电液负载模拟器多余力抑制及其δ规则神经网络控制研究

发布时间：2020-03-18 04:17

【摘要】：电液负载模拟器可以在实验室条件下,以半实物仿真的形式,复现并模拟飞行器或舰船等在正常行进过程中,其受载荷舵面在不同高度或不同深度所受到的各种空气动力(力矩)或水动力(力矩)载荷谱,考核受载荷舵面在上述各种相应载荷谱作用下的响应性能,可以将损毁性不可还原的全实物、全现实实验变成为在实验室条件下的预测性半实物模拟仿真实验。加载系统在加载过程中,还同时受到舵机系统自主运动对其施加的强位置干扰,从而在加载系统中产生强迫流量,如果加载系统不能对这一强迫流量做出响应的话就会形成多余力。多余力和正常加载力融合在一起作为加载系统的输出,使得加载精度降低,严重影响电液负载模拟器的被动动态加载性能,所以如何抑制多余力就成了高性能电液负载模拟器研制的关键技术。根据电液负载模拟器的特殊结构和其独特的工作原理,分别建立电液负载模拟器系统的传递函数模型和键合图模型,特别是在建模时着重考虑电液伺服阀的阀口死区特性及存在加工误差时系统的特性、液容的时变特性、伺服阀的动态特性和滑阀级的流量非线性等非线性特性因素,以期达到模型的精确性要求。分析弹性负载的弹簧刚度和惯性负载质量等参数变化对舵机系统和加载系统的影响及其频率和时域特性,为电液负载模拟器结构设计提供参考依据。着重从物理意义上分析研究多余力的产生原因和机理及其本质特征,分析多余力的影响因素。采用结构内环前馈补偿环节来抑制多余力,提出引入流量压力电液伺服阀作为泄流环节到加载系统这一特殊结构来抑制多余力,并建立引入流量压力电液伺服阀的电液负载模拟器系统的数学模型,流量压力电液伺服阀的内部结构中所特有的压力反馈通道使其和加载系统所组成的特殊结构可以有效抑制多余力。介绍基于δ规则的神经网络控制策略,阐述基于δ规则的加载系统神经网络控制器的设计过程,并分析δ规则算法的收敛性。将设计的该神经网络控制器应用到电液负载模拟器的加载系统之后,加载系统的输出响应信号能很好地跟踪设定输入信号,有效地对多余力进行抑制,提高加载系统被动动态加载的精准程度和快速响应能力。本论文的实验研究,是在电液负载模拟器实验台上进行的,利用Matlab软件里所提供的RTW实时开发环境,采用快速控制原型技术开发整个实验台的控制系统,结合机械结构和控制电路进行相关实验研究。通过对实验数据和实验曲线的分析,验证对电液负载模拟器和多余力的理论分析和数学模型的正确性,以及所采用的抑制多余力的方法和控制策略对于提高电液负载模拟器系统加载性能的有效性。
【学位授予单位】：哈尔滨理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TH137.9;TP183

【参考文献】