神经网络PID控制在FD12风洞亚跨流场校测中的应用

论文摘要

风洞是国家在航天、航空领域的一个重要基础研究设施。风洞控制的主要任务就是提高风洞流场的品质，提高吹风数据的精度。然而，由于风洞的多维性、复杂性和马赫数的不可直接测量等因素，使得风洞马赫数的精确控制成为风洞控制中的重点和难点。实际工程应用当中，大多都采用传统PID控制算法对风洞马赫数进行控制，控制器参数往往通过技术人员的经验来确定，因此，要得到准确的吹风数据，往往需要进行多次的吹风过程，这在人力物力上都会造成一定的浪费。本文提出了一种基于神经网络PID控制的风洞马赫数控制方案。首先，通过对整个FD12风洞的测控系统和亚跨流场的校测过程的介绍，来对整个马赫数控制系统有一个大体上的了解。其次，介绍了人工神经网络的一些基础知识。然后，借助人工神经网络的系统辨识能力对系统被控对象进行数学建模，得到其数学模型并利用仿真实验验证了模型的正确性。最后，对比传统PID控制器和神经网络PID控制器，选择神经网络PID控制器对系统进行控制，并利用MATLAB工具对整个系统进行了仿真，对比在传统PID控制器和单神经元PID控制器控制下系统的控制性能。通过仿真结果可以看到，单神经元PID控制器控制下，系统的动态性能及抗扰性能都有了很大的改善，控制效果达到了预期的目标。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题的来源、目的、意义
• 1.2 国内外风洞控制的研究现状
• 1.3 国内外人工神经网络的研究现状
• 1.3.1 基于神经网络的系统建模与辨识研究概况
• 1.3.2 基于神经网络的 PID 控制研究现状
• 1.4 本论文主要研究内容
• 第2章 FD12 风洞测控系统及亚跨流场校测
• 2.1 FD12 风洞简介
• 2.2 FD12 风洞测控系统及各子系统
• 2.2.1 测控对象及主要技术指标
• 2.2.2 FD12 风洞测控系统总体结构
• 2.2.3 FD12 测控系统各子系统
• 2.3 FD12 风洞亚跨声速流场校测
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于神经网络的风洞马赫数控制系统建模
• 3.1 基于人工神经网络的系统辨识基本原理
• 3.2 BP 神经网络原理
• 3.3 基于 BP 神经网络的系统辨识
• 3.4 亚跨声速风洞马赫数控制系统模型辨识
• 3.5 模型验证
• 3.5.1 模型验证基本实验
• 3.5.2 辨识网络开环实验
• 3.5.3 其它实验
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于神经网络 PID 的风洞马赫数控制
• 4.1 传统 PID 控制器
• 4.2 单神经元 PID 控制器
• 4.3 基于多层前向网络的 PID 控制器
• 4.4 风洞流场控制系统仿真实验
• 4.4.1 基于传统 PID 控制的风洞流场控制仿真
• 4.4.2 基于单神经元 PID 控制的风洞流场控制仿真
• 4.4.3 基于多层前向网络 PID 控制的风洞流场控制仿真
• 4.5 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢