基于神经网络预测控制的低温风洞多变量控制策略研究

发布时间：2017-12-23 08:34

  本文关键词：基于神经网络预测控制的低温风洞多变量控制策略研究　出处：《中国空气动力研究与发展中心》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：低温高雷诺数连续式跨声速风洞(以下简称低温风洞)主要用于开展大型飞行器在高雷诺数条件下的气动力试验。低温风洞的流场控制较复杂,是个典型的非线性、多变量强耦合、时变、大滞后的系统,流场控制策略的设计难度大,常规的风洞控制策略难以满足设计要求,对低温风洞流场参数多变量控制开展关键技术研究具有十分重要的意义。低温风洞要求能实现马赫数、总温和总压的精确控制,以满足各种试验工况的要求。马赫数、总压和温度控制系统之间会相互耦合。在低温亚声速运行工况下,以马赫数控制为例,马赫数是由总压和静压计算得到。当控制压缩机转速来调节马赫数时,压缩机转速变化会影响到总压控制系统。同样,气氮排出系统调节总压时,也会影响到马赫数的控制。因而,马赫数控制系统与总压控制系统之间相互耦合。流场温度是通过液氮的喷入量来控制,压缩机转动产生的热量和气氮排出系统排出的冷量也与温度控制系统密切关联。风洞设备及金属洞体的热惯性,导致温度控制滞后也是温度调节控制策略必须考虑的因素。流场总压受质量来流控制,所以控制温度的液氮喷入控制系统与总压控制存在关联影响。此外,液氮的喷入量与温度之间的关系受液氮汽化条件的影响,存在控制上的非线性、时变问题。总而言之,低温风洞的变量多,耦合性强,加之非线性和时变的特点,使低温风洞流场参数精确控制成为难题。本文以0.3m低温风洞流场为研究对象,采用集总参数方法,以流体力学质量守恒、动量守恒、能量守恒三大方程为理论基础,建立流场参数动态数值模型,对模型进行了初步测试,结果显示低温风洞的流场各控制变量具有非线性,变量之间有明显的耦合性;获得了0.3m低温风洞实际运行的部分数据,对模型进行了初步验证,结果证明模型输出与0.3m低温风洞实际运行结果相近,可以采用此模型模拟低温风洞动态运行过程,用于进一步的低温风洞流场参数控制策略研究。为解决低温风洞的流场控制问题,提出了神经网络预测控制算法用于低温风洞流场参数控制。研究了预测控制原理和神经网络在线辨识算法,并将二者结合起来设计控制算法。设计了基于BP神经网络模型的预测控制算法用于低温风洞流场控制。结合低温风洞流场的特点,提出简化多变量计算的控制器优化算法并设计了适合低温风洞的变步长预测算法,提升了程序运行效率,提高了算法的可实施性。仿真结果表明,基于神经网络的预测控制能满足低温风洞流场参数多变量控制要求,为未来实际低温风洞建设提供了有价值的方案。
【学位授予单位】：中国空气动力研究与发展中心
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V211.74

【参考文献】

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本文编号：1323191