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直升机旋翼操纵协调加载系统控制

作　者: 崔海云
导　师: 袁朝辉
学　校: 西北工业大学
专　业: 机械电子工程
关键词: 直升机协调加载非线性 CMAC神经网络
分类号: V249
类　型: 硕士论文
年　份: 2005年
下　载: 103次
引　用: 1次
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内容摘要

对于直升机来说,旋翼操纵控制是其关键技术之一,对旋翼进行地面加载试验,模拟旋翼在飞行过程中所受的气动载荷,对于研究和改进直升机飞行控制系统非常重要。论文结合实际的工程项目,以某型号直升机旋翼气动载荷模拟为研究内容,对协调加载控制中出现的诸如强位置干扰、多通道耦合、非线性等问题进行了全面的分析和研究。论文首先介绍了直升机旋翼加载系统的结构,在建立了单通道加载系统的数学模型的基础上,分析了加载系统的动念性能。论文结合强位置干扰产生的机理及其数学表达式,研究了影响强位置干扰的因素,采用结构不变性原理对其进行了前馈补偿。仿真结果表明,采用的控制策略是可行的。论文分析了多通道协调加载系统之间的耦合关系,建立了多通道协调加载系统的数学模型。将单通道加载系统的理论结果应用在多通道加载系统,多余力得到了有效的抑制。对于电液伺服控制系统,伺服阀节流方程的非线性使得系统在忽略滞环、死区等非线性因素外,系统仍然呈非线性特性。而且干扰的时变性及强耦合也造成了系统的非线性。针对非线性问题,论文分别采用了非线性控制理论和CMAC神经网络对系统进行了建模与控制,控制系统性能较纯经典控制有了明显改善。仿真试验表明,该加载控制系统能很好的完成加载试验控制,保证系统的控制性能指标。

全文目录

摘要  2-3
ABSTRACT  3-6
第一章绪论  6-12
  1．1 选题的意义  6-7
  1．2 电液伺服控制技术在国内外的发展现状  7-8
  1．3 电液力伺服系统的分类与特点  8-10
  1．4 电液力伺服系统设计和研制的一般性原则  10-11
  1．5 技术难点及关键概述  11-12
第二章加载系统的结构与数学模型  12-26
  2．1 直升机旋翼加载系统的结构  12-14
  2．2 单通道加载系统数学模型  14-26
    2．2．1 力加载系统数学模型  15-21
    2．2．2 位置系统数学模型  21-23
    2．2．3 单通道加载系统数学模型  23-26
第三章加载系统性能分析及校正  26-37
  3．1 力加载系统的性能分析及校正  26-30
  3．2 位置干扰(多余力)的产生及抑制  30-37
    3．2．1 多余力产生的机理  30-31
    3．2．2 多余力的数学模型分析  31-33
    3．2．3 多余力的抑制  33-37
第四章协调加载系统的分析及校正  37-54
  4．1 协调加载系统的几何关系  37-40
    4．1．1 位移协调关系  38-39
    4．1．2 载荷协调关系  39-40
  4．2 协调加载系统的仿真与校正  40-42
  4．3 多余力的抑制  42-46
  4．4 影响加载系统性能的因素分析  46-53
    4．4．1 负载刚度对系统性能的影响  46-50
    4．4．2 非线性因素对系统性能的影响  50-53
  4．5 小结  53-54
第五章系统非线性控制  54-76
  5．1 电液伺服系统的非线性控制  54-55
    5．1．1 电液伺服系统的非线性与现有的处理方法  54
    5．1．2 非线性系统的几何控制理论  54-55
    5．1．3 电液伺服系统采用精确线性化的可行性  55
  5．2 非线性控制理论简介  55-69
    5．2．1 非线性控制理论的基本概念  56-61
      5．2．1．1 非线性坐标变换与微分同胚  56
      5．2．1．2 仿射非线性系统  56-57
      5．2．1．3 向量场的导出映射  57-58
      5．2．1．4 李导数与李微分  58-59
      5．2．1．5 向量场的对合性  59-60
      5．2．1．6 控制系统的关系度  60
      5．2．1．7 非线性系统的线性化标准型  60-61
    5．2．2 非线性控制器的设计原理  61-69
      5．2．2．1 状态反馈精确线性化  61-63
      5．2．2．2 渐近输出跟踪  63-69
  5．3 系统非线性模型的建立  69-76
    5．3．1 系统各环节数学方程  69-71
    5．3．2 系统的非线性控制  71-73
    5．3．3 仿真结果  73-74
    5．3．4 小结  74-76
第六章神经网络辨识与控制  76-92
  6．1 神经网络概述  76-78
    6．1．1 神经网络的基本概念和特征  76
    6．1．2 神经网络控制及其发展现状  76-78
  6．2 神经网络模型  78-79
    6．2．1 人工神经元模型(MP模型)  78
    6．2．2 多层前馈神经网络  78-79
  6．3 神经网络学习算法  79-83
    6．3．1 神经网络学习算法概述  79-80
    6．3．2 标准BP算法的改进  80-83
  6．4 神经网络辨识  83-85
  6．5 神经网络控制  85-92
    6．5．1 CMAC神经网络模型  85-87
    6．5．2 CMAC神经网络的特点  87-88
    6．5．3 CMAC神经网络控制  88-92
总结与展望  92-94
致谢  94-95
参考文献  95-97
发表论文  97-98

直升机旋翼操纵协调加载系统控制

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