基于状态空间模型结合BP神经网络算法和遗传算法的微燃机控制方法

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基于状态空间模型结合BP神经网络算法和遗传算法的微燃机控制方法
申请号:CN202411554197
申请日期:2024-11-04
公开号:CN119066987A
公开日期:2024-12-03
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于状态空间模型结合BP神经网络算法和遗传算法的微燃机控制方法,其具体步骤如下:S1,建立微燃机的数学机理模型,确定输入量为空气流量、燃料量与空燃比,输出量为排烟温度与输出功率;S2,通过仿真,拟合出传递函数并将其线性化,作为状态空间模型;S3,对步骤S2的状态空间模型进行初始化;S4,建立BP神经网络多步预测模型并训练;S5,计算被控对象实际输出与BP神经网络多步预测模型输出的误差E;S6,对BP神经网络多步预测模型的预测输出进行反馈校正;S7,利用遗传算法得到一组最佳的控制序列。
技术关键词
BP神经网络算法 状态空间模型 遗传算法 神经网络训练 节点 燃烧室模块 样本 转子模块 数据抽样 非线性系统 变量 数学 误差函数 计算误差 燃气轮机 空燃比 燃料 压气机