自适应RBF神经网络在燃气流量调节中的应用

燃气流量调节技术是固体火箭冲压发动机的关键技术之一,对提高固冲发动机的可靠性、机动性、精确性等有着很大的意义。而燃气流量调节系统是一个形式上较为复杂具有参数变化特性的非线性系统,此外由于系统存在着模型误差和参数误差等扰动,所以传统的PID无法在发动机的全工作域内均取得精确度高、响应速度快的控制效果。利用自适应RBF神经网络结合反馈线性化对燃气发生器进行压强闭环控制。并且利用变结构控制项,增强系统的抗扰动能力。仿真结果表明,所研究的控制算法能够克服燃气发生器变参性、非线性的影响,能够实现其对目标压强的良好的跟踪性能,并且大幅提升了响应时间,对提高燃气发生器的性能有重要的意义。

滚珠丝杠式燃气舵结构仿真与运动控制

针对燃气舵在启动瞬间会产生很大的冲击力,采用ADAMS和ANSYS软件对传动机构进行了动力学分析和有限元分析的联合仿真,得到了变负载下相邻零件的冲击力,并分析了危险零件的瞬态动力响应。分析结果表明,在一定范围内,冲击力随响应时间的增加响应速度变慢,最大值和最小值分别基本保持一致。建立了燃气舵系统的数学模型,在MATLAB Simulink软件中进行了系统的比例-积分-微分(proportional-integral-derivative, PID)控制仿真分析,并基于仿真结果进行了单片舵系统的运动控制试验。试验结果表明,该控制平台能达到良好的控制效果。