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基于磁流变的起落架减震器的半主动控制研究

发布时间:2017-07-08 18:04

  本文关键词:基于磁流变的起落架减震器的半主动控制研究


  更多相关文章: 磁流变减震器 半主动控制 最优控制算法 模糊控制算法


【摘要】:起落架作为飞机的一个重要部件,在承载飞机重量,吸收飞机在起飞、滑跑和降落三个阶段所产生的巨大载荷等方面起到了重要作用,而减震器作为起落架的重要部分,绝大部分的减震效果都由减震器来实现。磁流变减震器是一种新型的半主动控制型减震器,有着响应时间短,可靠性高的优点。通过制定合理的半主动控制算法并将其应用在磁流变减震器的起落架上,可以有效减缓机身的震动,提高舒适性。这也是本文研究的目的。首先,本文通过建立起落架减震系统动力学模型,在Simulink里搭建仿真平台,在时域和频域两个方面分别对其进行被动控制和半主动控制的仿真,根据结果分析其动力学特性。之后建立一套评价体系,来对不同算法之间的控制效果进行评价。其次,本文对最优控制算法并结合粒子群算法进行了研究,通过提出最优控制的优化指标函数,并改进权矩阵,提出最优控制策略,并在Simulink上实现了磁流变减震器通过最优控制算法的仿真控制。仿真结果表明,传统的最优控制算法只能使起落架在某一项指标上达到比较好的控制效果而无法在综合性能上取得较好的控制效果,而粒子群-最优控制算法可以在综合性能上达到比较好的效果,但实际应用时会比较复杂。之后,本文研究了模糊控制算法,并结合PID控制算法提出了变论域模糊-PID控制算法,并在Matlab中对其进行了仿真控制实验,对机身的位移,加速度和机轮动载荷的峰值和均方根值均进行了观察与分析。研究结果表明这种算法大大优于传统的被动控制,并且与最优控制算法相比,这个算法改善了前者会出现局部性能恶化的问题,并且在实际应用中比前者更加简单。最后,结合已有的实验数据,并在仿真平台中进行仿真实验,发现仿真结果与实验结果相吻合,此控制方法切实有效。
【关键词】:磁流变减震器 半主动控制 最优控制算法 模糊控制算法
【学位授予单位】:中国民航大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:V226.2
【目录】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第一章 绪论10-15
  • 1.1 研究背景和意义10-11
  • 1.2 国内外研究现状11-14
  • 1.2.1 磁流变减震器研究现状11-12
  • 1.2.2 磁流变减震器半主动控制算法研究现状12-13
  • 1.2.3 基于磁流变减震器的起落架研究现状13-14
  • 1.3 本文主要内容14-15
  • 第二章 磁流变液性能和减震器力学模型15-23
  • 2.1 磁流变液的组成及流变效应15-16
  • 2.2 磁流变减震器的工作模式16-18
  • 2.3 磁流变减震器的模型18-22
  • 2.4 本章小结22-23
  • 第三章 起落架减震系统的模型建立与特性分析23-34
  • 3.1 起落架减震系统的分析与建模23-25
  • 3.2 起落架减震系统的时域分析25-30
  • 3.2.1 飞机滑跑振动分析25-28
  • 3.2.2 减震系统阶跃特性分析28-30
  • 3.3 起落架减震系统的频域分析30-32
  • 3.4 起落架减震系统的评价体系32-33
  • 3.5 本章小结33-34
  • 第四章 起落架减震系统的最优控制34-53
  • 4.1 最优控制的理论基础34-38
  • 4.1.1 起落架减震系统最优控制的流程34-35
  • 4.1.2 起落架减震系统的状态方程35-36
  • 4.1.3 系统可控可观和稳定性分析36-38
  • 4.2 最优控制算法38-44
  • 4.2.1 起落架减震系统最优控制性能指标38-40
  • 4.2.2 权矩阵的选择40
  • 4.2.3 最优控制的数值仿真和结果分析40-44
  • 4.3 最优控制算法的优化44-48
  • 4.3.1 权矩阵的全局寻优44-46
  • 4.3.2 最优控制策略的制定46-48
  • 4.4 仿真分析48-52
  • 4.5 本章小结52-53
  • 第五章 起落架减震系统的模糊-PID控制53-68
  • 5.1 模糊-PID算法的理论基础53-57
  • 5.1.1 模糊控制的结构与流程53-54
  • 5.1.2 PID控制的结构与流程54-55
  • 5.1.3 模糊-PID控制和变论域55-57
  • 5.2 模糊-PID控制器设计57-61
  • 5.2.1 控制器控制流程57
  • 5.2.2 变论域模块设计57-59
  • 5.2.3 模糊控制模块设计59-61
  • 5.2.4 PID控制模块设计61
  • 5.3 仿真分析61-65
  • 5.4 实验对比65-67
  • 5.5 本章小结67-68
  • 第六章 总结与展望68-70
  • 6.1 结论68-69
  • 6.2 展望69-70
  • 参考文献70-75
  • 致谢75

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本文编号:535648

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