基于時滯特性的超空泡航行體預(yù)測控制
發(fā)布時間:2021-09-22 17:08
針對航行體在運(yùn)動條件下存在的時滯問題,提出了一種狀態(tài)空間預(yù)測控制方法.首先,考慮航行體動力學(xué)模型的時滯特性,將模型中非線性滑行力分解為時滯與非時滯兩部分,通過相應(yīng)變換推導(dǎo)出航行體的線性變參數(shù)(LPV)時滯模型.然后,針對航行體的參數(shù)攝動,利用多胞形理論得到LPV系統(tǒng)的等價模型,減小在線實(shí)時計(jì)算量.最后,將實(shí)時可測參數(shù)信息與預(yù)測模型相結(jié)合設(shè)計(jì)狀態(tài)空間模型預(yù)測控制器,研究系統(tǒng)的動態(tài)性能.仿真結(jié)果表明,該控制器對具有時滯特性的超空泡航行體有良好的控制效果及抗擾動能力.
【文章來源】:華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,48(07)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
航行體狀態(tài)變量響應(yīng)曲線
第7期韓云濤,等:基于時滯特性的超空泡航行體預(yù)測控制·57·不為零,預(yù)測控制通過改變權(quán)值引入反饋并將實(shí)時測量得到的x(k)作為初始信息來對該時刻進(jìn)行優(yōu)化及預(yù)測,其產(chǎn)生的滑行力會間接作為反饋量反饋給控制器,使控制器具有良好的控制性能.圖3航行體滑行力響應(yīng)曲線仿真曲線控制變量出現(xiàn)較大振蕩的原因是系統(tǒng)約束范圍較小,導(dǎo)致某一時刻的控制變量無法滿足反饋量的要求,使得控制量須不斷變化以使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài).增大約束范圍后航行體滑行力響應(yīng)曲線如圖4所示,可見增大約束范圍可有效減少振蕩,尾拍現(xiàn)象明顯減弱.圖4增大約束范圍后航行體滑行力響應(yīng)曲線圖5為cR攝動情況下(攝動范圍為±20%)航行體深度響應(yīng)曲線.圖5cR攝動情況下航行體深度響應(yīng)曲線由圖5可知:航行體深度在空泡半徑攝動時能夠快速達(dá)到設(shè)定值,具有較好的魯棒性.產(chǎn)生三條曲線調(diào)節(jié)時間差異的主要原因是空泡半徑越小,航行體越易與空泡壁接觸,航行體尾部上下擺動的頻率越大,航行體深度達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)所需的時間越長.4結(jié)語將非線性滑行力進(jìn)行變換后引入系統(tǒng)模型,通過推導(dǎo)得出超空泡航行體的LPV時滯模型.在建立具有時滯特性的預(yù)測模型后,針對空泡半徑攝動,將模型轉(zhuǎn)換為等價多胞形描述的線性時變不確定系統(tǒng),并以此為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了狀態(tài)空間預(yù)測控制器.將預(yù)測控制器分別對外部擾動和空泡半徑攝動情況進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明所設(shè)計(jì)控制器具有較好的魯棒性.參考文獻(xiàn)[1]LOGVINOVICHGV.Someproblemsinplaningsurfaces[J].TrudyTsAGI,1980,2052:3-12.[2]陳超倩,曹偉,王聰,等.超空泡航行體加速段控制設(shè)計(jì)[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2016,48(8
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于獨(dú)立膨脹原理的三維超空泡形態(tài)計(jì)算方法[J]. 宋書龍,萬亞民,李建辰,周景軍,呂瑞. 水下無人系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2019(01)
[2]Global approximation based adaptive RBF neural network control for supercavitating vehicles[J]. LI Yang,LIU Mingyong,ZHANG Xiaojian,PENG Xingguang. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2018(04)
[3]基于自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超空泡航行體反演控制[J]. 李洋,劉明雍,張小件. 自動化學(xué)報(bào). 2020(04)
[4]超空泡航行體LPV魯棒變增益控制[J]. 韓云濤,程章龍,李盼盼,高浩楠. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(07)
[5]超空泡航行體加速段控制設(shè)計(jì)[J]. 陳超倩,曹偉,王聰,魏英杰. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(08)
本文編號:3404093
【文章來源】:華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,48(07)北大核心EICSCD
【文章頁數(shù)】:7 頁
【部分圖文】:
航行體狀態(tài)變量響應(yīng)曲線
第7期韓云濤,等:基于時滯特性的超空泡航行體預(yù)測控制·57·不為零,預(yù)測控制通過改變權(quán)值引入反饋并將實(shí)時測量得到的x(k)作為初始信息來對該時刻進(jìn)行優(yōu)化及預(yù)測,其產(chǎn)生的滑行力會間接作為反饋量反饋給控制器,使控制器具有良好的控制性能.圖3航行體滑行力響應(yīng)曲線仿真曲線控制變量出現(xiàn)較大振蕩的原因是系統(tǒng)約束范圍較小,導(dǎo)致某一時刻的控制變量無法滿足反饋量的要求,使得控制量須不斷變化以使系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài).增大約束范圍后航行體滑行力響應(yīng)曲線如圖4所示,可見增大約束范圍可有效減少振蕩,尾拍現(xiàn)象明顯減弱.圖4增大約束范圍后航行體滑行力響應(yīng)曲線圖5為cR攝動情況下(攝動范圍為±20%)航行體深度響應(yīng)曲線.圖5cR攝動情況下航行體深度響應(yīng)曲線由圖5可知:航行體深度在空泡半徑攝動時能夠快速達(dá)到設(shè)定值,具有較好的魯棒性.產(chǎn)生三條曲線調(diào)節(jié)時間差異的主要原因是空泡半徑越小,航行體越易與空泡壁接觸,航行體尾部上下擺動的頻率越大,航行體深度達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)所需的時間越長.4結(jié)語將非線性滑行力進(jìn)行變換后引入系統(tǒng)模型,通過推導(dǎo)得出超空泡航行體的LPV時滯模型.在建立具有時滯特性的預(yù)測模型后,針對空泡半徑攝動,將模型轉(zhuǎn)換為等價多胞形描述的線性時變不確定系統(tǒng),并以此為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)了狀態(tài)空間預(yù)測控制器.將預(yù)測控制器分別對外部擾動和空泡半徑攝動情況進(jìn)行仿真,仿真結(jié)果表明所設(shè)計(jì)控制器具有較好的魯棒性.參考文獻(xiàn)[1]LOGVINOVICHGV.Someproblemsinplaningsurfaces[J].TrudyTsAGI,1980,2052:3-12.[2]陳超倩,曹偉,王聰,等.超空泡航行體加速段控制設(shè)計(jì)[J].哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2016,48(8
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一種基于獨(dú)立膨脹原理的三維超空泡形態(tài)計(jì)算方法[J]. 宋書龍,萬亞民,李建辰,周景軍,呂瑞. 水下無人系統(tǒng)學(xué)報(bào). 2019(01)
[2]Global approximation based adaptive RBF neural network control for supercavitating vehicles[J]. LI Yang,LIU Mingyong,ZHANG Xiaojian,PENG Xingguang. Journal of Systems Engineering and Electronics. 2018(04)
[3]基于自適應(yīng)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超空泡航行體反演控制[J]. 李洋,劉明雍,張小件. 自動化學(xué)報(bào). 2020(04)
[4]超空泡航行體LPV魯棒變增益控制[J]. 韓云濤,程章龍,李盼盼,高浩楠. 華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2017(07)
[5]超空泡航行體加速段控制設(shè)計(jì)[J]. 陳超倩,曹偉,王聰,魏英杰. 哈爾濱工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2016(08)
本文編號:3404093
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