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改进粒子群算法的航空发动机转速系统辨识

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关于航空发动机转速控制系统,在已知为单位负反馈的情况下,针对标准粒子群算法较大的惯性权重系数会有利于全局极值点的搜索、较小的惯性权重系数可以改善算法的精准度和收敛速度的特点,提出一种(0.4,0.7)均匀分布随机惯性权重的粒子群智能优化算法.基于DGEN380发动机虚拟实验平台,以燃油流量为输入、低压转子转速为输出,对航空发动机转速控制系统进行闭环系统辨识.采用最大误差百分数和相对均方差百分数来衡量模型响应与实际响应的吻合度,仿真结果表明:改进的(0.4,0.7)均匀分布随机惯性权重系数相比较唯一值惯性权重系数,既有利于全局极值点搜索,又能提高算法的精准度,验证了所提方法的有效性.
Identification of Aero-Engine Speed System Based on Improved Particle Swarm Optimization

白杰、刘雨兴

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中国民航大学 天津市民用航空器适航与维修重点实验室,天津 300300

中国民航大学 航空工程学院,天津 300300

航空发动机 系统辨识 粒子群算法 转速控制系统

大飞机重大专项支持

2020

机械工程与自动化
山西省机电设计研究院 山西省机械工程学会

机械工程与自动化

影响因子:0.251
ISSN:1672-6413
年,卷(期):2020.(5)
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