全飞行包线LQG/LTR多变量控制器设计与神经网络优化

"全飞行包线LQG/LTR多变量控制器设计_郭迎清1" 本文主要探讨的是针对航空发动机的全飞行包线控制问题，具体是设计了一组双变量LQG/LTR（Linear Quadratic Gaussian/Loop Transfer Recovery）控制器。LQG控制器是一种结合了最优控制理论与状态反馈的控制策略，常用于处理随机系统的控制问题。而LTR方法则是为了改善系统在闭环下的频率响应特性，确保系统稳定性。 在航空发动机的运行过程中，由于飞行条件的变化和工作状态的不同，控制需求也会随之改变。例如，飞机在起飞、爬升、巡航、下降等不同阶段，发动机需要提供不同的推力，同时要考虑燃油效率、温度限制等因素。因此，设计一组能够适应这些变化的控制器至关重要。 作者郭迎清等人提出了一种解决方案，即采用神经网络来拟合这组双变量LQG/LTR控制器的控制参数。神经网络作为一种非线性模型，具有强大的学习和泛化能力，可以有效地处理复杂的控制参数调整问题。通过神经网络，控制器能够根据飞行条件和工作状态自动调整参数，以确保在整个飞行包线内都能实现良好的控制性能。 在实际应用中，这种控制器设计方法的优势在于其鲁棒性和调节性能。仿真实验结果显示，无论是在哪个飞行阶段，控制系统都能够保持稳定，对环境变化和不确定性有较好的适应性。同时，它还能提供快速且准确的控制响应，满足发动机对于推力调节和安全运行的需求。 关键词：航空发动机、LQG/LTR方法、神经网络、多变量反馈控制。这些关键词突出了研究的核心内容，即利用现代控制理论（LQG/LTR）和人工智能技术（神经网络）来解决航空发动机的多变量控制问题，以实现全飞行包线内的高效稳定控制。 这项研究为航空发动机的全飞行包线控制提供了新的思路，将最优控制理论与神经网络相结合，有望提升发动机控制系统的整体性能，并为未来飞行器的自主控制提供技术支持。