基于神经网络的风洞尾支杆减振系统

• 作者: 张文博 沈星 陈明绚
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 压电智能结构 振动主动控制 神经网络PID
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 276-281
• 页数: 6页
• 分类号: TB535.1|TP273.2
• 字数: 3412字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16356/j.1005-2615.2018.02.019

摘要

风洞试验时,由于气流的影响,测试用悬臂式尾支杆容易产生大幅度低频振动,这会严重影响测试精度,甚至损坏自身结构.为了有效抑制尾支杆的振动,本文设计了基于压电组件的主动减振系统,并将人工神经网络应用于PID控制,提出了神经网络PID智能控制算法.对尾支杆进行有限元分析,获取其模态参数.然后设计试验测试减振系统的性能,将神经网络PID与经典PID的控制效果进行对比.试验结果表明:在连续载荷的作用下,采用经典PID控制算法与神经网络PID均可达到有效控制(减振幅度70% 以上),且神经网络PID在保证减振效果的情况下实现控制参数自整定,具有良好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈星	南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室	52	392	12.0	17.0
2	张文博		1	2	1.0	1.0
3	陈明绚	南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室	2	6	2.0	2.0