本文關(guān)鍵詞：變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)建模與非線性控制方法研究

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【摘要】：為了把握航空動(dòng)力裝置發(fā)展方向,進(jìn)一步研究航空動(dòng)力裝置設(shè)計(jì)、驗(yàn)證技術(shù),本文以變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)為研究對(duì)象,著重研究了其物理結(jié)構(gòu)、建模手段和控制方法。首先本文進(jìn)行了變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)物理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),通過對(duì)比分析確定了主動(dòng)調(diào)節(jié)模式選擇活門、后涵道引射器以及前涵道引射器被動(dòng)調(diào)節(jié)的物理結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)方案。為解決變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)在不同工作模式下風(fēng)扇整體建模不合理問題,引入了風(fēng)扇葉根葉尖模型;同時(shí)還研究了模式選擇活門建模方法、可調(diào)靜子部件特性曲線獲取方法。采用容積動(dòng)力法在Matlab軟件Simulink平臺(tái)上建立了變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)部件級(jí)模型,通過與NASA數(shù)據(jù)、試驗(yàn)數(shù)據(jù)對(duì)比,對(duì)建立的部件級(jí)模型進(jìn)行了正確性驗(yàn)證,確保所建模型的有效性。其次本文基于部件級(jí)模型研究了非線性模型辨識(shí)技術(shù),首先研究了NARX模型辨識(shí),分別選取了Sigmoid網(wǎng)絡(luò)、Wavelet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真計(jì)算,發(fā)現(xiàn)NARX模型辨識(shí)參數(shù)選取困難,辨識(shí)精度仍有提高空間;隨后引入了動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列預(yù)測(cè)方法,仿真計(jì)算表明這種方法精度較高,輸出值最大相對(duì)誤差能控制在0.7%以內(nèi),但解析性較差;最后進(jìn)行了基于Hammerstein-Wiener模型結(jié)構(gòu)的非線性模型辨識(shí)方法仿真,結(jié)果表明其與NARX模型辨識(shí)有一定的相似性。通過對(duì)這些方法總結(jié),本文提出了一種基于Hammerstein-Wiener的遞推模型,通過簡(jiǎn)化模型、引入遺傳算法實(shí)現(xiàn)了模型參數(shù)化辨識(shí),提高了模型精度的同時(shí)也使模型具有一定解析性,最終模型最大相對(duì)誤差能控制在0.5%以內(nèi)。并基于這種遞推模型對(duì)全包線范圍模型辨識(shí)進(jìn)行了仿真研究,通過分析非辨識(shí)數(shù)據(jù)點(diǎn)情況下模型精度,提出了包線分割方法。最后本文對(duì)變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)非線性控制方法進(jìn)行了研究,采用廣義預(yù)測(cè)控制方法,選擇最小方差形式性能指標(biāo)進(jìn)行最優(yōu)控制律求解。通過引入卡爾曼濾波器、飽和函數(shù)模塊完成了控制器結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì),分析了控制器中參數(shù)選取方法及其對(duì)控制性能的影響,最終選定一組參數(shù)對(duì)變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行了控制仿真計(jì)算,結(jié)果表明:廣義預(yù)測(cè)控制方法是一種較為有效的非線性控制方法,與PID控制器相比有一定優(yōu)勢(shì)。
【關(guān)鍵詞】：變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī) 非線性模型 模型辨識(shí) 非線性控制
【學(xué)位授予單位】：南京航空航天大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：V233.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 注釋表11-12
• 縮略詞12-13
• 第一章緒論13-20
• 1.1 研究背景及意義13-14
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀14-18
• 1.3 本文研究內(nèi)容18-20
• 第二章變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)建模與控制方法綜述20-32
• 2.1 變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)部件級(jí)建模方法20-22
• 2.1.1 發(fā)動(dòng)機(jī)部件級(jí)模型20-21
• 2.1.2 Matlab部件級(jí)建模技術(shù)研究21-22
• 2.2 基于變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)的動(dòng)態(tài)模型辨識(shí)方法22-27
• 2.2.1 線性模型擬合方法22-25
• 2.2.2 非線性動(dòng)態(tài)模型辨識(shí)方法25-27
• 2.3 變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)控制策略方法27-31
• 2.3.1 傳統(tǒng)多變量控制方法27-29
• 2.3.2 非線性控制方法29-31
• 2.4 本章小結(jié)31-32
• 第三章基于Matlab的變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)建模思想32-45
• 3.1 變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)分析32-33
• 3.2 變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)建模關(guān)鍵技術(shù)33-35
• 3.2.1 前段風(fēng)扇建模技術(shù)33-34
• 3.2.2 模式選擇活門34-35
• 3.2.3 各部件特性曲線獲取35
• 3.3 基于Simulink的變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)部件級(jí)建模35-44
• 3.3.1 部件模型36-41
• 3.3.2 模型的穩(wěn)態(tài)與動(dòng)態(tài)求解41-43
• 3.3.3 模型仿真驗(yàn)證43-44
• 3.4 本章小結(jié)44-45
• 第四章變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)非線性模型辨識(shí)方法研究45-67
• 4.1 非線性模型辨識(shí)的基本條件45-47
• 4.1.1 模型輸入輸出變量選擇45-46
• 4.1.2 模型辨識(shí)信號(hào)與數(shù)據(jù)選取46-47
• 4.2 基于NARX的模型辨識(shí)方法47-53
• 4.2.1 線性模塊、非線性模塊并聯(lián)的NARX辨識(shí)47-51
• 4.2.2 基于動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NARX模型辨識(shí)51-53
• 4.3 基于Hammerstein-Wiener結(jié)構(gòu)的模型辨識(shí)53-57
• 4.3.1 Hammerstein-Wiener模型的數(shù)學(xué)描述53-55
• 4.3.2 基于Hammerstein-Wiener模型的非線性辨識(shí)仿真55-57
• 4.4 基于遺傳算法的遞推模型辨識(shí)57-63
• 4.4.1 基于Hammerstein-Wiener模型的遞推模型57-58
• 4.4.2 基于遺傳算法參數(shù)辨識(shí)思想58-61
• 4.4.3 基于遺傳算法的遞推模型辨識(shí)仿真61-63
• 4.5 全包線范圍模型辨識(shí)適用性分析63-66
• 4.5.1 飛行包線分割方法64-65
• 4.5.2 飛行包線內(nèi)精度驗(yàn)證65-66
• 4.6 本章小結(jié)66-67
• 第五章變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)預(yù)測(cè)控制方法研究67-78
• 5.1 廣義預(yù)測(cè)控制介紹67-72
• 5.1.1 控制系統(tǒng)描述67-69
• 5.1.2 廣義預(yù)測(cè)控制性能指標(biāo)69-71
• 5.1.3 非線性預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì)71-72
• 5.2 變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)控制策略仿真72-77
• 5.2.1 廣義預(yù)測(cè)控制器設(shè)計(jì)72-74
• 5.2.2 基于變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)廣義預(yù)測(cè)控制仿真74-77
• 5.3 本章小結(jié)77-78
• 第六章總結(jié)和展望78-81
• 6.1 總結(jié)與創(chuàng)新點(diǎn)78-79
• 6.2 展望79-81
• 參考文獻(xiàn)81-87
• 致謝87-88
• 在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文88-89
• 附錄 1：模型動(dòng)態(tài)仿真曲線89-92
• 附錄 2：不同飛行狀態(tài)下的模型驗(yàn)證對(duì)比曲線92-94

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 唐世建;童萬軍;;基于容積法的某渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)態(tài)建模方法[J];航空動(dòng)力學(xué)報(bào);2013年03期

2 茍學(xué)中;周文祥;黃金泉;;變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)部件級(jí)建模技術(shù)[J];航空動(dòng)力學(xué)報(bào);2013年01期

3 章仁華;馬靜;;航空發(fā)動(dòng)機(jī)準(zhǔn)滑動(dòng)模態(tài)變結(jié)構(gòu)控制[J];計(jì)算機(jī)仿真;2011年01期

4 劉增文;王占學(xué);黃紅超;蔡元虎;;變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)性能數(shù)值模擬[J];航空動(dòng)力學(xué)報(bào);2010年06期

5 劉洪波;王榮橋;;變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)總體結(jié)構(gòu)和模式轉(zhuǎn)換機(jī)構(gòu)研究[J];航空發(fā)動(dòng)機(jī);2008年03期

6 桂衛(wèi)華;宋海鷹;陽春華;;Hammerstein-Wiener模型最小二乘向量機(jī)辨識(shí)及其應(yīng)用[J];控制理論與應(yīng)用;2008年03期

7 尉詢楷;李應(yīng)紅;;航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)控與診斷現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì)[J];控制工程;2007年S3期

8 向微;陳宗海;;基于Hammerstein模型描述的非線性系統(tǒng)辨識(shí)新方法[J];控制理論與應(yīng)用;2007年01期

9 蔡良偉;李霞;;遺傳算法交叉操作的改進(jìn)[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2006年06期

10 方昌德;變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)[J];燃?xì)鉁u輪試驗(yàn)與研究;2004年03期

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 孫竹;航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷與容錯(cuò)控制[D];南京航空航天大學(xué);2013年

2 李柱;用于測(cè)試用例生成的遺傳算法改進(jìn)[D];西南大學(xué);2011年

3 趙敏靜;變循環(huán)發(fā)動(dòng)機(jī)控制半物理仿真研究[D];北方工業(yè)大學(xué);2008年

4 夏飛;基于MATLAB/SIMULINK的航空發(fā)動(dòng)機(jī)建模與仿真研究[D];南京航空航天大學(xué);2007年

5 張華;LQG/LTR方法在渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)控制中的應(yīng)用研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2004年

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本文編號(hào)：739902