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1、開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)(Switched Reluctance Machine,SRM)由于具有容錯(cuò)性好、穩(wěn)定性高、調(diào)速范圍寬、功率密度大和易冷卻等優(yōu)點(diǎn),因而比傳統(tǒng)電機(jī)更適合航空應(yīng)用場(chǎng)合。隨著多/全電飛機(jī)(More Electric Aircratt/AllElectric Aircraft,,MEA/AEA)成為未來(lái)航空的發(fā)展趨勢(shì),SRM在航空應(yīng)用上面臨極大的機(jī)遇。目前,美國(guó)等航空強(qiáng)國(guó)己把SRM作為未來(lái)的MEA/AEA電源系統(tǒng)的首選方案,國(guó)際上
2、主要的航空發(fā)動(dòng)機(jī)研究機(jī)構(gòu)如GE、Rolls-Roys和Pratt&Whitney等公司也都將SRM作為潛在的航空起動(dòng)/發(fā)電機(jī)(Starter/Generator)系統(tǒng)進(jìn)行研究??梢灶A(yù)見(jiàn),SRM系統(tǒng)將是航空發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)的一個(gè)潛在的重要組成部分。
航空發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)是一個(gè)多領(lǐng)域復(fù)雜物理系統(tǒng),其研發(fā)進(jìn)度是整個(gè)飛機(jī)研發(fā)進(jìn)度的關(guān)鍵?;贑AE技術(shù)的仿真分析可以實(shí)現(xiàn)發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)的預(yù)測(cè)設(shè)計(jì),從而縮短其研發(fā)周期并減少成本。當(dāng)前,我國(guó)的
3、航空工業(yè)正處于起步階段,嚴(yán)重落后于美、俄、英、法等航空強(qiáng)國(guó),尤其在以發(fā)動(dòng)機(jī)為主的航空動(dòng)力系統(tǒng)的研發(fā)方面,差距更為明顯。鑒于我國(guó)航空工業(yè)的自主研制基礎(chǔ)較弱,開(kāi)發(fā)虛擬樣機(jī)仿真分析的航空動(dòng)力系統(tǒng)CAE技術(shù)對(duì)于發(fā)展我國(guó)航空工業(yè)具有重要意義。
航空發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)仿真涉及到多學(xué)科的耦合研究。目前有關(guān)發(fā)動(dòng)機(jī)和開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)的特性仿真均是單獨(dú)進(jìn)行的。發(fā)動(dòng)機(jī)仿真往往只偏向于某一領(lǐng)域的諸如壓氣機(jī)特性、渦輪特性或燃燒特性等方面的仿真分析;開(kāi)關(guān)磁阻
4、電機(jī)的仿真研究也都將其視為獨(dú)立的個(gè)體,集中在機(jī)電層面上。關(guān)于開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)在航空發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)方面的應(yīng)用,組成發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)的系統(tǒng)級(jí)模型,涉及機(jī)、電、液、氣、熱等多場(chǎng)耦合的實(shí)時(shí)特性仿真分析時(shí),還鮮見(jiàn)相關(guān)成果。從這個(gè)意義上,本文分析了發(fā)動(dòng)機(jī)各子系統(tǒng)的耦合作用,實(shí)現(xiàn)了多場(chǎng)耦合的發(fā)動(dòng)機(jī)系統(tǒng)級(jí)仿真,提供了發(fā)動(dòng)機(jī)各耦合子系統(tǒng)的實(shí)時(shí)特性,和全域內(nèi)開(kāi)關(guān)磁阻電機(jī)運(yùn)行特性的分析依據(jù)。
由此,本課題組致力于建立一個(gè)完整的、通用化的航空動(dòng)力系統(tǒng)元
5、部件模型庫(kù)。該模型庫(kù)采用適用于多領(lǐng)域物理系統(tǒng)建模、被譽(yù)為新一代的統(tǒng)一建模語(yǔ)言--Modelica開(kāi)發(fā),具有參數(shù)化、易擴(kuò)展的特點(diǎn),并力求標(biāo)準(zhǔn)化和通用化。相比傳統(tǒng)的面向塊、基于信號(hào)流的如Simulink等建模平臺(tái),Modelica的面向?qū)ο笮允沟孟到y(tǒng)分解更接近實(shí)際物理系統(tǒng)結(jié)構(gòu),而其非因果性的特點(diǎn)則賦予模型雙向計(jì)算能力,因而能較好地解決子系統(tǒng)之間的耦合和計(jì)算流程的問(wèn)題,增加了模型的可重用性。
SRM系統(tǒng)是航空動(dòng)力系統(tǒng)的一個(gè)潛在重
6、要子系統(tǒng),而開(kāi)關(guān)磁阻驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)(Switched Reluctance Drive)本身則是個(gè)時(shí)變的強(qiáng)非線性系統(tǒng),其控制存在著諸多難題。SRD具有可控參數(shù)多、控制靈活但難以?xún)?yōu)化的特點(diǎn)。常規(guī)的參數(shù)固定的PID控制方法難以取得理想的控制效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)具有良好的非線性逼近能力,自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力和并行處理信息的能力,比較適用于具有不確定性或高度非線性系統(tǒng)的建模和控制,因此,從20世紀(jì)90年代后,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)開(kāi)始被引進(jìn)SRM的建模和SRD的控
7、制中。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論研究已形成多個(gè)流派,而多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是其中最富有成就、應(yīng)用最廣泛的研究成果之一。然而,目前網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)還沒(méi)有有效的確定方法,動(dòng)態(tài)辨識(shí)與控制用的一階梯度學(xué)習(xí)算法及其相應(yīng)的衍生方法收斂過(guò)于緩慢,以及難以利用先驗(yàn)知識(shí)指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)過(guò)程等問(wèn)題成為制約神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)際應(yīng)用的障礙。
鑒于SRM在航空方面的應(yīng)用前景,本文圍繞SRM的Modelica非線性建模,SRM的航空應(yīng)用分析的研究展開(kāi),并致力于解決SRM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控
8、制的一些技術(shù)難點(diǎn)。本文主要完成的工作如下:
(1)本文基于磁路特性原理提出了SRM的一個(gè)改進(jìn)的非線性解析模型。該模型原始數(shù)據(jù)基于有限元分析的靜態(tài)磁特性參數(shù),較好地實(shí)現(xiàn)了高精度和快速可計(jì)算性的平衡。模型分別通過(guò)靜態(tài)、動(dòng)態(tài)方面加以驗(yàn)證,精度均在誤差的理想范圍內(nèi)。本文接著基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立SRM的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)采用黃金分割法確定,以求在精度和結(jié)構(gòu)上找到優(yōu)化計(jì)算的平衡點(diǎn)。相比較解析模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更高的精度,然
9、而,模型的計(jì)算復(fù)雜性也更強(qiáng)。
(2)本文采用Modelica語(yǔ)言并基于Dymola平臺(tái)開(kāi)發(fā)了SRM系統(tǒng)相對(duì)完整的元部件模型庫(kù)。由于復(fù)雜物理系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)仿真具有計(jì)算量極大的特點(diǎn),因此,子系統(tǒng)模型在確保精度的基礎(chǔ)上,必須力求簡(jiǎn)單、可快速計(jì)算的特性。鑒于此,SRM的Modelica模型庫(kù)基于非線性解析模型建立。該模型庫(kù)具有參數(shù)化、通用化和易擴(kuò)展的特點(diǎn),既可為SRM的獨(dú)立設(shè)計(jì)提供CAE分析依據(jù),也能組建SRM系統(tǒng)模型與負(fù)載或原動(dòng)機(jī)模
10、型相耦合的系統(tǒng)級(jí)模型,提供系統(tǒng)級(jí)仿真分析依據(jù)。
(3)本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論設(shè)計(jì)了SRD的自適應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制算法。該算法探討了網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)(閾)值的問(wèn)題,旨在通過(guò)先驗(yàn)知識(shí)指導(dǎo)權(quán)系數(shù)矩陣的生成,從而減小神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于初始權(quán)系數(shù)矩陣的依賴(lài)性。本文提出并比較了兩種改進(jìn)方法,結(jié)果顯示兩種改進(jìn)算法對(duì)于初始權(quán)系數(shù)矩陣的依賴(lài)性均有較大下降。本文進(jìn)一步探討了用于控制的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法,嘗試把輸入向量的變化考慮進(jìn)權(quán)值調(diào)整過(guò)程,
11、進(jìn)而提出動(dòng)態(tài)Levenberg-Marquardt法和動(dòng)態(tài)梯度法。其目的在于加速網(wǎng)絡(luò)收斂速度并改善網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的穩(wěn)態(tài)精度,解決由靜態(tài)空間建模到動(dòng)態(tài)時(shí)間建模所帶來(lái)的問(wèn)題。
(4)最后,本文分析了SRM在航空方面的應(yīng)用及其控制方法的比較。航空應(yīng)用具有寬速運(yùn)行的特點(diǎn),傳統(tǒng)的SRM的航空應(yīng)用分析,通常是選取其典型的運(yùn)行點(diǎn)進(jìn)行分析。本文則通過(guò)搭建發(fā)動(dòng)機(jī)動(dòng)力系統(tǒng)的系統(tǒng)級(jí)模型提供了全域內(nèi)的分析依據(jù)。仿真結(jié)果顯示了SRM的航空控制方法的
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