探索传感器无人机的机翼颤振抑制研究

《探索传感器无人机的机翼颤振抑制研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、中图分类号V249学科分类号081104论文编号102870310—0016硕士学位论文传感器无人机的机翼颤振抑制研究研究生姓名学科、专业研究方向指导教师许进林控制理论与控制工程飞行器颤振主动抑制姜长生教授缈南京航空航天大学研究生院自动化学院二0—0年三月Astronautics’ResearchoftheAirfoils’FlutterSuppressionforSensorUnmannedAerialVehicleAThesisinControlTheoryandControlEngineeringbyXUJinlinAdvisedbyJiangChangshengS

2、ubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringMarch，2010一I承诺书本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用的内容外，本学位论文的研究成果不包含任何他人享有著作权的内容。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本人授权南京航空航天大学可以有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、

3、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后适用本承诺书)作者签名：燮日期：麴f旦：呈!壁●无人机间状态模型的建立以及相应控制器的求取与数值仿真。其中建模方面包括二元机翼的状态空间建模和三元机翼的有限元建模。由于传感器无人机高空长航时的性能要求，这种无人机机翼酱遍的特点是人展弦比或超大展弦比布局，重量轻且柔性大。本文首先分析了二元机翼运动的气动弹性过程，进行了二元机翼颤振的模态分析。采用两奥道生非定常气动力模型，建立了二元机翼的气动弹性状态空间模型，并分别设计了次最优控制律和LQG／LTR控制器来抑制二元机翼的颤振。接一卜．来，本文结合jI：稃梁单元模型，采刚有限

4、元法，分别求取了三元机翼的全质量矩阵、全刚度矩阵和全阻尼矩阵，进而建立了带后缘控制面的三元机翼的气动弹性运动状态空间方程。文章的核心部分是对三元机翼颤振抑制主动控制律的设计和I数值仿真。针对带操纵面的三元机翼的状态空间模型，分别设计了LQR控制器、LQG控制器、以控制器。闭环控制系统的数值仿真结果表明：这三种控制器均能有效地提高机翼的颤振临界速度，抑制颤振的发生。由于传感器无人机在飞行过程中不可避免地存在干扰的影响，本文引入外界阵风扰动和传感器内部自噪声，并设计了LQG控制器和鼠，控制器。数值仿真结果表明这两种控制器均能很好地抑制干扰，提高传感器无人机的颤振临界速度，增幅

5、达20％以上，达到了抑制颤振的目的。在两种控制器的效果对比中，可以得山鼠控制较LQG控制能更人程度地降低颤振频率，提高颤振临界速度，增幅高达33％，表现出更强的的鲁棒性。最后，本文还总结了研究中存在的不足，如作动器的建模误差。文章还指出了机翼颤振抑制的更优越的控制器，如提出了三元机翼颤振抑制的分布式控制。最后文章就机翼的颤振系统与飞行控制系统的综合进行了展望。关键词：颤振抑制，主动控制，气动弹性，次最优控制，非定常气动力，有限元法，三元机翼，LQG／LTR，H。传感器无人机的机烫颤振抑制研究ABSTRACTNowadays，sensorvehiclehasbeenares

6、earchhotspotinbigaviationcountryallovertheworld．Thisthesismakesawidespreadthoroughresearchonactivecontrolofwingflutterforsubsonicsensorunmannedaerialvehicles．Specificresearchescomprisethestate-spacemodelingofthewing，thedesignsofthecontrollersandthesimulations．Themodelingincludesthestate—s

7、pacemodelofthetwo-dimensionalwingandthefiniteelementmodelingforthethree—dimensionalwing．AssensorUAV’Shi曲-altitudelong—enduranceperformancerequirements，thiskindaircraft’Sairfoilsgenerallyhavethecharacteristicsoflargeorsuperlargeaspectratiolayout，lightweightandlargefl