【摘 要】
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针对涡轴发动机控制系统的设计,提出了一种基于多输出迭代约简核极限学习机（MRR-KELM）的非线性模型预测控制（NMPC）方法。基于直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速以及涡
【基金项目】
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南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金资助项目(kfjj20160211)
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针对涡轴发动机控制系统的设计,提出了一种基于多输出迭代约简核极限学习机（MRR-KELM）的非线性模型预测控制（NMPC）方法。基于直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速以及涡轮级间温度等传感器数据,利用MRR-KELM算法,训练具有较好实时性、精度以及泛化能力的发动机预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差对控制器指令进行反馈校正,利用序列二次规化（SQP）算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合仿真平台环境下,通过直升机机动飞行仿真,验证了该模型预测控制器相比于传统
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