
参考文献66-69
致谢69-70
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