航空发动机自适应神经滑模控制

摘要

航空发动机在整个飞行包线内工况和状态参数变化大、规律复杂，控制中需要解决参数掇动、干扰和外界条件变化等“不确定”问题。本文针对航空发动机设计了模型参考自适应神经网络滑模变结构解耦控制器。采用RBF神经网络作为滑模变结构的控制输出，滑模切换函数作为神经网络的输入，通过参考模型输出和实际输出误差在线自适应调节RBF网络权值；并在整个飞行包线内进行了仿真验证，表明此控制器能消除滑模控制抖振，提高控制系统跟踪性能，实现有效解耦。