基于RBF神经网络的进气压力控制方法研究OACSTPCD

针对高空台进气压力控制系统的强非线性特性和被控对象难以精确建模的问题,传统的PID控制在被试发动机进行加减速等过渡态时难以满足进气压力控制性能要求,提出了基于数据驱动的高空台压力控制方法,设计了基于RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络的最优控制架构,通过分析进气压力控制系统的输入和输出,给出了进气压力控制系统的RBF神经网络控制方法;利用高空台的大量试验数据对所设计的控制方法进行了训练和测试。测试结果表明,所设计的智能控制方法有良好的控制性能,能够满足进气压力的过渡态自适应控制。