發(fā)布時間：2018-07-06 14:09

  本文選題：飛機舵機電液負載模擬器 + 多余力抑制　； 參考：《中國民航大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：飛機舵機電液負載模擬器是在實驗室條件下模擬舵機在飛機飛行過程中所受到的氣動載荷,具有良好的可控性、無破壞性等優(yōu)點。該模擬器是被動式力伺服控制系統(tǒng),其中舵機的主動運動會使系統(tǒng)產(chǎn)生多余力。由于多余力的存在嚴重影響系統(tǒng)的控制性能,因此如何最大程度地抑制乃至消除多余力干擾,已成為我國民航飛機飛行控制領(lǐng)域亟待解決的研究課題。在目前國內(nèi)外電液負載模擬器研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,首先分析了飛機舵機電液負載模擬器的結(jié)構(gòu)組成及其工作原理,根據(jù)負載模擬器的技術(shù)指標,確定了系統(tǒng)主要元件的型號。其次,建立了電液伺服閥、液壓缸、力傳感器和緩沖彈簧的數(shù)學(xué)模型,從而構(gòu)建了系統(tǒng)整體數(shù)學(xué)模型,并定性地研究了多余力的產(chǎn)生機理。再次,提出了結(jié)合液壓缸速度信號前饋、常規(guī)PID反饋的復(fù)合控制器結(jié)構(gòu),解決了系統(tǒng)在低頻、大加載梯度下的多余力抑制問題,但在高頻、小加載梯度下的多余力抑制效果較差。為此,提出了結(jié)合液壓缸速度信號前饋、基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線辨識的單神經(jīng)元PID反饋的復(fù)合控制器結(jié)構(gòu)。最后,從控制系統(tǒng)的觀點來看,RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識效果較差,因此有必要對具有高聚類質(zhì)量的最近鄰聚類算法進行研究,使其應(yīng)用于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之中。又由于最近鄰聚類算法的聚類中心及聚類半徑不易獲得,進而降低聚類效果,因此需要對該算法進行改進,為此采用蟻群聚類算法對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化。通過計算機仿真實驗進一步驗證結(jié)論的可行性和有效性。
[Abstract]:The aircraft rudder electrohydraulic load simulator is a simulation of the aerodynamic load of the steering gear in the flight process under the laboratory conditions, which has the advantages of good controllability, no destructive and so on. The simulator is a passive force servo control system, in which the active sports of the steering gear make the system produce multiple Yu Li. As the existence of redundant force seriously affects the control performance of the system, how to suppress or eliminate the multiple Yu Li interference to the greatest extent has become an urgent research topic in the field of flight control of civil aviation aircraft in China. Based on the research status of electro-hydraulic load simulator at home and abroad, the structure composition and working principle of the aircraft rudder electrohydraulic load simulator are analyzed. According to the technical index of the load simulator, the model of the main components of the system is determined. Secondly, the mathematical models of electro-hydraulic servo valve, hydraulic cylinder, force sensor and buffer spring are established, and the overall mathematical model of the system is constructed, and the mechanism of producing multiple Yu Li is studied qualitatively. Thirdly, the structure of compound controller combined with feed forward of hydraulic cylinder speed signal and conventional pid feedback is proposed, which solves the problem of redundant force suppression under low frequency and large loading gradient, but at high frequency. The suppression effect of superfluous force under small loading gradient is poor. In this paper, a single neuron pid feedback controller structure based on RBF neural network is proposed, which combines the feed forward of hydraulic cylinder velocity signal and on-line identification of RBF neural network. Finally, from the point of view of the control system, the identification effect of RBF neural network is poor, so it is necessary to study the nearest neighbor clustering algorithm with high clustering quality, so that it can be applied to RBF neural network. Because the clustering center and radius of nearest neighbor clustering algorithm are not easy to get, and then reduce the clustering effect, it is necessary to improve the algorithm. Therefore, the ant colony clustering algorithm is used to optimize the RBF neural network. The feasibility and effectiveness of the conclusions are further verified by computer simulation experiments.
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：V249.1

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本文編號：2103032