[发明专利]一种航空发动机推力衰退缓解的神经网络控制方法有效
| 申请号： | 201910664441.4 | 申请日： | 2019-07-23 |
| 公开（公告）号： | CN110513199B | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 鲁峰;闫召洪;黄金泉;仇小杰 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | F02C9/48 | 分类号： | F02C9/48 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种航空发动机推力衰退缓解的神经网络控制方法，该方法包括：采用神经网络学习的NARMA‑L2模型建立内环控制系统；结合内环控制系统，设计基于变增量LP优化算法的外环指令修正模块，得到在发动机发生部件性能突变的情况下具有自调整能力的推力衰退缓解神经网络控制器。本发明解决了常规多变量控制器在发动机发生部件性能突变的情况下整机推力水平下降的问题，适用于在一定飞行包线内不同工作点的发动机推力衰退缓解控制，对于在不超温、不超转的情况下缓解由发动机部件性能突变引起的整机推力损失、提高发动机整机性能表现有着积极促进的作用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 航空发动机 推力 衰退 缓解 神经网络 控制 方法 | ||
【主权项】：
1.一种航空发动机推力衰退缓解的神经网络控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤A)建立发动机高压转子转速、压比与尾喷管喉道面积之间的物理变量插值模型，以及利用主燃油量与高压转子转速之间的关系，采用神经网络建立性能衰退缓解的内环控制NARMA-L2模型；/n步骤B)结合NARMA-L2模型，设计基于变增量LP算法的外环指令修正模块，开发在发动机发生部件性能突变的情况下具有自调整能力的推力衰退缓解神经网络控制器；/n步骤C)发动机发生部件性能突变时，通过外环加入指令修正模块，对发动机指令进行修正，利用推力衰退缓解神经网络控制器追踪修正后的指令进而达到推力恢复的目的。/n
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