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《基于飞行包线划分的航空发动机T-S模糊模型辨识-论文.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第28卷第5期航空动力学报Vo1.28NO.52013年5月JournalofAerospacePowerMay2013文章编号:1000—8055(2013)05—1159—07基于飞行包线划分的航空发动机T—S模糊模型辨识王磊,谢寿生,苗卓广,任立通,张子阳(1.空军工程大学航空航天工程学院,西安710038;2.中国人民解放军93704部队,北京101lOO)摘要:针对航空发动机在建立Takagi—Sugeno(T—s)模糊模型时运算耗时长和过分依赖学习数据的问题,提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机T—s建模方法.通过飞行包线戈0分和标称点求取确定T
2、—s模型的前件结构;计算各标称点的状态空间模型,将其作为Ts模型的后件;最后通过对航空发动机发参数据的机器学习完成对模型前件参数的辨识.仿真对比结果表明:该方法缩短了航空发动机T—s模糊模型的建模时间,并使得高压转子和低压转子转速的绝对误差分别小于0.25,0.10,保持了辨识精度.关键词:航空发动机;T—S模糊模型;飞行包线;隶属度函数;模型辨识中图分类号:V233.7文献标志码:AIdentificationofT--Sfuzzymodelforaero。。enginebasedonflightenvelopdivisionWANGLei,XIEShou—
3、sheng,MIAOZhuo—guang,RENLi—tong,ZHANGZi—yang(1.TheAeronauticsandAstronauticsEngineeringInstitute,AirForceEngineeringUniversity,Xi’an710038,China;2.Unit93704ofChinesePeople’SLiberationArmy,Beijing101100,China)Abstract:Fortheproblemsoftime—consumingcalculationanddatadependenceinTaka—g
4、i—Sugeno(T—S)fuzzymodelofaero—engine,anewT—Smodelingalgorithmbasedonflightenvelopdivisionwasproposed.Thepremisestructureoffuzzymodelwasconfirmedbydi—ridingtheflightenvelopandselectingthenominalpoints.ThestatespacemodelateachnominalpointwasregardedastheconsequenceofT—Smode1.Finally,t
5、heparametersofpremisestructurewereidentifiedbytraining.Simulationresultsshowthatthenewalgo—rithmshortensthemodelingtime.Theabsoluteerrorofhigh—pressurerotorspeedislessthan0.25,andthatoflow—pressurerotorspeedislessthan0.10.Keywords:aero—engine;T—Sfuzzymodel;flightenvelop;membershipfu
6、nction;modelidentification航空发动机是个复杂的非线性系统.由于受的.对于难以建立数学模型的非线性系统,采用到进口环境及各种不确定因素的影响,对航空发模糊方法对系统建模具有很大的优越性.自适动机建立完全准确的数学模型几乎是不可能应模糊系统能够综合利用数据和语言两类信息,收稿日期:20120414网络出版地址:http://www.cnki.net/kcms/detail/11.2297.V.20130508.0949.201305.1159—027.html作者简介:王磊(1983一),男,河南济源人,博士生,主要从事航空发动机综合数字
7、控制方面的研究.航空动力学报第28卷既能从系统输入输出数据中建立模糊规则,也能实现对飞行包线区域的覆盖.综合利用先验知识得到模糊规则,增强了模型的一适应性州].√()。4-()。8、—s模糊模型的后min,max优化问题
8、—s模糊模型的后min,max优化问题
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