本发明公开了一种航空发动机推力衰退缓解的神经网络控制方法，该方法包括：采用神经网络学习的NARMA‑L2模型建立内环控制系统；结合内环控制系统，设计基于变增量LP优化算法的外环指令修正模块，得到在发动机发生部件性能突变的情况下具有自调整能力的推力衰退缓解神经网络控制器。
本发明解决了常规多变量控制器在发动机发生部件性能突变的情况下整机推力水平下降的问题，适用于在一定飞行包线内不同工作点的发动机推力衰退缓解控制，对于在不超温、不超转的情况下缓解由发动机部件性能突变引起的整机推力损失、提高发动机整机性能表现有着积极促进的作用。

鲁峰 闫召洪 黄金泉 仇小杰

南京航空航天大学

210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

本发明公开了一种航空发动机推力衰退缓解的神经网络控制方法，该方法包括：采用神经网络学习的NARMA‑L2模型建立内环控制系统；结合内环控制系统，设计基于变增量LP优化算法的外环指令修正模块，得到在发动机发生部件性能突变的情况下具有自调整能力的推力衰退缓解神经网络控制器。
本发明解决了常规多变量控制器在发动机发生部件性能突变的情况下整机推力水平下降的问题，适用于在一定飞行包线内不同工作点的发动机推力衰退缓解控制，对于在不超温、不超转的情况下缓解由发动机部件性能突变引起的整机推力损失、提高发动机整机性能表现有着积极促进的作用。