超空泡航行体自抗扰控制器的分析与设计

发布时间：2017-07-15 19:19

  本文关键词：超空泡航行体自抗扰控制器的分析与设计

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【摘要】：超空泡航行体就是当航行体在水中高速航行时,由于液体的气化,发生空化现象,此时与设计合理的空化器相配合,就能在航行体表面产生一个几乎把整个航行体都包裹起来的大气泡。航行体因为有了空泡的覆盖,在航行过程中所受摩擦力远远小于航行体直接与周围流体接触所产生的摩擦力。航行体的航行速度因此得到大幅度提高,发生质的飞跃,打破了长久以来常规水中航行体由于找不到有效提速方法而受到的局限。但是超空泡航行体也由于特殊的航行环境使其在运动中的受力非常复杂,要对它进行有效的控制非常困难。首先,为了得到超空泡航行体的动力学模型,选取了相关坐标系并得到坐标系间的相互转换关系,确定了超空泡航行体的稳定运行方案,对该方案下的超空泡航行体所受的力及力矩进行分析,并利用坐标系的转换进行超空泡航行体的动力学特性分析,根据相关定理得出超空泡航行体的非线性动力学模型,并通过合理的假设和简化得到超空泡航行体的纵向运动模型。由于超空泡航行体所受外部扰动大,其模型具有非线性、多耦合等特点,选用自抗扰控制器对其进行控制。阐述了自抗扰控制的基本思想及原理,分析了自抗扰控制器每个构成部分的结构及它们的作用性能。对自抗扰控制器中的待调参数及其对控制器的影响进行了分析。自抗扰控制器具有参数个数多,参数调节困难的缺点,因此选用自适应遗传算法对它进行优化。对常规遗传算法的基本思想、构成要素、实现流程及其优缺点进行了介绍说明,继而阐述了由常规遗传算法改进而来的自适应遗传算法,并分析了算法中存在的不足,针对其缺点本文对自适应遗传算法进一步改进,并应用于自抗扰控制器的参数调整中。经过仿真,分析了超空泡航行体的系统开环动态特性,验证了自抗扰控制器对超空泡航行体控制的有效性,以及改进自抗扰控制器相比经典自抗扰控制器的优势。仿真结果表明改进的自抗扰控制器具有良好的控制性能。
【关键词】：超空泡航行体 自抗扰控制器 改进自适应遗传算法 参数优化
【学位授予单位】：青岛理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U674.941
【目录】：

• 摘要8-9
• Abstract9-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究的背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究应用现状12-15
• 1.2.1 超空泡航行体的研究动态12-14
• 1.2.2 自抗扰控制的研究现状14-15
• 1.3 本文的主要工作15-17
• 第2章 超空泡航行体系统建模17-29
• 2.1 超空泡航行体的基本框架17-18
• 2.2 超空泡航行体的稳定运行方式18-19
• 2.3 超空泡航行体的建模准备19-21
• 2.3.1 基本假设19
• 2.3.2 定义常用坐标系19-20
• 2.3.3 常用坐标系之间的转换20-21
• 2.4 水下超空泡航行体受力分析21-26
• 2.4.1 空化器的受力分析21-22
• 2.4.2 尾舵滑行力分析22-24
• 2.4.3 尾舵受力分析24-25
• 2.4.4 重力分析25
• 2.4.5 推力分析25-26
• 2.5 超空泡航行体的数学模型26
• 2.6 超空泡航行体纵平面数学模型26-28
• 2.7 本章小结28-29
• 第3章 自抗扰控制算法29-39
• 3.1 自抗扰控制技术简介29-30
• 3.2 自抗扰控制器的基本结构30-33
• 3.2.1 跟踪微分器30-31
• 3.2.2 扩张状态观测器31-32
• 3.2.3 非线性状态误差反馈32-33
• 3.3 自抗扰控制器的参数整定33-35
• 3.3.2 扩张状态观测器的参数整定33-34
• 3.3.3 非线性误差反馈的参数整定34-35
• 3.4 多输入多输出系统的自抗扰解耦控制35-36
• 3.5 超空泡航行体的自抗扰控制器设计36-38
• 3.6 本章小结38-39
• 第4章 自抗扰控制器的优化设计39-48
• 4.1 自抗扰控制器调参方法概述39-40
• 4.2 基本遗传算法40-42
• 4.2.1 遗传算法的基本思想40-41
• 4.2.2 遗传算法的构成要素与流程41-42
• 4.3 自适应遗传算法42-43
• 4.4 改进的自适应遗传算法43-44
• 4.5 基于改进自适应遗传算法的自抗扰控制器44-47
• 4.5.1 自抗扰控制器需要进行优化的参数的确定44
• 4.5.2 利用改进自适应遗传算法进行自抗扰控制器的参数优化44-47
• 4.6 本章小结47-48
• 第5章 超空泡航行体改进自抗扰控制器仿真48-60
• 5.1 超空泡航行体纵向运动开环特性分析48-51
• 5.2 自抗扰控制器的仿真平台51-53
• 5.3 超空泡航行体的自抗扰控制仿真53-56
• 5.4 改进的自抗扰控制器56-58
• 5.4.1 基于改进自适应遗传算法的参数寻优过程56
• 5.4.2 基于改进自适应遗传算法的参数优化流程56-57
• 5.4.3 两种遗传算法的比较57-58
• 5.5 仿真结果58-59
• 5.6 本章小结59-60
• 第6章 结论与展望60-62
• 参考文献62-66
• 攻读硕士学位期间学术论文发表情况66-67
• 致谢67

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本文编号：545373