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《国防科学技术大学》 2003年
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基于神经网络的风洞流场马赫数自适应控制策略研究

赵书军  
【摘要】:随着航空、航天技术的发展,各种飞行器的研制、设计,对风洞吹风试验的依赖性越来越高。吹风试验数据的性能指标,尤其是跨声速阶段的性能指标,直接影响各种飞行器的设计性能好坏。如何提高风洞的控制性能指标、改善流场品质,获得高精度吹风数据,是风洞控制的主要任务,也是飞行器研制、设计的基础。本论文的重点是对风洞流场参数—马赫数的控制问题进行深入的分析、研究,为FL26风洞流场马赫数自适应控制系统设计提供决策支持。 本文以FL26风洞流场为研究对象,在分析了FL26风洞的控制原理、性能指标、目前存在的问题以及国、内外风洞马赫数控制策略的基础上,结合课题实际需要,建立了马赫数自适应解耦控制总体模型。然后在介绍神经网络算法的基础上,详尽介绍马赫数自适应控制中的几个关键问题,给出主要解决方法、模型仿真结果、并进行性能分析。最后对FL26风洞马赫数控制系统进行总体模型设计和软件实现,开发出适合于FL26风洞的基于神经网络的马赫数自适应控制系统模块。 本论文所完成的主要工作为: (1) 在研究、总结国内、外风洞马赫数控制策略、技术成果的基础上,建立FL26风洞马赫数自适应控制总体模型。 (2) 解决了马赫数在线辨识问题,开发了马赫数辨识模块——NNM (3) 解决了风洞流场参数总压、马赫数之间的解耦问题,开发了解耦控制模块。 (4) 实现了栅指伺服系统的自适应控制,设计了单神经元控制模块 (SNSC)。 (5) 解决了马赫数外环控制的自适应问题,开发了基于神经网络的马赫数外环控制模块——NNCPID。 (6) 基于上述工作,开发出马赫数双闭环自适应控制模块,并进行性能分析。
【学位授予单位】:国防科学技术大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2003
【分类号】:V211.74

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