基于神经网络的涡扇发动机推力预测方法及控制器

摘要

本发明公开了一种基于神经网络的涡扇发动机推力预测方法及控制器，该方法包括：建立涡扇发动机关键气路量测参数的稳态多输入多输出的神经网络模型；利用神经网络模型作为预测模型设计推力模型预测控制器；利用该模型预测控制器，设计某型涡扇发动机闭环控制系统，对推力控制系统的跟踪性能、约束性能进行研究。本发明在考虑发动机现有控制约束条件基础上，利用稳态神经网络模型结合SQP优化算法，以发动机不可测推力性能参数误差最小为目标，设计推力预测控制器，计算发动机控制量，该控制方法结构简单，对于设计控制器工作量的降低以及控制器推力性能衰退抑制具有积极促进作用。