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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利基于神经网络预测反馈与逆控制的TBCC发动机多变量性能控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115616899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211323168.7，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权基于神经网络预测反馈与逆控制的TBCC发动机多变量性能控制方法是由于兵强;鲁峰;黄金泉;张永亮;聂聆聪设计研发完成，并于2022-10-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络预测反馈与逆控制的TBCC发动机多变量性能控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络预测反馈与逆控制的TBCC发动机多变量性能控制方法，该控制方法包括：基于神经网络逆系统的多变量性能参数直接控制器；基于BP神经网络的性能参数估计器；利用该多变量性能智能控制器，设计某型TBCC发动机闭环性能控制系统，并在此基础上加入PI补偿器，在线修正更新控制器参数，并对控制系统的跟踪性能进行研究。本发明利用神经网络结合推导出的TBCC多变量控制方法，以TBCC发动机模态转换过程中推力流量变化最小为目标，设计多变量控制器，计算发动机控制量，对燃油流量、加力燃油流量及尾喷管临界面积进行控制，该控制方法结构简单，对于设计控制器工作量的降低以及多变量控制律的设计具有一定的积极促进作用。

本发明授权基于神经网络预测反馈与逆控制的TBCC发动机多变量性能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络预测反馈与逆控制的TBCC发动机多变量性能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A，通过神经网络逆系统控制器，控制器输入量为发动机指令，控制器输出量为TBCC发动机控制量，再计算发动机输出性能参数与输入指令之间的偏差，由PI补偿器获得控制补偿量；步骤B，利用BP神经网络离线辨识多变量控制律中可测参数估计不可测参数的非线性函数；利用已辨识的神经网络由传感器获得的可测参数估计出发动机不可测性能参数，并将其性能参数反馈，建立TBCC发动机的多变量性能智能闭环控制系统，对控制器的模态转换控制性能进行验证；步骤C，TBCC发动机部件级模型建模时，利用冲压涵道不发生逆流条件建立冲压涵道数学模型，模态转换工作点选择在TBCC发动机冲压涵道不发生逆流条件下；TBCC发动机由涡扇模式变化到冲压模式；步骤A的具体步骤如下：步骤A1，首先建立TBCC发动机逆系统，选取TBCC发动机推力FGr、进口总流量Wr、涡轮进口总温T4r，即原系统的输出量作为神经网络逆系统的输入，选取主燃油流量Wf、加力燃油流量Wfa、尾喷管喉道面积A8，即原系统的控制量作为神经网络逆系统的输出，建立逆系统表达式如下：Wf＝f1FGr,Wr,T4rWfa＝f2FGr,Wr,T4rA8＝f3FGr,Wr,T4r利用TBCC发动机模型产生大量对应数据，训练并建立TBCC发动机多输入多输出非线性连续系统的神经网络逆系统；步骤A2，将神经网络逆系统得到的发动机控制量传递给执行机构并作用于TBCC发动机下，传感器测量TBCC发动机的可测参数，包括飞行高度H、飞行马赫数Ma、TBCC发动机模式选择活门面积MSV、主燃油流量Wf、加力燃油流量Wfa、尾喷管喉道面积A8、低压转子转速NL、高压转子转速NH，通过建立的性能参数估计器由可测量参数估计出来性能参数，并将其与指令之间的偏差反馈至PI补偿器，PI补偿器的输出增量为：Δuk＝KP[ek-ek-1]+KIek式中，KP为比例增益系数，KI为积分增益系数，e为跟踪误差；通过PI算法调节得到控制补偿量，对神经网络逆系统控制量进行补偿，得到控制量，传递给发动机执行机构，形成闭环反馈控制系统，控制目标为减小控制对象输出与指令之间的偏差，控制问题表达如下： 步骤B的具体步骤如下：步骤B1，首先建立基于BP神经网络的TBCC发动机性能参数估计器，选取TBCC发动机的飞行高度、飞行马赫数、模式选择活门面积、主燃油流量、加力燃油流量、尾喷管喉道面积、低压转子转速和高压转子转速这些发动机可测量输出参数作为神经网络的输入；选取TBCC发动机推力、进口总流量及涡轮进口总温这些不可测性能参数作为神经网络的输出；性能参数估计器表达式如下：FG＝h1H,Ma,MSV,Wf,Wfa,A8,NL,NHW＝h2H,Ma,MSV,Wf,Wfa,A8,NL,NHT4＝h3H,Ma,MSV,Wf,Wfa,A8,NL,NH利用TBCC发动机模型产生大量对应的可测与不可测参数，并通过神经网络离线辨识其中的非线性函数，建立TBCC发动机的性能参数估计器；步骤B2，将估计出的性能参数进行反馈至PI补偿器，PI补偿器由反馈值与指令之间的偏差得到补偿控制量，将补偿后的TBCC发动机控制量输入至发动机执行机构，形成闭环控制系统；TBCC发动机多变量性能智能控制器设计完成后，对TBCC发动机涡扇模态、冲压模态以及模态转换中被控制量的跟踪性能进行测试，观察并验证控制器的控制效果；步骤C的具体步骤如下：步骤C1，TBCC发动机建立冲压涵道模型考虑到冲压涵道起动不发生逆流情况，利用不发生逆流的条件，即冲压涵道出口静压与风扇涵道出口静压相等，结合冲压涵道出口截面面积，解出冲压涵道流量，减少共同工作方程个数；TBCC发动机模态转换工作点选取在冲压涵道不发生逆流的条件下；步骤C2，TBCC发动机由冲压模式转换为涡扇模式，特征截面MSV、FVABI、RVABI做开环控制，且对于由涡扇模式转换为冲压模式过程中，MSV、RVABI随FVABI成线性等比例变大。

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