基于神经网络的风洞马赫数预测控制仿真研究
CSTR:
作者:
作者单位:

(中国空气动力研究与发展中心高速所,四川 绵阳 621000)

作者简介:

金志伟(1976—),男,山东人,硕士,从事自动化控制策略及风洞试验中的应用研究。

通讯作者:

中图分类号:

TP391.99

基金项目:


Predictive Control Simulation Research of Mach Number in Wind Tunnel
Author:
Affiliation:

(High Speed Institute, China Aerodynamics Research & Development Center, Mianyang 621000, China)

Fund Project:

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    摘要:

    针对 2.4 m 跨声速风洞很难用精确的机理模型表示系统的动态特性的问题,提出了基于神经网络模型的 风洞马赫数预测控制策略。综合了模型预测控制和神经网络建模的优点,对于控制参数未知、非线性和时变系统具 有很好的处理效果。利用基于径向基函数的神经网络模型预测系统的动态响应、非线性神经网络模型可以在训练过 程中捕获系统的动态特性等措施,实现了将神经网络模型应用到 MPC 结构中。仿真结果表明,该控制策略具有很好 的跟踪性能和控制效果。

    Abstract:

    It is hard to use precise mechanism to describe system dynamic feature of 2.4 m transonic wind tunnel. Put forwards wind tunnel Mach number predictive control strategy based on neural network. Combine the advanteges of model predictive control and nueral network modeling, it is good at processing control parameter unkown, unlinear system and time varing system. Use dynamic response of nueral network based on radial basis function and nonlinear neural network to capture system dynamic feature, apply nerual nwork model in MPC structure. The simulation results show that the control strtegy has a good control effect and trace performance.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

金志伟.基于神经网络的风洞马赫数预测控制仿真研究[J].,2016,35(03):59-60.

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  • 在线发布日期: 2018-12-05
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