基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制的低溫風(fēng)洞多變量控制策略研究
本文關(guān)鍵詞:基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制的低溫風(fēng)洞多變量控制策略研究 出處:《中國(guó)空氣動(dòng)力研究與發(fā)展中心》2016年碩士論文 論文類型:學(xué)位論文
更多相關(guān)文章: 低溫風(fēng)洞 流場(chǎng) 多變量 預(yù)測(cè)控制 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【摘要】:低溫高雷諾數(shù)連續(xù)式跨聲速風(fēng)洞(以下簡(jiǎn)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(dòng)力試驗(yàn)。低溫風(fēng)洞的流場(chǎng)控制較復(fù)雜,是個(gè)典型的非線性、多變量強(qiáng)耦合、時(shí)變、大滯后的系統(tǒng),流場(chǎng)控制策略的設(shè)計(jì)難度大,常規(guī)的風(fēng)洞控制策略難以滿足設(shè)計(jì)要求,對(duì)低溫風(fēng)洞流場(chǎng)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(shí)現(xiàn)馬赫數(shù)、總溫和總壓的精確控制,以滿足各種試驗(yàn)工況的要求。馬赫數(shù)、總壓和溫度控制系統(tǒng)之間會(huì)相互耦合。在低溫亞聲速運(yùn)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(jì)算得到。當(dāng)控制壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速來調(diào)節(jié)馬赫數(shù)時(shí),壓縮機(jī)轉(zhuǎn)速變化會(huì)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(shí),也會(huì)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(chǎng)溫度是通過液氮的噴入量來控制,壓縮機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)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(chǎng)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(shí)變問題。總而言之,低溫風(fēng)洞的變量多,耦合性強(qiáng),加之非線性和時(shí)變的特點(diǎn),使低溫風(fēng)洞流場(chǎng)參數(shù)精確控制成為難題。本文以0.3m低溫風(fēng)洞流場(chǎng)為研究對(duì)象,采用集總參數(shù)方法,以流體力學(xué)質(zhì)量守恒、動(dòng)量守恒、能量守恒三大方程為理論基礎(chǔ),建立流場(chǎng)參數(shù)動(dòng)態(tài)數(shù)值模型,對(duì)模型進(jìn)行了初步測(cè)試,結(jié)果顯示低溫風(fēng)洞的流場(chǎng)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(shí)際運(yùn)行的部分?jǐn)?shù)據(jù),對(duì)模型進(jìn)行了初步驗(yàn)證,結(jié)果證明模型輸出與0.3m低溫風(fēng)洞實(shí)際運(yùn)行結(jié)果相近,可以采用此模型模擬低溫風(fēng)洞動(dòng)態(tài)運(yùn)行過程,用于進(jìn)一步的低溫風(fēng)洞流場(chǎng)參數(shù)控制策略研究。為解決低溫風(fēng)洞的流場(chǎng)控制問題,提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制算法用于低溫風(fēng)洞流場(chǎng)參數(shù)控制。研究了預(yù)測(cè)控制原理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識(shí)算法,并將二者結(jié)合起來設(shè)計(jì)控制算法。設(shè)計(jì)了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)控制算法用于低溫風(fēng)洞流場(chǎng)控制。結(jié)合低溫風(fēng)洞流場(chǎng)的特點(diǎn),提出簡(jiǎn)化多變量計(jì)算的控制器優(yōu)化算法并設(shè)計(jì)了適合低溫風(fēng)洞的變步長(zhǎng)預(yù)測(cè)算法,提升了程序運(yùn)行效率,提高了算法的可實(shí)施性。仿真結(jié)果表明,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)控制能滿足低溫風(fēng)洞流場(chǎng)參數(shù)多變量控制要求,為未來實(shí)際低溫風(fēng)洞建設(shè)提供了有價(jià)值的方案。
【學(xué)位授予單位】:中國(guó)空氣動(dòng)力研究與發(fā)展中心
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:V211.74
【參考文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):1323191
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