可变流量燃气发生器压强自适应控制方法研究

作者：周景亮; 陈雄; 柴金宝; 周长省

来源：计算机仿真, 2020, 37(07): 113-218.

• 变流量
• 燃气发生器
• 系统辨识
• 免疫粒子群算法
• 自适应控制

固体火箭冲压发动机燃气流量控制系统较难实现对压强的精确闭环控制。为解决该问题,提出了一种可变流量燃气发生器压强自适应控制方法——基于RBF(Radial Basis Function)神经网络系统辨识的燃气发生器压强自适应免疫粒子群PID控制方法。针对系统参变的特点,首先利用RBF神经网络在线辨识系统传递函数。过免疫算法(Immune Algorithm, IA)与粒子群算法的结合(Particle Swarm Optimization, PSO)进行PID参数寻优。利用RBF-PSO-IA控制器对某锥阀式流量控制系统在设计工作点下(10.32MPa)进行PID参数寻优与全压强在线调节进行仿真,验证控制器的性能。仿真结果显示,在设计点处PSO-IA、PSO、传统PID整定方法得到的压强响应均没有超调;PSO-IA算法的响应时间最短,即PSO-IA优化的PID控制器能够显著提高压强响应速度;全压强调节下,RBF神经网络辨识器能够有效的辨识传递函数,RBF-PSO-IA算法能够提高某锥阀式流量控制系统的稳态精度和动态性能。

• 出版日期2020
• 单位南京理工大学