基于相关性分析和神经网络的直接推力控制

• 作者: 孙健国 陈恬
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 航空航天
• 关键词: 直接推力控制 估计器 航空发动机 神经网络 非额定发动机
• 年，卷（期）: 2005,（2）
• 页码范围: 183-187
• 页数: 5页
• 分类号: V233.7
• 字数: 2877字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-2615.2005.02.011

摘要

传统的发动机控制是将一些可测量参数作为被控制量,如转速和压比,因为可由它们推算出推力.但由于推算的过程不准确,为保证发动机安全运行,在发动机的设计过程中常常保留了较大的裕度.而直接推力控制可以降低这些裕度,充分发挥发动机的性能.针对在飞行中推力无法直接测量的情况,本文使用了相关性分析和神经网络技术设计了非线性推力估计器,使用若干测量参数作为输入, 实时计算出发动机的推力值.并针对发动机使用的实际情况,使设计出的估计器不但可以估计额定发动机的推力,而且可以估计非额定发动机的推力.在仿真结果中,估计出的推力跟踪上了正常和非额定发动机的推力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙健国	南京航空航天大学能源与动力学院	116	2147	24.0	38.0
2	陈恬	南京航空航天大学能源与动力学院	4	170	4.0	4.0