推进技术
推進技術
추진기술
JOURNAL OF PROPULSION TECHNOLOGY
2006年
2期
150-153
,共4页
朱玉斌%樊思齐%任新宇%时瑞军
硃玉斌%樊思齊%任新宇%時瑞軍
주옥빈%번사제%임신우%시서군
航空发动机%对角递归神经网络+%多变量控制%解耦+
航空髮動機%對角遞歸神經網絡+%多變量控製%解耦+
항공발동궤%대각체귀신경망락+%다변량공제%해우+
通过分析对角递归神经网络(DRNN)及带动量项的梯度学习方法(GDM),针对某型涡扇发动机的性能控制,研究了基于对角递归神经网络的多变量自学习解耦控制算法及其在航空发动机控制中的应用.阐明了该方法的结构和原理.并在设计点处进行了发动机多变量解耦控制系统设计.在偏离设计点时,大量的仿真结果表明,系统具有较好解耦和自适应能力.
通過分析對角遞歸神經網絡(DRNN)及帶動量項的梯度學習方法(GDM),針對某型渦扇髮動機的性能控製,研究瞭基于對角遞歸神經網絡的多變量自學習解耦控製算法及其在航空髮動機控製中的應用.闡明瞭該方法的結構和原理.併在設計點處進行瞭髮動機多變量解耦控製繫統設計.在偏離設計點時,大量的倣真結果錶明,繫統具有較好解耦和自適應能力.
통과분석대각체귀신경망락(DRNN)급대동량항적제도학습방법(GDM),침대모형와선발동궤적성능공제,연구료기우대각체귀신경망락적다변량자학습해우공제산법급기재항공발동궤공제중적응용.천명료해방법적결구화원리.병재설계점처진행료발동궤다변량해우공제계통설계.재편리설계점시,대량적방진결과표명,계통구유교호해우화자괄응능력.
