【摘 要】
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为了进一步降低直升机的振动水平,旋翼振动主动控制技术得到了高度重视。其中单片桨叶独立控制技术(IBC)是通过作动器独立地对各片桨叶施加高阶谐波,能够改善桨叶的气动环境,有效减小桨毂振动载荷。本文建立了直升机旋翼气弹动力学综合模型,并以此作为控制对象,分析二阶谐波对桨毂垂向振动载荷的影响,并采用模糊神经网络PID控制技术来抑制桨毂垂向振动载荷。本文先后建立了基于Hamilton能量变分原理和中等变形
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为了进一步降低直升机的振动水平,旋翼振动主动控制技术得到了高度重视。其中单片桨叶独立控制技术(IBC)是通过作动器独立地对各片桨叶施加高阶谐波,能够改善桨叶的气动环境,有效减小桨毂振动载荷。本文建立了直升机旋翼气弹动力学综合模型,并以此作为控制对象,分析二阶谐波对桨毂垂向振动载荷的影响,并采用模糊神经网络PID控制技术来抑制桨毂垂向振动载荷。本文先后建立了基于Hamilton能量变分原理和中等变形梁理论的旋翼结构动力学模型、基于动态入流模型和Leishman-Beddoes非定常气动模型的旋翼气动模型,结合二者得到了旋翼综合气弹模型,并采用结构有限元法和直接数值积分法计算获得桨毂的振动载荷。结合模糊神经网络和常规PID控制,得到了模糊神经网络PID控制器,其最大特点是采用了模糊神经网络的自学习能力来调整PID控制参数。通过分析直升机在平稳前飞状态的桨毂垂向载荷3/rev分量在施加控制前后的变化值,验证了本文建立的模糊神经网络PID控制方法能够达到旋翼振动主动控制效果。以直升机前飞状态为算例,通过仿真分析可得,在整个控制过程中桨毂3/rev垂向力处于减小状态,在进行40次控制计算后,桨毂3/rev垂向力的减振效果达到预期水平,仿真过程表明模糊神经网络PID控制具有高效学习性、良好稳定性和快速收敛性。
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