【摘 要】
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针对涡轴发动机控制系统设计, 提出了1 种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法.综合考虑直升机旋翼扭矩、 燃气涡轮转速、 动力涡轮转速、 涡轮级间温度和
【基金项目】
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南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(No.kfjj20160211)资助
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针对涡轴发动机控制系统设计, 提出了1 种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法.综合考虑直升机旋翼扭矩、 燃气涡轮转速、 动力涡轮转速、 涡轮级间温度和压气机喘振裕度等信息, 设计具有较好实时性、 精度和泛化能力的多输出在线滚动序列核极限学习机作为预测模型, 引入预测模型输出与发动机输出的误差进行反馈校正, 利用序列二次规化算法在线求解包含限制约束的预测控制问题.在某型直升机 / 涡轴发动机综合平台的仿真环境中进行了直升机大幅度机动飞行仿真验证, 结果表明： 该模型预测控制器相比于传统串级
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