苗卓广
- 作品数：28 被引量：128H指数：8
- 供职机构：空军工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于RBF网络的航空发动机预测滑模控制被引量：4
- 2013年
- 针对航空发动机是一个不确定性的强非线性系统,借鉴预测控制的思想,提出了基于径向基函数RBF(Radical Basis Function)网络的航空发动机预测滑模控制.首先利用RBF网络建立航空发动机预测模型,进而得到滑模预测模型;其次在线修正网络参数实时反馈校正滑模预测模型,滚动优化求取控制量;然后采用另外一个RBF神经网络实现了全包线建模和控制;最后分析了控制系统的收敛性.仿真结果表明,所设计的控制器性能良好,能有效地抑制参数摄动和干扰的影响.
- 苗卓广谢寿生丁键王磊
- 关键词：航空发动机滑模控制预测控制RBF神经网络抖振
- 基于SVR-PSO改进算法的航空发动机稳定性控制被引量：2
- 2012年
- 在多变量发动机寻优控制中,用支持向量回归算法(SVR)对粒子群优化算法(PSO)进行改进可以有效避免局部最优解的出现.将改进算法应用于航空发动机实时稳定性控制,根据发动机仿真计算程序计算出发动机在各工作点处的稳定裕度,根据控制参数的变化域进行全局寻优,寻找满足压缩系统稳定裕度最小的工作点.仿真和分析表明:该算法实时性高,收敛速度快,具有较强的全局寻优能力,能在保证发动机稳定裕度最小的同时有效降低涡轮前温度和耗油率.
- 王磊谢寿生蒋爱武苗卓广翟旭升
- 关键词：粒子群算法支持向量回归算法航空发动机稳定裕度
- 某型航空发动机自动测试系统研制被引量：6
- 2010年
- 为解决某型航空发动机测试系统检测结果主观因素大、检测速度慢,损耗发动机使用寿命等问题,研制了该型航空发动机的自动测试系统。首先介绍了系统总体方案要求,分析了该自动测试系统的硬件总体结构并设计了高、低压转速信号,T1、T3、T6温度小信号等调理电路;其次归纳分析了动、静态检测流程,为模拟人工搜索过程确定了检测点位置,结合单因素试验0.618法提出了一种时序递增自寻优搜索算法,并阐述了该算法的基本原理;最后在发动机上进行了试验验证。试验结果表明:该自动测试系统硬件电路设计合理,信号采集准确,误差满足要求;软件流程设计合理,搜索算法快速准确,检测速度提高了约一倍,节省发动机的使用寿命。
- 苗卓广杨坤王海涛谢寿生翟旭升蒋爱武
- 关键词：航空发动机自动化测试
- 基于随机共振预处理的振动故障特征提取研究被引量：8
- 2014年
- 为有效降低噪声对机械故障特征提取结果干扰,提高故障特征集分类性能,提出基于随机共振(SR)预处理的故障特征提取方法。用随机共振方法对振动信号预处理,提高输出信号信噪比,增强信号频率特性;将随机共振输出信号用于特征集提取。为验证随机共振对信号预处理效果,分别提取基于时域、频域及时频域分析的故障特征集用于故障诊断;用转子试验数据对该方法所取特征集进行检验。结果表明,经随机共振处理后提取的各特征集与原始数据提取的特征集相比,均表现出较好分类性能,且其诊断结果的确定性较原始特征好,有望应用于工程实际。
- 任立通胡金海谢寿生王磊苗卓广
- 关键词：随机共振故障诊断特征提取
- 自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制被引量：6
- 2011年
- 针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,提出了一种基于自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制方法。设计了一类全程滑模面非线性函数,函数中含有变参数指数函数,其参数由一种新的自适应粒子群学习算法(PSO)结合RBF神经网络来整定。全程滑模控制保证了控制系统的全程鲁棒性,同时,由稳态误差收敛速度和滑模抖振幅度建立参数优化指标,用自适应PSO神经网络快速搜索当前的全局最优点。仿真结果表明,所设计的控制器取得了良好的效果,削弱了抖振。
- 苗卓广谢寿生何秀然王海涛吴勇白玉
- 关键词：航空发动机RBF神经网络粒子群优化算法
- 基于T-S逆模型的航空发动机解耦控制被引量：1
- 2012年
- 为了解决发动机控制系统中存在的耦合现象,以自适应逆控制原理为基础,提出了一种基于T-S逆模型的解耦控制器;该方法利用模糊T-S模型来辨识发动机的逆模型,从而得到实现解耦效果的伪线性化模型,再运用神经网络PID控制器的在线整定功能提高系统的动态性能和鲁棒性,使系统综合性能最优;仿真结果表明,该控制器具有理想的解耦效果,在发动机工作包线范围内具有良好的自适应能力。
- 任立通谢寿生苗卓广王磊彭靖波吴勇
- 关键词：航空发动机自适应逆控制神经网络PID解耦控制
- 基于RBF网络的航空发动机terminal滑模控制被引量：10
- 2010年
- 针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模控制和神经网络控制的优点,提出了一种基于径向基函数(radical basis function,简称RBF)网络的航空发动机terminal滑模控制方法.分析了传统指数趋近律的不足,提出了一种改进的指数趋近律来削弱抖振.该控制器采用terminal滑模面,并且利用径向基函数神经网络在线实时补偿未知干扰和不确定项的影响.仿真结果表明,所设计的控制器取得了令人满意的控制效果,能有效地抑制干扰和参数不确定性的影响,削弱了抖振.
- 苗卓广谢寿生王海涛翟旭升张子阳孙晓东
- 关键词：航空发动机TERMINAL滑模控制径向基函数(RBF)神经网络抖振趋近律
- 基于云自适应粒子群算法的高压转子复杂接触有限元模型参数修正
- 2011年
- 为建立更加准确的航空发动机高压转子的有限元模型,提出一种修正有限元模型描述航空发动机复杂接触的方法.将修正问题转化为求解定义在时域的误差函数的极小值,运用云自适应方法动态调整粒子群算法的惯性权重,使得算法在接近较优解时,惯性因子分布在云低端,有利于收敛得到更优解;当问题解较差时,其惯性因子分布在云顶端,有利于跳出局部极小点,扩大搜索范围.以仿真算例和实际航空发动机高压转子模型为例,通过与相关算法的修正结果比较,证明该算法是可行且有效的.
- 张子阳谢寿生王海涛龙门苗卓广
- 关键词：高压转子粒子群优化
- 一种基于随机森林的航空安全因果预测方法
- 本发明公开了一种基于随机森林的航空安全因果预测方法，包括步骤S1：构建基于Bow‑tie模型的航空安全致因变量关联辨识模型，确定关键致因变量；S2：建立航空安全规模数据采集清单，标签原始安全数据库中的不安全事件数据特征；...
- 任博崔利杰刘嘉王强史越胡良谋李大伟刘超苗卓广周之王新河
- 基于飞行包线划分的航空发动机T-S模糊模型辨识被引量：3
- 2013年
- 针对航空发动机在建立Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型时运算耗时长和过分依赖学习数据的问题,提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机T-S建模方法.通过飞行包线划分和标称点求取确定T-S模型的前件结构;计算各标称点的状态空间模型,将其作为T-S模型的后件;最后通过对航空发动机发参数据的机器学习完成对模型前件参数的辨识.仿真对比结果表明:该方法缩短了航空发动机T-S模糊模型的建模时间,并使得高压转子和低压转子转速的绝对误差分别小于0.25%,0.10%,保持了辨识精度.
- 王磊王磊谢寿生苗卓广任立通
- 关键词：航空发动机T-S模糊模型飞行包线隶属度函数模型辨识
