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分离流动的电磁力主动控制

作 者: 陈虹
导 师: 孔力
学 校: 华中科技大学
专 业: 控制科学与控制工程
关键词: 主动流动控制 流动分离 洛伦兹力 极值搜索控制 模型降阶 本征正交分解 粒子群优化
分类号: TP273
类 型: 博士论文
年 份: 2011年
下 载: 61次
引 用: 1次
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内容摘要


主动流动控制是控制科学和流体力学交叉所产生的一个新的研究领域。主动流动控制通过向流场注入可控的能量,可抑制流动分离和转捩、提高流动稳定性,达到减少航行器在流体中的阻力、减少压力脉动、降低辐射噪声等效果。与被动控制方式相比,主动流动控制具有更高的效率和鲁棒性,因而具有广阔的应用前景,但也面临着更加复杂的理论和实际应用问题。利用海水的弱导电性,通过电磁力来改变局部流场,是一种新兴的主动流动控制方式。本文以电磁力作用下圆柱绕流和大功角翼型绕流两种分离流动为控制对象,研究了有关的模型降阶、控制器设计和分析问题。一般主动流动控制分为基于模型和不依赖模型两类方式,本文对两类控制方式都进行了研究。首先,在模型降阶研究中,利用有限体积法得到的流场分析数据,基于快照式本征正交分解和Galerkin投影方法,建立了电磁力作用下圆柱绕流的降阶模型,并利用改进的粒子群优化算法进行模型参数的校准,提高了降阶模型的精度。在降阶模型的基础上,应用非线性系统的耗散性理论设计了控制器。利用POD分解证明了当圆柱绕流处于稳定的振荡状态时,圆柱所受升力的频率与流场中任一点速.度振荡的频率相同,因此可以利用升力的测量信号来估计流场的状态。该控制器以布置在圆柱表面的电极和磁极作为作动器,将升力作为传感器反馈信号。通过改变圆柱壁面上的电极电压来耗散尾流中的脉动能量,设计的控制器能有效地减少圆柱绕流的振荡幅度。其次,在不依赖于模型的主动流动控制策略研究中,提出了基于粒子群优化的极值搜索控制算法(PSOESC)。该算法可通过在线测量和寻优,使得控制器工作在最佳状态附近;为提高该算法的实用性,针对粒子群优化的随机性、群体性特点,提出状态序列的重排算法,以减少控制过程中的振荡和增益过大现象;还针对粒子群优化和分离流动的极限环振荡周期性特点,提出了PSOESC加速收敛算法。最后,利用随机差分方程理论分析了PSOESC在噪声环境中的稳定性,给出了测量噪声干扰下保证粒子群优化算法收敛的充分条件,并分析了目标函数性态和噪声强度对寻优精度的影响。证明了有界测量噪声干扰的作用下标准PSO算法产生的序列所满足的动态方程的稳定性判据与无干扰时的一致。当标准PSO的参数满足条件时,噪声不会影响标准PSO算法是否收敛。该结论也可推广到时变参数PSO算法中去。但是,噪声会影响标准PSO寻优的准确性,即在噪声干扰下,PSO将只是收敛到真最优值的附近,其误差限的大小与目标函数的性态和噪声的强度有关。数值分析和模型实验表明,本文提出的两种主动流动控制策略均可达到较好的控制效果。采用闭环控制可提高主动流动控制的效率,减少功率消耗、电化学腐蚀等不利影响。利用提出的模型降阶方法得到的电磁力作用下分离流动的低阶模型,可精确地描述流动的主要特征,并且具有较高的鲁棒性;基于低阶模型设计的控制策略可有效地抑制流动分离,从而减少圆柱绕流所产生的横向振荡力和阻力,或提高翼型的升阻比。提出的不依赖于模型的PSOESC控制策略可以得到相近的控制效果,并且鲁棒性更好。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-11
1 绪论  11-21
  1.1 研究背景与意义  11-12
  1.2 文献综述  12-18
  1.3 本文的研究目标  18-19
  1.4 本文的主要工作  19
  1.5 全文安排  19-21
2 问题描述与预备知识  21-34
  2.1 概述  21
  2.2 流体动力学基本方程  21
  2.3 流场的电磁力主动控制模型  21-24
  2.4 流体力学仿真计算环境  24-25
  2.5 非线性系统控制的有关概念  25-27
  2.6 粒子群优化及其改进算法原理  27-33
  2.7 本章小结  33-34
3 电磁力流动主动控制的模型降阶  34-65
  3.1 引言  34
  3.2 流动控制问题中的模型降阶方法  34-35
  3.3 POD-GM方法  35-49
  3.4 振荡器模型  49
  3.5 模型参数的校准  49-52
  3.6 数值实验  52-60
  3.7 本章小结  60
  3.8 本章附录  60-65
4 基于降阶模型的电磁力流动主动控制  65-81
  4.1 引言  65
  4.2 降阶模型动态特性分析  65-67
  4.3 状态反馈控制  67-69
  4.4 观测器设计  69-73
  4.5 数值实验  73-79
  4.6 本章小结  79-81
5 基于粒子群优化算法的极值搜索控制  81-98
  5.1 引言  81-82
  5.2 问题描述  82-83
  5.3 基于PSO的极值搜索控制策略  83-90
  5.4 数值实验  90-96
  5.5 本章小结  96-98
6 基于粒子群优化算法的极限环极值搜索控制  98-107
  6.1 概述  98
  6.2 问题描述  98-99
  6.3 基于粒子群优化的极限环振荡抑制算法  99-101
  6.4 数值实验  101-105
  6.5 本章小结  105-107
7 噪声环境下粒子群优化算法的收敛性分析  107-130
  7.1 引言  107-108
  7.2 问题描述  108-109
  7.3 无噪声干扰时粒子群的演化模型及收敛性  109-110
  7.4 有噪声干扰时PSO的收敛性分析  110-122
  7.5 噪声强度及目标函数性态对粒子群收敛性的影响  122-123
  7.6 数值实验  123-125
  7.7 本章小结  125-127
  7.8 本章附录  127-130
8 模型实验  130-144
  8.1 概述  130
  8.2 实验系统  130-135
  8.3 实验结果  135-140
  8.4 本章小结  140-144
9 总结与展望  144-147
  9.1 本文的主要工作回顾  144
  9.2 取得的主要结论  144-145
  9.3 本文的主要创新点  145
  9.4 进一步的工作  145-147
致谢  147-148
参考文献  148-159
附录1 攻读学位期间发表的学术论文  159-160
附录2 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系  160

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 自动控制、自动控制系统
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