【摘 要】
：
变循环发动机作为下一代战机的优选动力源,其高水平的控制设计问题尤为棘手,亟需采用适用性更高的智能控制方法来解决。随着人工智能技术的快速发展和广泛应用,智能方法与各领域的交叉融合已是大势所趋,也是当前航空动力控制研究的前沿和焦点。强化学习智能算法具有较强的复杂决策拟合能力和不依赖于专家经验的自整定优势,可高效处理高维非线性难题。将该方法应用于高复杂度的变循环发动机,可望解决安全-性能间矛盾突出、被控
【基金项目】
：
中央引导地方科技发展专项（批准号:2021JH6/10500162）“自适应航空发动机多机构协同AI控制”； 北京动力机械研究所（合同号:201904474）“智能发动机AI平台控制算法研究”；
论文部分内容阅读
变循环发动机作为下一代战机的优选动力源,其高水平的控制设计问题尤为棘手,亟需采用适用性更高的智能控制方法来解决。随着人工智能技术的快速发展和广泛应用,智能方法与各领域的交叉融合已是大势所趋,也是当前航空动力控制研究的前沿和焦点。强化学习智能算法具有较强的复杂决策拟合能力和不依赖于专家经验的自整定优势,可高效处理高维非线性难题。将该方法应用于高复杂度的变循环发动机,可望解决安全-性能间矛盾突出、被控变量多、耦合严重、特性衍变大等因素下的控制难题,为变循环发动机控制探索一条新的可行途径。综上,本文开展了基于深度强化学习的变循环发动机控制研究。首先,为能给控制设计提供有效经验,探索了变循环发动机高度特性、速度特性以及变几何特性。然后,从算法实现的难易程度,依次开展了基于Q学习（Q-Learning）、深度Q网络（Deep Q-Network,DQN）、深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）三种不同强化学习方法的变循环发动机推力控制研究,并得出算法的适用性结论。进一步,基于上一部分的研究经验,分别开展了变循环发动机低压转子转速、压比的单变量控制设计,进而开展了深度强化学习多变量控制设计。最后,基于所提出的多变量控制,探索了巡航模式下变循环发动机深度强化学习与遗传算法（Genetic Algorithm,GA）相结合的优化控制。由具体优化指标配置了GA算法参数并设计了具有优化能力的DDPG多变量控制器,经仿真对比,分析了其有效性和优越性。
其他文献
＜正＞读书看报的间隙,端起杯子呷几口茶,是很多老年人的一大"瘾"。但爱喝茶不等于会喝茶,方法不对只能给养生帮倒忙。喝茶先辨温热寒凉60℃以上的茶水,容易造成食道粘膜的损伤和溃烂,长期可能诱发癌变。脾胃不太好的人和怕冷的人,可以多喝点红茶和黑茶。火气旺、长痘痘的人可以喝点绿茶和黄茶。茶中含有咖啡碱,有利尿的功效。喝太多茶会加速尿液的排出,加重肾
大数据时代的到来对计算机的性能提出了越来越高的要求,但硅基计算机却在并行计算和信息存储能力上面临着难以突破的瓶颈。近年来,DNA计算以其并行性高、存储量大、耗能低等优点受到了众多学者的广泛关注。DNA链置换是DNA计算的重要技术之一,以其并行性、可编程性和动态级联的特性被应用于构建人工神经网络。DNA神经元的自治学习是构建DNA神经网络的重要研究内容,现有的工作仅是通过DNA分子生化反应实现神经网
随着信息时代的发展,各行业产生的时间序列数据正以指数级增长。这一现象造成由传感器采集到的时间序列数据难免会受到外界影响而产生错误,为了减少应用和分析错误时间序列数据的可能,数据清洗的产生在极大程度上满足了这一要求。由于现实世界的多样性,致使数据通常以多维形式出现。描述某一场景或事物的多维时间序列数据之间往往又具有强相关性,这种强相关性有助于提高对多维时间序列数据的清洗效果。然而,现有数据清洗方法在
碳纤维增强复合材料与钛合金因其各自突出的物理及化学性能,在航空航天相关领域中被广泛应用。两者的叠层材料结合了各自的性能优点,强度高,质量轻,多用于飞机蒙皮等一些关键性承力结构,承受复杂多变的载荷及环境作用,在预制装配孔时,要求更高的加工质量与精度。然而,碳纤维复合材料与钛合金作为典型的难加工材料,在一体化钻削加工时容易出现钻削力大、加工温度高等情况,造成复合材料分层、撕裂和钛合金灼伤、毛刺等引起制
随着社交网络、基于位置服务等技术的飞速发展,基于位置的社交网络（Location-Based Social Network,LBSN）中的用户数量与数据量迅速增加。LBSN数据中的隐私不仅包含用户的社交情况、地理位置等信息,可被数据挖掘等技术发现的敏感关系、时空模式等也是重要的隐私信息。在LBSN数据发布前,若不对隐私相关的数据进行处理,用户的隐私信息将面临严重的泄露风险。敏感关系是社交网络中重要
临床诊断中,动态增强核磁共振成像（MRI）已经被广泛应用于乳腺癌的诊断。在进行成像时,患者需要注射对比增强药剂,如钆造影剂等。但有些病人对造影剂过敏,无法注射造影剂进行成像。同时,钆造影剂造价昂贵,极大地增加了患者的治疗费用。并且,钆粉可能会残留在患者体内,从而造成肾源性纤维化。因此,如何高效、低价、安全地对患者进行乳腺癌检查成为目前亟待解决的问题。深度学习在图像处理领域取得了令人瞩目的成就,使用
随着现代社会的快速发展,以原油为原料的不可再生能源面临着枯竭、污染等一系列问题。相比之下,电能作为一种清洁能源因其便捷、环保等特性而被广泛应用于生活中的各种领域。近年来,因用电不当和电气设备故障等原因而引起的电气火灾在我国成为了引起重大火灾的主要因素。实现串联电弧故障的快速检测和处置对于预防电气故障,降低电气火灾损失有着重要的意义。在低压配电系统中串联电弧的出现有着极高的随机性和复杂性。电弧故障所
滚动轴承作为旋转机械的关键部件,应用广泛,其健康与否直接影响设备能否正常运行。因此,滚动轴承故障诊断技术具有重要的工程应用价值。本文以滚动轴承为研究对象,采用机器学习理论,对滚动轴承故障诊断技术进行了深入研究。论文主要研究内容如下:（1）研究了滚动轴承的结构组成及其典型失效形式,论述了基于机器学习的滚动轴承故障诊断方法。（2）研究了基于SMA-DELM的滚动轴承故障诊断方法。针对深度极限学习机（D
非线性系统在航空、航天、医学、电子、信息科学等众多领域广泛存在,反映其动态变化特性的非线性时间序列往往具有不可预知性、复杂性、干扰噪声多样性等特点。从非线性序列中获取系统状态信息需要从时域、频域特征等方面多角度考虑,研究特征提取方法正确判断系统健康和运行状态,为系统决策提供科学依据。本文研究非线性序列的时频特征提取方法,通过时频变换方法将一维时域序列转换为二维时频特征图像,进而引入深度学习网络自适
随着消防事业面临的环境日益复杂,我国传统的消防手段已经不能高质量的完成工作。无人机的发展和完善为复杂的消防任务提供了新的解决方案,目前有关任务分配问题的研究已经成为多消防无人机协同是否高效的核心。现存的大多数算法存在搜索能力不稳定、陷入局部最优等问题,对此本文的研究内容主要包括以下三个方面:首先,研究了基于自适应樽海鞘算法的多消防无人机协同任务分配问题。在原算法的理论基础上,对领导者位置更新公式进