【摘 要】
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本文采用BP模糊神经网络对航空发动机的PID控制器进行优化调整,并提出了一种快速模拟退火算法优化BP模糊神经网络的优化方法。人工神将网络虽然具有良好的自学习、自适应能力
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本文采用BP模糊神经网络对航空发动机的PID控制器进行优化调整,并提出了一种快速模拟退火算法优化BP模糊神经网络的优化方法。人工神将网络虽然具有良好的自学习、自适应能力,但在神经网络训练过程中容易陷入局部极小值,针对人工神经网络的这一不足,本文在将神经网络和模糊控制进行结合的基础上采用模拟退火算法对BP模糊神经网络的权值进行学习,并且结合快速算法提高了学习效率、降低了迭代次数。在不同飞行高度、飞行马赫数等飞行条件下,通过对被控对象进行控制系统仿真,仿真结果表明,采用此优化算法能够改进人工神经网络的上述缺点,提高BP模糊神经网络算法的收敛速度,提高航空发动机的工作效率。
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