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公开(公告)号：CN113279997A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110625307.0
申请日：2021-06-04
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于控制器模糊切换的航空发动机喘振主动控制系统，本发明基于模糊切换的原理，根据压气机的工作状态，选择当前状态最为适合的基本控制器进行切换控制，能够实现大范围、自适应、性能优化的喘振主动控制。本发明所设计的控制器通过模糊切换的方式，实现大范围的喘振主动控制，扩大控制器的有效工作范围，提升控制器的可靠性；所设计的控制器可以适用于多种诱因导致的喘振的主动控制，提高控制器的自适应性，更接近发动机的实际工作情况；在控制器的设计过程中加入一定的优化指标，能够实现在对应优化目标下的最优控制；可以在已有控制器的基础上进行微小改动，即可达到所需要的控制效果，相比于已有的智能控制方法本发明更为简便且更易于实施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118466210B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410671036.6
申请日：2024-05-28
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于航空压气机控制领域，涉及一种基于扰动观测与补偿的航空压气机主动稳定控制方法。对控制器设计时采用的模型所出现的建模误差以及外部扰动进行观测，并为关注的状态变量逐个设计子控制器补偿扰动，从而实现在多种复杂情况下同时解决航空压气机的旋转失速和喘振的问题。利用Galerkin投影法将压气机的偏微分模型转换为常微分方程，并在转换过程中利用扰动的形式保留压气机的偏微分特性，并结合扰动观测与补偿技术设计航空压气机的主动稳定控制器，以保证控制器设计时所使用的模型具有更高精度，具有很高的鲁棒性与可靠性。给出了控制器参数的选择方法，以便本方法在实际工程中实施。
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公开(公告)号：CN113279997B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202110625307.0
申请日：2021-06-04
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于控制器模糊切换的航空发动机喘振主动控制系统，本发明基于模糊切换的原理，根据压气机的工作状态，选择当前状态最为适合的基本控制器进行切换控制，能够实现大范围、自适应、性能优化的喘振主动控制。本发明所设计的控制器通过模糊切换的方式，实现大范围的喘振主动控制，扩大控制器的有效工作范围，提升控制器的可靠性；所设计的控制器可以适用于多种诱因导致的喘振的主动控制，提高控制器的自适应性，更接近发动机的实际工作情况；在控制器的设计过程中加入一定的优化指标，能够实现在对应优化目标下的最优控制；可以在已有控制器的基础上进行微小改动，即可达到所需要的控制效果，相比于已有的智能控制方法本发明更为简便且更易于实施。
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公开(公告)号：CN114675535B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202210221726.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的航空发动机过渡态寻优控制方法，属于航空发动机过渡态技术领域。包括：基于现有的某型双轴涡轮风扇发动机模型，将其调整为适用于调用强化学习算法的模型；为了同时满足实时模型的高位状态空间和连续动作输出，设计Actor‑Critic网络模型；设计基于Actor‑Critic框架的深度确定性策略梯度算法，以便同时解决高维状态空间和连续动作输出的问题；在将Actor‑Critic框架与DDPG算法结合之后，进行模型的训练；发动机加速过渡的控制规律是由上述训练过程得到的，应用此方法对发动机加速过程进行控制。
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公开(公告)号：CN118466210A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410671036.6
申请日：2024-05-28
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于航空压气机控制领域，涉及一种基于扰动观测与补偿的航空压气机主动稳定控制方法。对控制器设计时采用的模型所出现的建模误差以及外部扰动进行观测，并为关注的状态变量逐个设计子控制器补偿扰动，从而实现在多种复杂情况下同时解决航空压气机的旋转失速和喘振的问题。利用Galerkin投影法将压气机的偏微分模型转换为常微分方程，并在转换过程中利用扰动的形式保留压气机的偏微分特性，并结合扰动观测与补偿技术设计航空压气机的主动稳定控制器，以保证控制器设计时所使用的模型具有更高精度，具有很高的鲁棒性与可靠性。给出了控制器参数的选择方法，以便本方法在实际工程中实施。
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公开(公告)号：CN114675535A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210221726.2
申请日：2022-03-07
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的航空发动机过渡态寻优控制方法，属于航空发动机过渡态技术领域。包括：基于现有的某型双轴涡轮风扇发动机模型，将其调整为适用于调用强化学习算法的模型；为了同时满足实时模型的高位状态空间和连续动作输出，设计Actor‑Critic网络模型；设计基于Actor‑Critic框架的深度确定性策略梯度算法，以便同时解决高维状态空间和连续动作输出的问题；在将Actor‑Critic框架与DDPG算法结合之后，进行模型的训练；发动机加速过渡的控制规律是由上述训练过程得到的，应用此方法对发动机加速过程进行控制。
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