基于视觉SNNPD的风洞尾撑模型减振方法研究

论文摘要

风洞试验是飞行器研制中不可或缺的流程之一。风洞测试中尾撑结构为最常用的支撑结构。该结构对模型周围的流场影响较小,但在声速高、攻角大的情况下,易产生较大幅度的振动,危及风洞测试设备的安全,极大地影响试验模型性能的测试范围。基于压电减振器的主动振动控制方法可有效减小振动。然而,目前风洞尾撑模型的振动测量方法大多采用接触式测量,如加速度计,不可避免地会引入附加质量。在控制算法方面,工程常用的控制方法是PID控制,且控制参数固定。这种方式在面对不同攻角下振动变化剧烈的问题时,控制参数的选择难以适应变化的全过程,存在控制性能和稳定性的矛盾,控制效果和自适应调整能力较差。本文针对亚跨声速风洞试验中,尾部支撑方式的“支杆-模型”装置在大攻角试验条件下发生振动的问题开展研究。（1）分析了跨声速、亚声速风洞中各种不稳定条件来源。结合风洞试验的攻角变化过程和系统的结构特征,分析了“支杆-模型”装置发生振动的主要原因。结合压电元件的原理,阐述了风洞尾撑模型振动的闭环控制结构。对闭环中测振和算法两方面核心环节,提出了基于视觉测振和系统观测器神经网络PD抑振算法的风洞尾撑模型减振方法的总体方案。（2）分析了传统测振方法在风洞尾撑模型应用中的性能,加速度传感器测量振动位移不具有准确性,分析非接触的直接位移测量方法,得出视觉测量具有可行性。由振动位移信息的图像处理方法,得到振动像素坐标。但图像信号冗余信息多,采用FPGA与CPU的数据合作处理架构,提出了一种基于图像振动位移高速提取传输方法,弥补了视觉测量实时性的问题。进而提出了基于机器视觉的风洞尾撑模型的测振方法,实现了对风洞尾撑模型振动位移的实时测量。（3）研究了变攻角的跨、亚声速风洞试验数据,分析得出在不同攻角下振动情况变化剧烈的特性。不同的振动情况需要采用不同的控制参数才能兼顾控制性能和稳定性。针对传统固定参数控制自适应调整能力较差的问题,提出了一种基于系统观测器神经网络PD的振动控制方法（SNNPD）。利用李雅普诺夫定理对稳定性进行了论证,并进行仿真实验和激振实验验证。（4）搭建实验平台。采用锤击方法分别在未加控制、PD算法控制和SNNPD算法控制的不同条件下进行实验。结果表明,SNNPD算法控制使振动消减到稳定的时间缩短至0.92s。阻尼比也为评价指标,与未加控制相比,从0.0064升高到0.0656。验证了本文提出的SNNPD控制算法能够灵活调节参数,且具有较好的控制性能。

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文章来源

类型: 硕士论文

作者: 姜雨丰

导师: 刘巍

关键词: 振动控制,机器视觉,反馈控制,控制器,神经网络控制

来源: 大连理工大学

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 力学,航空航天科学与工程

单位: 大连理工大学

分类号: V211.74

DOI: 10.26991/d.cnki.gdllu.2019.001258

总页数: 86

文件大小: 5430K

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