基于优化智能网络的发动机推力指令模型

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1、第42卷第2期2016年4月航空发动机AeroengineV01．42No．2Apr．2016基于优化智能网络的发动机推力指令模型潘阳，李秋红，顾书文，李业波(南京航空航天大学能源与动力学院，南京210016)摘要：针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题，提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法。其中子模型I采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数，其输出作为子模型II的输入；子模型II采用优化极端学习机(ELM)算法，输出为额定发动机推力，并以此推力为性能蜕化缓解控制指令。为了减小ELM网络规模，提高推力指令模型实时性，采用微分进化算法(D

2、E)优化ELM初始网络参数。数字仿真验证表明：各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰，远优于单一神经网络最大8．17％和单一极端学习机最大14．5名的误差，模型推力指令计算时间仅需0．64ms，实时性好，验证了该推力指令模型的有效性。关键词：推力指令模型；性能退化缓解；极端学习机；微分进化算法；航空发动机中图分类号：V233．7文献标识码：Adoi：10．13477／j．cnki．aeroengine．2016．02．010AeroengineThrustCommandModelBasedonOptimizedIntelligentNetworksP

3、ANYang，LIQiu—hong，GUShu—wen，LIYe—bo(CollegeofEnergyandPowerEngineering，NamingUniversityofAeronauticsandAstronaufics，Nanjing210016，China)Abstract：TosolvetheproblemofinputinformationdeficientinthrustcommandmodelusedinPerformanceDeteriorationMitigatingControl(PDMC)ofaeroengine，aseriesof

4、connectionstructureofdoubleintelligentnetworksmodelwasproposedtomodelthethrust．Insub—modelI，aBPnetworkwasadoptedtomapthegas—pathparameterswhichhavecloselycorrelationwiththrust．Theoutputsofsub—model1wereusedasinputsofsub—modelII．TheExtremeLearningMachine(ELM)wasadoptedinsub—modelIItoe

5、stimatethenominalthrustoftheenginewhichwasusedasthethrustcommandforPDMC．DifierentialEvolution(DE)wasusedtooptimizethenetworkparametersofELMinordertosimplifythenetworkscaleandimprovethecalculationspeed．TheresultofdigitalsimulationshowsthatthemaxrelativeelTorofthrustmodelislessthan4％。。

6、farbetterthanthe8．17％errorofsingleBPnetworkandthe14．5％errorofsingleELMnetwork．Ittakesonly0．64msinthethrustcommandcalculationprocessofthemodel．Theresultsdemonstratetheeffectivenessandreal——timeofproposedaeroenginethrustcommandmodel．Keywords：thrustcommandmodel；performancedeteriorationm

7、itigation；extremelearningmachine；differentialevolution；aeroengine0引言性能退化缓解控制(PerformanceDeteriorationMitigatingControl，PDMC)为了使得航空发动机发生性能退化后，仍然能够保持额定推力，在现有控制的基础上附加外回路推力控制的方式来解决此问题㈣。推力指令模型反映当前工作状态下飞机对发动机推力的需求，是PDMC系统的重要组成部分。国内外对此研究比较欠缺，通常以额定发动机部件级模型、3维插值表格(高度、马赫数、油门杆角度插值)来计算推力指令，在实际应用

8、中，影响控制系统的实时性