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航空发动机自适应神经网络PID控制

航空动力学报 2000年第3期15卷 334-336页

作者：蒋衍君黄金泉南京航空航天大学203教研室江苏南京210016

本文提出了一种航空发动机多变量自适应神经网络 PID控制方法 ,采用基于共轭梯度的神经网络学习算法在线整定控制器参数。该控制器的设计无需知道发动机精确模型 ,具有响应速度快、抗干扰能力强和鲁棒性好等优点。控制器不仅算法简单 ,... 详细信息

本文提出了一种航空发动机多变量自适应神经网络 PID控制方法 ,采用基于共轭梯度的神经网络学习算法在线整定控制器参数。该控制器的设计无需知道发动机精确模型 ,具有响应速度快、抗干扰能力强和鲁棒性好等优点。控制器不仅算法简单 ,实现容易 ,而且适用范围广。

关键词：航空发动机神经网络多变量控制自适应控制

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航空发动机气路故障诊断研究现状与展望

南京航空航天大学学报 2020年第4期52卷 507-522页

作者：黄金泉王启航鲁峰南京航空航天大学能源与动力学院南京210016

航空发动机气路故障诊断是通过对发动机系统、部件的气路参数进行分析,以识别气路部件性能退化或故障的主动过程,是提高飞行安全性和可靠性、降低发动机维修成本的重要途径,当前已成为飞行推进技术研究领域的热点。本文较为详尽地阐述... 详细信息

航空发动机气路故障诊断是通过对发动机系统、部件的气路参数进行分析,以识别气路部件性能退化或故障的主动过程,是提高飞行安全性和可靠性、降低发动机维修成本的重要途径,当前已成为飞行推进技术研究领域的热点。本文较为详尽地阐述了发动机气路故障诊断技术的发展历程;讨论了发动机气路故障诊断的主要方法,包括基于线性/非线性模型的诊断方法、基于数据驱动的诊断方法、基于信息融合的诊断方法等,评述了这些方法的优缺点;最后指出了气路故障诊断技术中的关键技术和难点,并对未来的发展趋势进行了展望。

关键词：航空发动机气路故障诊断性能退化机理模型数据驱动信息融合

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航空发动机推力衰退缓解的神经网络控制

航空动力学报 2020年第4期35卷 844-854页

作者：闫召洪仇小杰黄金泉鲁峰南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室南京210016 中国航空发动机集团有限公司航空发动机控制系统研究所江苏无锡214063

针对航空发动机气路部件性能退化导致的推力下降问题,提出一种基于变增量线性规划(LP)优化神经网络控制方法用于航空发动机推力衰退缓解控制。该方法通过内环控制转速和发动机压比,外环修正发动机指令信号以缓解发动机推力衰退。其中内... 详细信息

针对航空发动机气路部件性能退化导致的推力下降问题,提出一种基于变增量线性规划(LP)优化神经网络控制方法用于航空发动机推力衰退缓解控制。该方法通过内环控制转速和发动机压比,外环修正发动机指令信号以缓解发动机推力衰退。其中内环非线性自回归滑动平均(NARMA-L2)转速控制器由神经网络训练得到;外环指令修正回路利用变增量LP优化方法调整发动机指令信号。以某型小涵道比涡扇发动机为对象进行仿真验证,结果表明,在4组仿真条件下,设计的控制方法在保证性能退化的发动机不超限的条件下使推力衰退至少缓解了46.5%,验证了该方法的有效性。

关键词：涡扇发动机推力缓解控制性能退化神经网络控制变增量线性规划(LP)优化

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例谈基于数据推理的化学教学实践

化学教学 2019年第7期 55-58页

作者：丁浩黄金泉江苏张家港市崇真中学

以四个化学教学实践为案例,阐述立足课堂运用合理数据进行推理分析,解答学生疑问,培养学生寻找所需证据的途径、增强学生的证据意识,发展学生化学学科核心素养。提升教师对教材、试题的洞察力和理解力,创设真实的学习情境,为学生的学科... 详细信息

以四个化学教学实践为案例,阐述立足课堂运用合理数据进行推理分析,解答学生疑问,培养学生寻找所需证据的途径、增强学生的证据意识,发展学生化学学科核心素养。提升教师对教材、试题的洞察力和理解力,创设真实的学习情境,为学生的学科素养发展奠定基础。

关键词：数据推理证据意识化学教学海水提镁

基于QPSO粒子滤波的航空发动机突变故障诊断

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南京航空航天大学学报 2014年第4期46卷 494-500页

作者：黄金泉陈煜周浩文鲁峰南京航空航天大学江苏省航空动力系统重点实验室南京210016 先进航空发动机协同创新中心北京100191 中国航空工业集团公司航空动力控制系统研究所无锡214063

针对标准粒子滤波算法对突变故障诊断迟缓的问题,提出了量子行为粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的粒子滤波算法。该算法引入权值偏差系数的概念,当权值偏差系数超出设置的阈值时,认为系统发生故障,并结... 详细信息

针对标准粒子滤波算法对突变故障诊断迟缓的问题,提出了量子行为粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)的粒子滤波算法。该算法引入权值偏差系数的概念,当权值偏差系数超出设置的阈值时,认为系统发生故障,并结合最新的观测值,将量子行为粒子群优化算法融入到粒子的采样过程中,驱使粒子向高似然区域移动,提高粒子群对突变故障的估计性能。仿真结果表明,与标准粒子滤波算法相比,量子行为粒子群优化的粒子滤波算法显著提高了对突变故障的反应速度。

关键词：航空发动机突变故障气路分析粒子滤波量子行为粒子群优化

基于MRR-KELM算法的涡轴发动机非线性模型预测控制

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重庆理工大学学报（自然科学） 2018年第8期32卷 94-102页

作者：王宁潘慕绚黄金泉南京航空航天大学能源与动力学院南京210016

针对涡轴发动机控制系统的设计,提出了一种基于多输出迭代约简核极限学习机(MRR-KELM)的非线性模型预测控制(NMPC)方法。基于直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速以及涡轮级间温度等传感器数据,利用MRR-KELM算法,训练具有较好... 详细信息

针对涡轴发动机控制系统的设计,提出了一种基于多输出迭代约简核极限学习机(MRR-KELM)的非线性模型预测控制(NMPC)方法。基于直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速以及涡轮级间温度等传感器数据,利用MRR-KELM算法,训练具有较好实时性、精度以及泛化能力的发动机预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差对控制器指令进行反馈校正,利用序列二次规化(SQP)算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合仿真平台环境下,通过直升机机动飞行仿真,验证了该模型预测控制器相比于传统的串级PI控制具有更好的控制性能,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量。

关键词：涡轴发动机控制系统传感器核极限学习机迭代约简非线性模型预测控制

NEURAL NETWORK SMITH PREDICTIVE CONTROL FOR TELEROBOTS WITH TIME DELAY

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Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 2001年第1期18卷 35-40页

作者：黄金泉徐亮 Frank L Lewis 南京航空航天大学能源与动力学院德克萨斯大学自动化和机器人研究所

A neural network Smith predictive control strategy is proposed to deal with inpu t and feedback time delays in telerobot systems. The delay time is assumed to b e invariant and unknown. The proposed control structure consists of a slave syst em and a master controller. In the slave system, a recurrent neural network (RNN ) with on-line weight tuning algorithm is employed to approximate the dynamics of the time-delay-free nonlinear plant, which is used to linearize the slave s ystem. The master controller is a Smith predictor for the linearized slave syste m, which provides prediction and maintains the desirable tracking performance. S tability propriety is guaranteed based on the Lyapunov method. A simulation of a two-link robotic manipulator is provided to illustrate the effectiveness of th e proposed control strategy.

关键词： telerobot time delay s ystem neural networks Smith predictor

再议碳酸钠、碳酸氢钠热稳定性比较实验的改进

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化学教学 2021年第1期 77-79页

作者：黄金泉杨晓东江苏张家港市崇真中学江苏苏州215631 江苏张家港市教师发展中心江苏苏州215600

在文献研究的基础上,创新设计一种较为简便且易操作的实验方法:取2支硬质试管,试管口同方向上下错位10cm左右,用扎带将它们捆扎在一起,往两试管中分别加入碳酸氢钠、碳酸钠固体,各自连接带导管的单孔橡皮塞,将两导管一一通入澄清石灰水... 详细信息

在文献研究的基础上,创新设计一种较为简便且易操作的实验方法:取2支硬质试管,试管口同方向上下错位10cm左右,用扎带将它们捆扎在一起,往两试管中分别加入碳酸氢钠、碳酸钠固体,各自连接带导管的单孔橡皮塞,将两导管一一通入澄清石灰水中。加热大约2分钟后即可观察到实验现象。该实验装置实用性强、成功率高,适用于课堂演示和学生分组实验。

关键词：碳酸氢钠热稳定性实验改进硬质试管澄清石灰水

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似然K均值聚类用于涡扇发动机气路故障诊断

计算机工程与应用 2020年第9期56卷 136-141页

作者：卢俊杰黄金泉鲁峰南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室南京210016

K均值聚类算法是聚类领域最知名的方法之一,然而K均值聚类完全依赖欧式距离进行聚类,忽略了样本特征离散程度对聚类结果的影响,导致聚类边缘样本容易被误聚类,且算法易局部收敛,聚类准确率较低。针对传统K均值聚类算法的不足,提出了似然... 详细信息

K均值聚类算法是聚类领域最知名的方法之一,然而K均值聚类完全依赖欧式距离进行聚类,忽略了样本特征离散程度对聚类结果的影响,导致聚类边缘样本容易被误聚类,且算法易局部收敛,聚类准确率较低。针对传统K均值聚类算法的不足,提出了似然K均值聚类算法,对于每个聚类的所有样本考虑每个维度样本特征的离散程度信息,分别计算样本属于某一聚类的似然概率,能够有效提高聚类准确率。在人造数据集和基准数据集验证了似然K均值聚类算法的优越性,将其应用于涡扇发动机气路部件故障以及传感器故障的模式识别,验证了该算法在涡扇发动机故障诊断中的实用性和有效性。

关键词： K均值聚类似然概率涡扇发动机气路故障模式识别