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Practical compensation for nonlinear dynamic thrust measurement system

Chinese Journal of Aeronautics 2015年第2期28卷 418-426页

作者： Chen Lin Chen Jie Li Jianxun Department of Automation Shanghai Jiao Tong University Shanghai Institute of Space Propulsion Shanghai Academy of Spaceflight Technology

The real dynamic thrust measurement system usually tends to be nonlinear due to the complex characteristics of the rig, pipes connection, etc. For a real dynamic measuring system, the nonlinearity must be eliminated by some adequate methods. In this paper, a nonlinear model of dynamic thrust measurement system is established by using radial basis function neural network （RBF-NN）, where a novel multi-step force generator is designed to stimulate the nonlinearity of the system, and a practical compensation method for the measurement system using left inverse model is proposed. left inverse model can be considered as a perfect dynamic compensation of the dynamic thrust measurement system, and in practice, it can be approximated by RBF-NN based on least mean square （LMS） algorithms. Different weights are set for producing the multi-step force, which is the ideal input signal of the nonlinear dynamic thrust measurement system. The validity of the compensation method depends on the engine＇s performance and the tolerance error 0.5%, which is commonly demanded in engineering. Results from simulations and experiments show that the practical compensation using left inverse model based on RBF-NN in dynamic thrust measuring system can yield high tracking accuracy than the conventional methods.

关键词： Digital compensation Dynamic thrust measure-ment system Identification left inverse model Nonlinear model Radial basis function neuralnetwork

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