基于神经网络的NARMA-L2多变量控制方法

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的NARMA‑L2多变量控制方法，该方法包括：推导非线性离散系统的NARMA‑L2多变量控制律；利用神经网络离线辨识控制律中的非线性函数；利用该控制律设计控制器，设计某型涡扇发动机闭环控制系统，并在此基础上加入神经网络的误差在线更新以修正控制器参数，对控制系统的跟踪性能进行研究。本发明利用神经网络结合推导出的NARMA‑L2多变量控制律，以发动机高压转速和压比的误差二次型性能指标最小为目标，设计双变量控制器，计算发动机控制量，对燃油流量及尾喷管临界界面面积进行控制，该控制方法结构简单，控制律易推导，对于设计控制器工作量的降低以及多变量控制律的设计具有一定的积极促进作用。