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Neural network-based model predictive control with fuzzy-sqp optimization for direct thrust control of turbofan engine

引用

Chinese Journal of Aeronautics 2022年第12期35卷 59-71页

作者： Yangjing WANG Jinquan HUANG Wenxiang ZHOU Feng LU Wenhao XU Jiangsu Province Key Laboratory of Aerospace Power System College of Energy and Power EngineeringNanjing University of Aeronautics and AstronauticsNanjing 210016China

A nonlinear model predictive control method based on fuzzy-Sequential Quadratic Programming(sqp)for direct thrust control is proposed in this paper for the sake of improving the accuracy of thrust *** designed control system includes four parts,namely a predictive model,rolling optimization,online correction,and feedback *** the strong nonlinearity of engine,a predictive model is established by Back Propagation(BP)neural network for the entire flight envelope,whose input and output are determined with random forest algorithm and actual situation *** optimization typically uses sqp as the optimization algorithm,but sqp algorithm is easy to trap into local ***,the fuzzy-sqp algorithm is proposed to prevent this disadvantage using fuzzy algorithm to determine the initial value of *** addition to the traditional three parts of model predictive control,an online correction module is added to improve the predictive accuracy of the predictive model in the predictive time *** results show that the BP predictive model can reach a certain degree of predictive accuracy,and the proposed control system can achieve good tracking performance with the limited parameters within the safe range。

关键词： Direct thrust control fuzzy-sqp algorithm Limit protection Neural network Nonlinear model predictive control Random forest Turbofan engine

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