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国家自然科学基金(50576033): 作品数：43 被引量：307H指数：13; 相关作者：孙健国赵永平张海波李秋红陈霆昊更多>>; 相关机构：南京航空航天大学中国民航大学南京理工大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国航空科学基金航天支撑技术基金更多>>; 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术建筑科学天文地球更多>>

航空发动机PID控制参数优化的改进遗传算法被引量：23: 2006年; 提出一种基于参考模型特征指标的P ID控制参数寻优算法。采用遗传算法(GA)优化某型涡扇发动机P ID控制参数,以理想二阶系统作为参考模型,将其与实际闭环系统输出差值平方的时间积分作为系统的适应度函数。设计过程中只需选择二阶系统的自然频率和阻尼比就能准确地实现期望的动态和稳态性能。与传统的基于系统性能指标加权的适应度函数相比,新的适应度函数计算方法避免了加权系数与系统响应形式没有明确对应关系的缺陷。新方法所选参数物理意义明确,算法简单,易于实现。; 李秋红孙健国周继超; 关键词：航空发动机 PID控制遗传算法参数优化适应度函数

原空间中最小二乘支持向量机的新算法被引量：3: 2009年; 为了解决原空间中最小二乘支持向量机的解缺乏稀疏性的缺点,提出了Pruning法、MFCV法和IMFCV法并对BDFS法进行了修改和运用。对一个不含有奇异点的系统而言,Pruning法、BDFS法和MFCV法在一定程度上都能实现原空间中最小二乘支持向量机解的稀疏性。BDFS法无论是训练时间还是预测时间都比Pruning法短;和MFCV法比起来,虽然BDFS法的训练时间短,但比MFCV的预测时间长。对一个含有奇异点的系统而言,Pruning法几乎失去了效用;虽然BDFS和MFCV法的训练时间都比IMFCV法的训练时间短,但IMFCV法能成功抑制奇异点从而缩短预测时间。; 赵永平孙健国; 关键词：最小二乘支持向量机 PRUNING

综合飞行/矢量推进系统控制器分离方法被引量：4: 2009年; 详细阐述了综合飞行/矢量推进系统控制器分离问题,并给出了采用解析法求解控制器分离问题的步骤.以解析的控制器分离为基础,提出了一种基于非线性最小二乘方法的控制器分离的优化方案,该优化方案非常有效并且很便于实现.利用此优化方案,求取了一个最优的控制器分离.非线性仿真实验表明:最优分离子控制器几乎达到了同集中控制器一样的闭环性能,所讨论的控制器分离方案是相当合适和成功的.; 李彦双孙健国

最小二乘支持向量回归机在发动机推力估计中的应用被引量：20: 2009年; 实现直接推力控制的首要问题就是要估计出推力.基于最小二乘支持向量回归机提出了一种Wrapper算法进行特征选择,此算法不仅能降低计算的复杂度,而且能增强模型的泛化能力.另外,在对最小二乘支持向量回归机进行稀疏性建模的时候,用QR分解法代替传统的协方差法,增强了数值的稳定性.最后,推力估计器设计的应用实例,验证了本文提出的特征选择法和QR分解法进行稀疏性建模的可行性和实用性.; 赵永平孙健国; 关键词：最小二乘支持向量回归机 QR分解

航空发动机解耦控制器设计被引量：13: 2006年; 提出了一种基于输出拟形的解耦控制器设计方法。设计过程中针对某型涡扇发动机双变量控制系统,首先选取2个理想的一阶环节形成2个独立控制回路,以其在各通路单独阶跃下的无耦合响应为拟形目标。以LQR控制器设计为例,采用遗传算法(GA)来优化LQR控制器的加权矩阵Q和R,使闭环控制系统在各控制回路单独阶跃下的输出与目标相一致,从而达到解耦的目的。通过优化算法,设计出的LQR控制器取得了良好的动、静态解耦效果。; 李秋红孙健国; 关键词：航空发动机解耦 LQR控制器遗传算法

非线性反演控制律在航空发动机多变量控制中的应用被引量：8: 2007年; 主要研究了非线性反演控制规律设计方法在航空发动机控制中的应用.首先基于小偏差线化模型建立了航空发动机的非线性仿射模型,讨论了非线性反演控制规律的设计方法.最后,针对某型涡扇发动机运用非线性反演控制规律设计方法设计了双转子转速控制规律,并给出了仿真结果,仿真结果表明这种控制规律的设计方法在航空发动机控制中是可行的.; 张海波孙健国孙丰诚; 关键词：航空发动机

填充函数法在发动机加力最小油耗模式控制中的应用被引量：2: 2010年; 主要研究了航空发动机性能寻优控制(PSC)算法问题。提出一种用于解决非线性约束优化问题的基于填充函数方法(FFM)的实时优化控制策略。通过构造填充函数,该算法可以在优化计算过程中能够不断跳出局部最优点,使得算法本身具备了全局寻优能力。详细介绍了其算法主要内容与实现途径,基于上述的填充函数优化算法,以某型涡扇发动机加力最小油耗优化控制模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机性能寻优控制问题时,相比传统的序列线性规划方法在全局寻优方面具有更好的效果。; 张海波孙健国; 关键词：航空发动机性能寻优控制填充函数法

基于滚动窗法最小二乘支持向量机的稳健预测模型被引量：14: 2008年; 在推导加权最小二乘支持向量机数学模型的基础上,基于启发式学习算法并结合滚动窗的思想,提出基于滚动窗法最小二乘支持向量机的稳健预测模型.为了缩短模型的预测运行时间,将启发式算法进行改进后,采用迭代求逆方法,在不丧失预测精度的基础上,很大程度地缩短预测时间.最后通过仿真实例验证这个模型可以成功抑制奇异点,实现稳健预测并取得良好效果.; 赵永平孙健国; 关键词：奇异点

自抗扰控制算法在发动机加力过渡态控制中的应用被引量：7: 2010年; 主要研究了航空发动机加力过渡态控制的新方法。在不改变原有发动机控制结构的基础上,提出了一种增广LQR法(Augmented Linear Quadratic regulator-ALQR)综合ADRC(Active Disturbance Rejection Control)干扰补偿控制的算法(简称ALQR+ADRC),该算法除了有原ALQR控制所具备的强的消除静差能力之外,还兼具AD-RC优良的干扰补偿能力。通过模拟快速进入/退出发动机加力过渡态过程,验证了该算法具有理想的控制效果,能够较好地协调加力燃油供给和喷口开张,在整个过渡态过程中对核心机工作有较小的影响。; 张海波孙健国; 关键词：航空发动机加力状态自抗扰控制

Improved scheme to accelerate support vector regression被引量：1: 2009年; The computational cost of support vector regression in the training phase is O(N^3),which is very expensive for a large scale problem.In addition,the solution of support vector regression is of parsimoniousness, which has relation to a part of the whole training data set.Hence,it is reasonable to reduce the training data set.Aiming at the scheme based on k-nearest neighbors to reduce the training data set with the computational complexity O(kMN^2),an improved scheme is proposed to accelerate the reducing phase,which cuts down the computational complexity from O(kMN^2) to O(MN^2).Finally,experimental results on benchmark data sets validate the effectiveness of the improved scheme.; Zhao Yongping Sun Jianguo; 关键词：支持向量回归计算复杂度数据集

国家自然科学基金(50576033)

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