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本文针对某型涡扇发动机非线性数学模型，利用将模糊控制和神经网络相结合的方法，设计了基于T-S模型的自适应模糊神经网络控制器，并对该型发动机进行最优加速控制。仿真结果表明，该方法设计的系统控制具有较好的动态性能，精度高、跟踪性能强、鲁棒性良好，适合于航空发动机控制。
基于T-S模糊神经网络的涡扇发动机加速控制
【摘 要】
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本文针对某型涡扇发动机非线性数学模型，利用将模糊控制和神经网络相结合的方法，设计了基于T-S模型的自适应模糊神经网络控制器，并对该型发动机进行最优加速控制。仿真结果表明，
【机 构】
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西北工业大学动力与能源学院
【出 处】
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中国航空学会第十四届发动机自动控制专业学术交流会
【发表日期】
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2008年4期
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