基于RBF网络的航空发动机预测滑模控制

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1、2013年12月第39卷第12期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsDecember2013V01．39No．12基于RBF网络的航空发动机预测滑模控制苗卓广谢寿生丁键王磊(空军工程大学航空航天工程学院，西安710038)摘要：针对航空发动机是一个不确定性的强非线性系统，借鉴预测控制的思想，提出了基于径向基函数RBF(RadicalBasisFunction)网络的航空发动机预测滑模控制．首先利用RBF网络建立航空发动机预测模型，进而得

2、到滑模预测模型；其次在线修正网络参数实时反馈校正滑模预测模型，滚动优化求取控制量；然后采用另外一个RBF神经网络实现了全包线建模和控制；最后分析了控制系统的收敛性．仿真结果表明，所设计的控制器性能良好，能有效地抑制参数摄动和干扰的影响．关键词：航空发动机；滑模控制；预测控制；RBF神经网络；抖振中图分类号：V233．7文献标识码：A文章编号：1001—5965(2013)12．1601-06PredictiveslidingmodecontroIforaero．enginebasedonRBFnetworkMiaoZhuogu

3、angXieShoushengDingJianWangLei(TheAeronauticsandAstronauticsEngineeringCollege，AirForceEngineeringUniversity，Xi’an710038，China)Abstract：AmethodofpredictiveslidingmodecontrolbasedonRBFnetworkwasputforwardforaero—enginewithuncertaintyandstrongnonlinearity．Themethoddre

4、wlessonsfromtheideologyofpredictivecon—tr01．Predictivemodalofaero—enginewasestablishedbyusingRBFnetworkandslidingmodepredictivemodalwas,deduced．Slidingmodepredictivemodalwasmodifiedonlinebyadjustingnetworkparameters．Andthecontrolvaluewasgetbymakingrollingoptimizatio

5、n．FullflightenvelopcontrolwasmadeusinganotherRBFnetwork．Thestabilityconditionwasanalyzed．Simulationresultsshowthatthedevisedcontrollerhasgoodeffectandrestrainstheinfluenceofparametersperturbationandinterfere．Keywords：aero-engine；slidingmodecontrol；predictivecontrol；

6、RBFneuralnetwork；chattering由于航空发动机系统是一个复杂的气动热力学系统，其工作范围宽广、工作状况复杂，实际系统中不可避免地存在着大量的干扰与未建模动态等不确定性，要求航空发动机控制系统要有很强鲁棒性．近年来人们采用鲁棒控制¨。2o、人工智能控制"一、滑模控制H·等方法控制航空发动机，理论上取得了一定的成果．滑模变结构控制的突出优点是对系统的内部未建模动态和外部干扰等不确定性因素具有不变性，但是传统的滑模变结构控制设计方法大都把不确定性的界可知作为先决条件以保证闭环系统的鲁棒性稳定性，过于保守造成抖振

7、严重，限制了其应用．为解决此问题，结合其他控制方法弥补滑模控制的不足越来越受到重视∞“。，其中将预测控制与滑模控制结合取得了良好的控制效果p。1引．但上述文献都是采用标称模型作为预测模型，对模型参数变化不大的系统控制效果是令人满意的，像航空发动机这种复杂的系统却很难保证在其全飞行包线内具有良好的控制效果．为此，文献[13]采用了多模型方法，设计了全包线的多模型预测滑模控制，但需设计合适的控制器切换策略，避免引起系统不稳定，并且采用的也是固定模型，无法反映出航空发动机性能蜕化、制造安装误差等引起输出参数的变化．针对上述问题，本文

8、提出了一种基于RBF收稿日期：2013-01-22；网络出版时间：2013-07-221l：04网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／detaiL／11．2625．V．20130722．1104，005．html作者简介：苗卓广(1985一)，男，河北栾城人，博士