航空发动机小波神经网络PID控制

• 作者: 孙健国 李秋红 许光华
• 来源期刊: 航空动力学报
• 学科: 工学
• 关键词: 比例-积分-微分(PID)控制 航空发动机 小波 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 自动控制
• 页码范围: 875-879
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分 (PID) 控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.

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	李秋红	南京航空航天大学能源与动力学院	43	443	13.0	19.0
3	许光华	南京航空航天大学能源与动力学院	2	17	1.0	2.0