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基于气动力辨识的ASE模型降阶研究
引用本文:张子健,徐敏,陈士橹,娆伟刚.基于气动力辨识的ASE模型降阶研究[J].力学学报,2009,41(5):641.
作者姓名:张子健  徐敏  陈士橹  娆伟刚
作者单位:西北工业大学航天学院 西北工业大学航天学院 西北工业大学航天学院
基金项目:国家自然科学基金(90405002);;高等学校博士学科点专项科研基金(20070699054)资助项目~~
摘    要:CFD/CSD耦合计算能够准确预测跨音速段飞行器弹性振动的非定常气动力, 但其带来的巨大 计算量及高阶维数不利于气动弹性系统的分析与综合. 针对于此,采用系统辨识及 均衡截断技术对高阶气动伺服弹性模型进行降阶处理,并利用所得到的低阶模型进行系统综 合:(1) 基于Volterra级数气动力辨识技术,得到非定常气动力的时域降阶模型(ROM), 耦合结构动力学模型及控制机构动力学模型获得气动伺服弹性(ASE)状态空间方 程;(2) 利用均衡截段法对时域ASE模型进行进一步降阶,得到能够较真实反映所关心频域内系统响应 的低阶ASE模型;(3) 针对建模误差和降阶误差存在造成的系统不确定性问题,结合降阶模型 采用混合灵敏度$H_{\infty}$控制方法设计颤振主动抑制鲁棒控制律,保证其作用 于真实系统的有效性;对控制器进行 均衡阶段降阶并保持其鲁棒性,得到低阶鲁棒的颤振抑制控制器. 最后利用典型的BACT模型 进行气动伺服弹性的降阶及主动颤振抑制控制,仿真结果表明,基于ROM建立的低阶气动弹 性模型能够较真实地反应系统的颤振特性;而基于截断后的降阶模型所设计的低阶鲁棒控制 器能够有效应用于存在不确定性摄动的实际系统,并将系统颤振速度提高36%.

关 键 词:气动伺服弹性  模型降阶  颤振抑制  H∞控制  鲁棒性
收稿时间:2008-04-09
修稿时间:2008-12-26

INVESTIGATION OF MODEL REDUCTION FOR AEROSERVOELASTICITY BASED ON UNSTEADY AERODYNAMICS ESTIMATING
Zhang Zijian , Xu Min , Chen Shilu , Yao Weigang.INVESTIGATION OF MODEL REDUCTION FOR AEROSERVOELASTICITY BASED ON UNSTEADY AERODYNAMICS ESTIMATING[J].chinese journal of theoretical and applied mechanics,2009,41(5):641.
Authors:Zhang Zijian  Xu Min  Chen Shilu  Yao Weigang
Institution:College of Astronautics, Northwestern Polytechnical Universtiy, Xi'an 710072, China College of Astronautics, Northwestern Polytechnical Universtiy, Xi'an 710072, China College of Astronautics, Northwestern Polytechnical Universtiy, Xi'an 710072, China
Abstract:Transonic unsteady aerodynamics model can be obtained by CFD/CSD coupling computation,but it is disadvantaged to analyze and integrate ASE problems because of the high order of the model.The high order ASE model is dealt with order reduction technique using system differentiate and analyses,and balanced truncation in this paper,and to integrate with the low order model.Outlines of this paper can be generalized as follow:(1) The unsteady aerodynamics reduced-order model(ROM) is gained by applying Volterra se...
Keywords:aero-servo-elasticity  order reduction  flutter suppression  H∞ control  robustness  
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