本文關(guān)鍵詞：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制的低溫風(fēng)洞多變量控制策略研究　出處：《中國空氣動力研究與發(fā)展中心》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：低溫高雷諾數(shù)連續(xù)式跨聲速風(fēng)洞(以下簡稱低溫風(fēng)洞)主要用于開展大型飛行器在高雷諾數(shù)條件下的氣動力試驗。低溫風(fēng)洞的流場控制較復(fù)雜,是個典型的非線性、多變量強耦合、時變、大滯后的系統(tǒng),流場控制策略的設(shè)計難度大,常規(guī)的風(fēng)洞控制策略難以滿足設(shè)計要求,對低溫風(fēng)洞流場參數(shù)多變量控制開展關(guān)鍵技術(shù)研究具有十分重要的意義。低溫風(fēng)洞要求能實現(xiàn)馬赫數(shù)、總溫和總壓的精確控制,以滿足各種試驗工況的要求。馬赫數(shù)、總壓和溫度控制系統(tǒng)之間會相互耦合。在低溫亞聲速運行工況下,以馬赫數(shù)控制為例,馬赫數(shù)是由總壓和靜壓計算得到。當(dāng)控制壓縮機轉(zhuǎn)速來調(diào)節(jié)馬赫數(shù)時,壓縮機轉(zhuǎn)速變化會影響到總壓控制系統(tǒng)。同樣,氣氮排出系統(tǒng)調(diào)節(jié)總壓時,也會影響到馬赫數(shù)的控制。因而,馬赫數(shù)控制系統(tǒng)與總壓控制系統(tǒng)之間相互耦合。流場溫度是通過液氮的噴入量來控制,壓縮機轉(zhuǎn)動產(chǎn)生的熱量和氣氮排出系統(tǒng)排出的冷量也與溫度控制系統(tǒng)密切關(guān)聯(lián)。風(fēng)洞設(shè)備及金屬洞體的熱慣性,導(dǎo)致溫度控制滯后也是溫度調(diào)節(jié)控制策略必須考慮的因素。流場總壓受質(zhì)量來流控制,所以控制溫度的液氮噴入控制系統(tǒng)與總壓控制存在關(guān)聯(lián)影響。此外,液氮的噴入量與溫度之間的關(guān)系受液氮汽化條件的影響,存在控制上的非線性、時變問題。總而言之,低溫風(fēng)洞的變量多,耦合性強,加之非線性和時變的特點,使低溫風(fēng)洞流場參數(shù)精確控制成為難題。本文以0.3m低溫風(fēng)洞流場為研究對象,采用集總參數(shù)方法,以流體力學(xué)質(zhì)量守恒、動量守恒、能量守恒三大方程為理論基礎(chǔ),建立流場參數(shù)動態(tài)數(shù)值模型,對模型進行了初步測試,結(jié)果顯示低溫風(fēng)洞的流場各控制變量具有非線性,變量之間有明顯的耦合性;獲得了0.3m低溫風(fēng)洞實際運行的部分?jǐn)?shù)據(jù),對模型進行了初步驗證,結(jié)果證明模型輸出與0.3m低溫風(fēng)洞實際運行結(jié)果相近,可以采用此模型模擬低溫風(fēng)洞動態(tài)運行過程,用于進一步的低溫風(fēng)洞流場參數(shù)控制策略研究。為解決低溫風(fēng)洞的流場控制問題,提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制算法用于低溫風(fēng)洞流場參數(shù)控制。研究了預(yù)測控制原理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識算法,并將二者結(jié)合起來設(shè)計控制算法。設(shè)計了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測控制算法用于低溫風(fēng)洞流場控制。結(jié)合低溫風(fēng)洞流場的特點,提出簡化多變量計算的控制器優(yōu)化算法并設(shè)計了適合低溫風(fēng)洞的變步長預(yù)測算法,提升了程序運行效率,提高了算法的可實施性。仿真結(jié)果表明,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測控制能滿足低溫風(fēng)洞流場參數(shù)多變量控制要求,為未來實際低溫風(fēng)洞建設(shè)提供了有價值的方案。
【學(xué)位授予單位】：中國空氣動力研究與發(fā)展中心
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V211.74

【參考文獻】

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本文編號：1323191