神经网络自适应控制及应用的研究.pdfVIP

神经网络自适应控制及应用研究 韩迎清 摹晓刚 (西北工业大学) (上海变通大学) 摘要：本文提出了一种基于神经网络的自适应控制方{砉，系统地研究了萁辨识及控制算法．针对莱 型航空发动机控制的特点。提出了萋于此方法的发动机控制系统结构，深入研究丁用作辨识及控制的网络 培柑、学习算法．并麓各种情况进行了仿真研究．结果表明．该控制方法不需已知对象横型、系统有极强 的掌习及适应能力，对对量系统参敦变化及外界干扰有报好的鲁棒性． 关键诵t神经两络自透斑控舾航空发动帆 1引言 控制理论在六十年代前后从经典控稍发震到现代控翻理论，而随着科学技术的迅猛发 展，近十多年叉避一步向智能化和大篆统方向发展．其中智能控制是控制理论发展的高级 阶段，它的基本概客是针对控制对象蔑其环境，目标和任务的不确定性和复杂饿而提出来 的，主鬟用来解决那罄用镥统方法难以解决的复杂系统的控制问题，虽然迄今尚来建立起 宪垫的理论体系，但智能控棚鬟统最主要的功能特点印自适应、自组织和自学习是大家的 失识． 神经阿络炳究已经考兰十多年的历史，它悬介于符号推理与数壤计算之阉的一种教 学工具．它更奢根好的适应能力和学习能力．适合予用佧智能控制的工具．目前智能控制 较多婀研究主要囊中在模糨控毹、专絮＆制及神经两络控制．而神经豫络控制及其与其它 控棚方法的弛台是量具活力的研究方向． 再-密啜簸的时向里。神经舟络就以其独特的非线性袭运方式租匿有的学习能力，引起控 铡界的营麓重槐，筹取得了一系列重翼成果。选今已覆盖了控捌理论中的绝大多数问题， 如系统建捷与辨识、PID参数的整定、极点配置、内横控制，优化设计、谮羽控翻、最悦控 衡．毒鼍应篷镰，鼍溲与预测，客锸控铷、横钒隆制、专家控髓和学习控獬等． 航空发动机是个复杂的热力系统。具有大时变，非缝性，不确定性辱特点．随者现代 发动机系统的目趋复杂，对发动机控制系统的要求越来越蒿．匿内井开晨了各种控制方法 研究．作者近年对智能控锫用于发动机控制傲了韧步研究．本文具体研究基于神经网的自 适应控制方法及在发动机控翩系统中的应用研究． 2篓子神经网络的自适应控制 圈1为作耆提出的基子神经两络的自适应控制原理圈． 本文受中兢尊第六一西所。九五’预研璜茸赞助 ·勉· 圈1神经网络的自适应控制系统结构圈 Network 圈中有两个神经网络，其中期络NNC(Neural Network 器，而NNM(NeuralModel)作为对象辨识器。它们都采用改进的BP算法进行学 习． N栅的学习采用先离线训练，以确定合适的网络结构(如输入层，隆层结点的个数)． 备结点之间的连接权值及隐层结点和输出结点的阔值等，使其反映对象在工作点(或设计 点)的特性．而在闭环控制时，则采用在离线谰练的基础上进行在线学习，当对象偏离工 作点时能及时修正网络参数，使网络及时准确反映对象的特性．NNM在系统中的作用是为 删c提供学习所用信息． NNc的结构采用两层前向网络，输入结点为三个．分别对应伯差信号的比例、积分及微 分，输出结点为一个，NNC的作用形式类似PID控制．其在线学习中。要用到导数匆，岔。 而由于对象特性是未知的该导数无法得到。利用眵，国来近似矽，a，由于岁近似等于y， 这种代替是可行的． 3航空发动机控制系统研究 以某型航空发动机为例．控制系统如图2 ， 圈2发动机神经网络控制系统原理圈 其中发动机的传递函数为： 业：!!!±! 甜(曲 工2+口，s+口 网络NNM是三层前向网络，5咱一l结构．所反映的数学映射为： ·鞠 y(J})=fo，(．；}一1)，y(k～2)，“(_|})，u(k-1)，u(k一2)) 阿络NNC为两层酊向冈绍，3一I结椅．十#角相当于变参数艚Pz啦制． 首先对NNt进行离线训练，在对象设计点采集足够数量的输入