基于FNNs的闭式循环柴油机配氧前馈控制策略研究  

Investigation of CCD oxygen replenishment control based on FNNs

作　　者：李雁飞[1] 张卫东[1] 郭江华[1] 陈国钧[1] 

机构地区：[1]海军工程大学船舶与动力学院,湖北武汉430033

出　　处：《海军工程大学学报》2005年第1期76-79,96,共5页Journal of Naval University of Engineering

摘　　要：配氧控制是闭式循环柴油机(CCD)系统的关键技术之一,为改善其动态特性,在 PID反馈控制的基础上,设计了基于模糊神经网络(FNNs)模型的前馈控制器,并采用 PID反馈控制输出信号作为网络训练的误差信号,使模糊神经网络逐步具有前馈补偿能力,从而能够有效对负荷扰动进行及时补偿.仿真结果表明,采用FNNs前馈控制器后,可以有效改善氧气控制的动态特性,并且具有快速的学习速度和很强的适应能力.In order to improve the dynamic characteristics of oxygen control, which is one of the key technologies of the closed cycle diesel (CCD) system, a feedforward controller based on fuzzy neural networks system (FNNs) is designed on the basis of the PID backward controller. The FNNs learns to compensate the load disturbance by using the backward signal as the train error of the network. The result of simulation shows that this control system can solve the oxygen control problem, and has high training speed and good adaptability.

关 键 词：柴油机 闭式循环 前馈 模糊系统 神经网络 仿真 

分 类 号：TK421.3[动力工程及工程热物理—动力机械及工程] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]