自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制

• 作者: 何秀然 吴勇 王海涛 白玉 苗卓广 谢寿生
• 来源期刊: 推进技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 航空发动机 全程滑模控制 RBF神经网络 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 控制技术
• 页码范围: 220-224,234
• 分类号: V233.7
• 语种: 中文

摘要

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,提出了一种基于自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制方法.设计了一类全程滑模面非线性函数,函数中含有变参数指数函数,其参数由一种新的自适应粒子群学习算法(PSO)结合RBF神经网络来整定.全程滑模控制保证了控制系统的全程鲁棒性,同时,由稳态误差收敛速度和滑模抖振幅度建立参数优化指标,用自适应PSO神经网络快速搜索当前的全局最优点.仿真结果表明,所设计的控制器取得了良好的效果,削弱了抖振.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢寿生	空军工程大学工程学院	156	1456	20.0	28.0
2	何秀然	空军工程大学工程学院	16	168	8.0	12.0
3	吴勇	空军工程大学工程学院	19	175	7.0	12.0
4	苗卓广	空军工程大学工程学院	19	130	7.0	10.0
5	王海涛	空军工程大学工程学院	24	148	7.0	11.0