周金龍, 董凌華, 楊衛(wèi)東, 劉士明
(1.南京航空航天大學(xué) 航空宇航學(xué)院,南京 210016; 2. 南京模擬技術(shù)研究所,南京 210016)
直升機(jī)的振動(dòng)水平普遍高于同時(shí)代的固定翼飛行器,過高的振動(dòng)水平不僅會(huì)降低駕乘人員舒適性,還會(huì)對機(jī)載設(shè)備的壽命和可靠性帶來不利影響。因此如何降低直升機(jī)的振動(dòng)水平一直是直升機(jī)動(dòng)力學(xué)研究的熱點(diǎn)。
直升機(jī)的振動(dòng)主要來源于旋翼、發(fā)動(dòng)機(jī)、主減速器以及尾槳等旋轉(zhuǎn)動(dòng)部件,其中旋翼是最主要的振源。直升機(jī)槳葉為細(xì)長彈性梁結(jié)構(gòu),在直升機(jī)前飛時(shí),由于旋翼前行側(cè)和后行側(cè)氣流不對稱,前行槳葉氣流壓縮、后行槳葉動(dòng)態(tài)失速等會(huì)引起槳葉結(jié)構(gòu)振動(dòng);此外旋翼槳渦干擾會(huì)在槳葉上產(chǎn)生沖擊載荷,也會(huì)帶來嚴(yán)重的振動(dòng)和噪聲問題。如果能從源頭上抑制旋翼傳遞至直升機(jī)機(jī)體的通過頻率振動(dòng)載荷,減振效果將是非常顯著的,并且可以降低機(jī)身振動(dòng)抑制的實(shí)現(xiàn)難度。應(yīng)用在旋翼上的振動(dòng)控制技術(shù)可以分為被動(dòng)控制和主動(dòng)控制兩大類。常見的被動(dòng)控制如離心擺和雙線擺等形式的動(dòng)力吸振器,雖然結(jié)構(gòu)簡單,在設(shè)計(jì)頻率減振效果明顯且不需要外界能量輸入,但是也存在減振頻率單一、附加質(zhì)量大的不足。
隨著直升機(jī)技術(shù)的發(fā)展,對直升機(jī)振動(dòng)水平限制的要求也越來越高,直升機(jī)振動(dòng)主動(dòng)控制技術(shù)越來越受到重視。根據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)途徑的不同,應(yīng)用于直升機(jī)旋翼系統(tǒng)的振動(dòng)主動(dòng)控制一般可分為控制自動(dòng)傾斜器不動(dòng)環(huán)的高階諧波控制(Higher Harmonic Control, HHC)、主動(dòng)控制拉桿(Active Pitch Link, APL)、主動(dòng)控制后緣襟翼(Active Controlled Flap, ACF)和主動(dòng)扭轉(zhuǎn)旋翼(Active Twist Rotor, ATR)[1],其中主動(dòng)控制后緣襟翼式智能旋翼在當(dāng)前技術(shù)條件下最具工程應(yīng)用價(jià)值。
后緣襟翼式智能旋翼槳葉的后緣安裝有可以主動(dòng)偏轉(zhuǎn)的后緣襟翼機(jī)構(gòu),通過后緣襟翼的偏轉(zhuǎn)改變槳葉氣動(dòng)載荷分布,抵消部分交變氣動(dòng)載荷,影響槳葉的氣彈耦合響應(yīng),從而達(dá)到控制旋翼振動(dòng)載荷的目的[2]。后緣襟翼的控制規(guī)律,包括襟翼偏轉(zhuǎn)的頻率、幅值與相位,決定了智能旋翼的振動(dòng)控制效果,因而如何尋找后緣襟翼的最優(yōu)控制規(guī)律是后緣襟翼智能旋翼研究的核心關(guān)鍵技術(shù)之一。
高階諧波控制算法(Higher Harmonic Control Algorithm)發(fā)展自控制自動(dòng)傾斜器不動(dòng)環(huán)的高階諧波控制智能旋翼,其原理相對簡單且控制效果明顯,被廣泛應(yīng)用于各類智能旋翼振動(dòng)控制和仿真研究中[3]。在智能旋翼振動(dòng)控制仿真計(jì)算時(shí),在不考慮測量誤差等因素影響的情況下,可采用差分方式通過數(shù)值計(jì)算直接得到系統(tǒng)的傳遞矩陣T,而在真實(shí)的智能旋翼試驗(yàn)中,由于測量誤差的存在,通常采用辨識(shí)的方法獲得系統(tǒng)的傳遞矩陣T,Jacklin[4]對多種不同的辨識(shí)方法進(jìn)行了比較分析,證明了辨識(shí)方法的有效性,但是在其研究中采用了簡單的一元分段函數(shù)表示智能旋翼系統(tǒng)特性,與真實(shí)的智能旋翼系統(tǒng)差別較大,難以直接對后緣襟翼智能旋翼的振動(dòng)控制效果進(jìn)行分析。
為此,本文建立了帶后緣襟翼的旋翼氣彈耦合動(dòng)力學(xué)模型用來計(jì)算后緣襟翼偏轉(zhuǎn)對振動(dòng)載荷的影響,并考慮到實(shí)際智能旋翼試驗(yàn)中測量誤差的存在,采用經(jīng)典的高階諧波控制算法,結(jié)合加權(quán)最小二乘法辨識(shí)系統(tǒng)傳遞矩陣T,開展了單后緣襟翼智能旋翼振動(dòng)閉環(huán)控制仿真研究,為后緣襟翼智能旋翼閉環(huán)控制的工程實(shí)現(xiàn)提供參考。
為了計(jì)算后緣襟翼偏轉(zhuǎn)對旋翼振動(dòng)載荷的影響,需要建立帶后緣襟翼的旋翼槳葉氣彈耦合動(dòng)力學(xué)模型。智能旋翼在運(yùn)轉(zhuǎn)過程中,各部件相互之間作用比較復(fù)雜,難以直接采用牛頓定律建立運(yùn)動(dòng)方程,通常采用Hamilton變分原理建立整個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)方程[5-6]
(1)
式中:δU為系統(tǒng)的虛位能;δT為系統(tǒng)的虛動(dòng)能;δW為系統(tǒng)在運(yùn)行過程中受到的外載荷虛功,由于后緣襟翼智能旋翼系統(tǒng)包括基體槳葉和后緣襟翼機(jī)構(gòu)兩部分,因此,虛位能、虛動(dòng)能以及外載荷虛功可表示為基體槳葉和后緣襟翼機(jī)構(gòu)兩部分的疊加
(2)
(3)
(4)
對于帶后緣襟翼槳葉,由于基體槳葉存在揮舞、擺振和變距運(yùn)動(dòng),后緣襟翼還存在相對于基體槳葉的偏轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng),使得各個(gè)部件運(yùn)動(dòng)關(guān)系十分復(fù)雜,為了方便描述槳葉上質(zhì)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)情況,建立了一系列坐標(biāo)系用于描述槳葉上質(zhì)點(diǎn)的運(yùn)動(dòng),如圖1~圖3所示。
圖1 槳葉變形前坐標(biāo)系Fig.1 Undeformed blade coordinate system
圖2 槳葉彈性坐標(biāo)系Fig.2 Elastic blade coordinate system
圖3 后緣襟翼翼型坐標(biāo)系Fig.3 Coordinate system of airfoil with ACF
圖1~圖3中:I為建立在槳轂旋轉(zhuǎn)中心的慣性坐標(biāo)系;H為建立在槳轂旋轉(zhuǎn)中心的旋翼旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系;F為建立在揮舞鉸處的槳葉剛體揮舞坐標(biāo)系;L為建立在擺振鉸處的槳葉剛體擺振坐標(biāo)系;B為建立在變距鉸處的槳葉變形前坐標(biāo)系;U為建立在槳葉參考軸線x處的變形前的剖面坐標(biāo)系;坐標(biāo)原點(diǎn)位于槳葉參考軸線上;距坐標(biāo)系B原點(diǎn)距離為x;D為坐標(biāo)系U所在剖面變形后的剖面坐標(biāo)系。
利用所建立的一系列坐標(biāo)系,旋轉(zhuǎn)槳葉某一剖面上點(diǎn)A相對于慣性坐標(biāo)系原點(diǎn)的矢徑表示為
(5)
(6)
(7)
式中:xf,xc和xp分別為揮舞鉸、擺振鉸、變距鉸相對于槳轂旋轉(zhuǎn)坐標(biāo)系、槳葉揮舞坐標(biāo)系、槳葉擺振坐標(biāo)系原點(diǎn)的偏置距離。在槳葉變形前坐標(biāo)系B下,后緣襟翼剖面上一點(diǎn)A的矢徑表示為
(8)
代入相應(yīng)的坐標(biāo)轉(zhuǎn)換矩陣后,展開并整理得到
(10)
式中:虛動(dòng)能δTf可表示為與廣義自由度q對時(shí)間二次導(dǎo)數(shù)相關(guān)的線化質(zhì)量矩陣M,以及非線性廣義力FM的表達(dá)形式
(11)
同理對基體槳葉動(dòng)能變分整理得到
(12)
基體槳葉的應(yīng)變能來自于槳葉的彈性變形,其變分形式表示為
(13)
式中:ε為槳葉應(yīng)變;σ為槳葉應(yīng)力。相對于基體槳葉,后緣襟翼體積較小,而剛度較大,一般將其當(dāng)做剛體處理,因此通常忽略后緣襟翼本身彈性變形應(yīng)變能對系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)的影響;在不考慮驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)特性的情況下,可忽略后緣襟翼約束剛度對系統(tǒng)應(yīng)變能的影響
δUf=0
(14)
在槳葉工作過程中,受到的分布外載荷主要是氣動(dòng)載荷,氣動(dòng)載荷虛功表示為
(15)
(16)
對于基體槳葉的常規(guī)翼型氣動(dòng)載荷計(jì)算采用查表法,根據(jù)翼型剖面的氣流速度和迎角,查詢標(biāo)準(zhǔn)的氣動(dòng)力系數(shù)表格,通過插值的方式獲得對應(yīng)速度和迎角下的氣動(dòng)力系數(shù)。而對于帶后緣襟翼翼型的氣動(dòng)載荷計(jì)算,采用準(zhǔn)定常Theodorsen帶襟翼翼型氣動(dòng)模型[7-9],升力系數(shù)、阻力系數(shù)和后緣襟翼鉸鏈力矩系數(shù)分別為
(17)
(18)
(19)
(20)
(21)
(22)
在得到了帶后緣襟翼槳葉動(dòng)能、應(yīng)變能和外載荷做功的變分形式后,根據(jù)式(1)得到旋翼的氣彈耦合動(dòng)力學(xué)方程,利用形函數(shù)插值離散,組集旋翼氣彈耦合有限元?jiǎng)恿W(xué)分析模型,通過方程求解得到槳葉的氣彈響應(yīng),進(jìn)而通過力積分法計(jì)算槳葉結(jié)構(gòu)振動(dòng)載荷。
由于缺乏完整的后緣襟翼智能旋翼試驗(yàn)數(shù)據(jù),難以直接使用智能旋翼試驗(yàn)數(shù)據(jù)對本文模型進(jìn)行檢驗(yàn),為了驗(yàn)證所建立的旋翼氣彈耦合模型的計(jì)算精度,采用可獲得公開數(shù)據(jù)的SA-349直升機(jī)飛行試驗(yàn)進(jìn)行對比分析[10],旋翼參數(shù)如表1所示,所對比的飛行狀態(tài)如表2所示。
表1 旋翼參數(shù)Tab.1 Rotor parameters
表2 飛行試驗(yàn)狀態(tài)Tab.2 Flight test conditions
本文對不同飛行狀態(tài)下槳葉剖面揮舞彎矩進(jìn)行了計(jì)算,并與飛行實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比如圖4和圖5所示。
圖4 揮舞彎矩(μ=0.05R,0.54R)Fig.4 Flap bending moment(μ=0.05R,0.54R)
圖5 揮舞彎矩(μ=0.14R,0.54R)Fig.5 Flap bending moment(μ=0.14R,0.54R)
通過與飛行實(shí)測數(shù)據(jù)的對比,可以看出本文建立的槳葉氣彈耦合動(dòng)力學(xué)模型能夠精準(zhǔn)地捕捉到槳葉載荷的變化,可以用于旋翼振動(dòng)載荷仿真計(jì)算。
本文以SA-349直升機(jī)旋翼為基準(zhǔn),在其槳葉后緣布置單片后緣襟翼,組成帶后緣襟翼智能旋翼模型,襟翼參數(shù)如表3所示。
表3 后緣襟翼參數(shù)Tab.3 Parameters of ACF
根據(jù)旋翼槳轂載荷傳遞規(guī)律,槳葉作用到槳轂上的振動(dòng)載荷,只有諧波頻率為nNbΩ和(nNb±1)Ω的振動(dòng)載荷能夠通過槳轂傳遞到機(jī)身上,最終產(chǎn)生nNbΩ頻率的槳轂振動(dòng)載荷,被稱為通過頻率振動(dòng)載荷,其中Ω為旋翼旋轉(zhuǎn)頻率,n取值范圍為正整數(shù)。因此對于3片槳葉的旋翼,后緣襟翼控制頻率通常選擇2Ω,3Ω和4Ω,襟翼控制律可以傅里葉級(jí)數(shù)展開的形式表示為
(23)
為了研究后緣襟翼偏轉(zhuǎn)的幅值、頻率和相位對振動(dòng)載荷的影響,首先進(jìn)行了開環(huán)控制仿真研究,包括掃幅、掃頻和掃相。在前進(jìn)比為0.14時(shí),2Ω,3Ω和4Ω頻率控制下不同幅值控制輸入在不同相位對3Ω垂向振動(dòng)載荷幅值的影響分別如圖6~圖8所示。
圖6 2Ω控制輸入不同幅值掃相結(jié)果(μ=0.14)Fig.6 Phase sweep results of different amplitudes for 2Ω control input(μ=0.14)
圖7 3Ω控制輸入不同幅值掃相結(jié)果(μ=0.14)Fig.7 Phase sweep results of different amplitudes for 3Ω control input(μ=0.14)
圖8 4Ω控制輸入不同幅值掃相結(jié)果(μ=0.14)Fig.8 Phase sweep results of different amplitudes for 4Ω control input(μ=0.14)
從圖中可以看出,后緣襟翼以2Ω,3Ω和4Ω頻率偏轉(zhuǎn)均能夠?qū)?Ω垂向振動(dòng)載荷幅值產(chǎn)生影響,影響的程度隨襟翼偏轉(zhuǎn)幅值的增大而增大,不同相位控制的效果存在差異,并且不同諧波控制輸入的最佳相位也不相同。將槳轂振動(dòng)載荷展成傅里葉級(jí)數(shù)的形式,設(shè)定后緣襟翼的偏轉(zhuǎn)幅度為1.5°,不同的控制頻率對振動(dòng)載荷的余弦分量與正弦分量的影響如圖9、圖10所示。
對于本文以SA-349直升機(jī)旋翼為基礎(chǔ)構(gòu)建的智能旋翼模型,在相同的襟翼偏轉(zhuǎn)幅值下,后緣襟翼不同的運(yùn)動(dòng)頻率對不同方向振動(dòng)載荷幅值的影響程度也有所不同,對于垂向的振動(dòng)載荷,3Ω的控制效果最為顯著, 而對于槳轂平面內(nèi)的振動(dòng)載荷,4Ω的控制效果略優(yōu)于3Ω控制,2Ω控制輸入的效果最弱。原因是對于3片槳葉的SA-349直升機(jī)旋翼,3Ω控制輸入在槳葉上產(chǎn)生的nΩ諧波載荷中,3Ω諧波最為顯著,根據(jù)槳轂載荷傳遞規(guī)律,對于作用在槳轂上的垂向載荷,只有nNbΩ諧波能夠通過槳轂傳遞到機(jī)身上,同理對于槳轂平面內(nèi)的振動(dòng)載荷,4Ω的控制效果最明顯。通常直升機(jī)槳葉扭轉(zhuǎn)剛度較大,其一階扭轉(zhuǎn)頻率要遠(yuǎn)大于旋轉(zhuǎn)頻率, SA-349旋翼槳葉在工作轉(zhuǎn)速時(shí)一階扭轉(zhuǎn)頻率在5Ω左右,根據(jù)槳葉振動(dòng)響應(yīng)的動(dòng)力放大因素,激振頻率越接近槳葉固有頻率,響應(yīng)幅值越大,因此4Ω激勵(lì)引起的槳葉扭轉(zhuǎn)響應(yīng)要大于2Ω激振頻率,其控制效果也更加明顯。
圖9 不同控制頻率對垂向振動(dòng)載荷的影響Fig.9 Frequencies’ influence on vibratory load of vertical direction
圖10 不同控制頻率對槳轂平面內(nèi)振動(dòng)載荷的影響Fig.10 Frequencies’ influence on in-plane vibratory load
在后緣襟翼智能旋翼振動(dòng)開環(huán)控制中,通過掃頻、掃相和掃幅試驗(yàn)可以尋找到對于特定方向振動(dòng)載荷抑制效果最為明顯的控制規(guī)律,但是該方法過程繁瑣,且難以同時(shí)兼顧多個(gè)方向的振動(dòng)載荷。在實(shí)際的后緣襟翼智能旋翼試驗(yàn)中,通常采用閉環(huán)控制方法對振動(dòng)載荷進(jìn)行控制,控制系統(tǒng)如圖11所示。
圖11 智能旋翼閉環(huán)控制示意圖Fig.11 Schematic of active rotor closed-loop control
分布在旋翼槳葉或槳轂上的傳感器將旋翼振動(dòng)載荷轉(zhuǎn)換為電信號(hào),通過信號(hào)調(diào)理和模數(shù)轉(zhuǎn)換后傳遞到控制器中,控制器根據(jù)獲得的振動(dòng)載荷信息,分析計(jì)算得到當(dāng)前狀態(tài)下后緣襟翼最優(yōu)控制律,再通過數(shù)模轉(zhuǎn)換和功率放大后將驅(qū)動(dòng)電壓傳遞到后緣襟翼驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu),控制后緣襟翼主動(dòng)偏轉(zhuǎn)以實(shí)現(xiàn)對旋翼振動(dòng)載荷抑制。
高階諧波控制算法最早應(yīng)用于控制自動(dòng)傾斜器不動(dòng)環(huán)的高階諧波控制智能旋翼振動(dòng)控制,該算法計(jì)算效率高、控制效果明顯,被推廣到包括主動(dòng)控制拉桿、后緣襟翼式智能旋翼以及主動(dòng)扭轉(zhuǎn)旋翼控制中[11-13]。該算法假設(shè)直升機(jī)旋翼系統(tǒng)為線性定常系統(tǒng),控制輸入諧波θk(系統(tǒng)輸入)和振動(dòng)載荷諧波zk(系統(tǒng)輸出)滿足
zk=T·θk+Wc·w
(24)
式中:Wc·w為與直升機(jī)操縱相關(guān)量,而對于后緣襟翼無控情況下的系統(tǒng)輸入和系統(tǒng)輸出滿足
z0=T·θ0+Wc·w
(25)
由式(24)與式(25)聯(lián)立,得到
Δz=T·Δθ
(26)
式中:Δθ為系統(tǒng)輸入的變化;Δz為系統(tǒng)輸出的變化。從而有
(27)
定義振動(dòng)控制目標(biāo)函數(shù)為
(28)
式中:Q和R分別為系統(tǒng)輸出和系統(tǒng)輸入的權(quán)重值矩陣。當(dāng)Q的值大于R時(shí),表示目標(biāo)函數(shù)用于尋找使得通過頻率振動(dòng)載荷幅值最小的控制律,而弱化控制輸入的幅值的影響,反之則表示用于尋找控制輸入最小時(shí)的最優(yōu)控制律。通過開環(huán)控制仿真發(fā)現(xiàn),后緣襟翼控制輸入的幅值越大其控制效果越明顯,此時(shí)后緣襟翼驅(qū)動(dòng)機(jī)構(gòu)的需用功率也就越大,適當(dāng)降低后緣襟翼的控制輸入幅值,可有效減小后緣襟翼的能量消耗。通過調(diào)整Q和R的值,可以在最小振動(dòng)幅值和最小控制輸入間取得平衡。對于本文所構(gòu)建的智能旋翼控制模型,目標(biāo)是降低各個(gè)方向的振動(dòng)載荷分量,同時(shí)兼顧后緣襟翼的需用功率,因此Q和R的值設(shè)定為單位矩陣I。當(dāng)目標(biāo)函數(shù)值取極值時(shí)滿足
(29)
將式(24)和式(28)代入式(29),整理得到最優(yōu)控制律表示為
θopt=(TT·Q·T+R)-1·TT·Q·(T·θ0-z0)
(30)
在實(shí)際的智能旋翼試驗(yàn)中,通常采用系統(tǒng)辨識(shí)的方式獲得系統(tǒng)傳遞矩陣T。本文選擇加權(quán)最小二乘法辨識(shí),在經(jīng)過了n次測量后,系統(tǒng)的輸入變化矩陣和輸出變化矩陣表示為
(31)
(32)
系統(tǒng)辨識(shí)的預(yù)測誤差定義為測量值與預(yù)測值之間的偏差
εi=Zi-Ti·Θ
(33)
定義辨識(shí)的目標(biāo)函數(shù)JI,辨識(shí)的目的就是尋找使得JI最小的系統(tǒng)傳遞矩陣T
(Zi-Ti·Θ)W(Zi-Ti·Θ)T=
(34)
式中:W為權(quán)重值矩陣,表示每次測量的預(yù)測誤差權(quán)重值。當(dāng)直升機(jī)飛行狀態(tài)發(fā)生突變時(shí),系統(tǒng)的傳遞矩陣也會(huì)相應(yīng)發(fā)生變化,在這種情況下突變后的測量值更能反映系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài),因此可以通過調(diào)整權(quán)重值矩陣W適當(dāng)提高突變后預(yù)測誤差的權(quán)重值。對于定常飛行狀態(tài),權(quán)重值矩陣可取單位矩陣。當(dāng)目標(biāo)函數(shù)取最小值時(shí),應(yīng)滿足
(35)
從而得到傳遞矩陣T的第i行
Ti=ZiWΘT(ΘWΘT)-1
(36)
整個(gè)傳遞矩陣T
T=ZWΘT(ΘWΘT)-1
(37)
受制于當(dāng)前作動(dòng)器技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀以及后緣襟翼機(jī)構(gòu)設(shè)計(jì)水平,實(shí)際后緣襟翼偏轉(zhuǎn)角度幅值受到一定的限制,而當(dāng)式(28)振動(dòng)控制目標(biāo)函數(shù)中權(quán)重值設(shè)置不合理時(shí),HHC算法計(jì)算得到的后緣襟翼偏角可能會(huì)超過襟翼機(jī)構(gòu)最大偏轉(zhuǎn)角度,此時(shí)后緣襟翼偏角不再隨控制輸入的增大而增大,從而產(chǎn)生驅(qū)動(dòng)器飽和現(xiàn)象。這不僅會(huì)減弱智能旋翼振動(dòng)控制效果,還可能造成驅(qū)動(dòng)器損壞,因此需要對驅(qū)動(dòng)器飽和狀況進(jìn)行處理[14-15],本文采用自動(dòng)調(diào)整權(quán)重值方法,通過調(diào)整式(28)中控制輸入權(quán)重,調(diào)整后緣襟翼偏轉(zhuǎn)角度,其調(diào)節(jié)過程如圖12所示。
圖12 驅(qū)動(dòng)器飽和處理流程Fig.12 Processing flow of actuator saturation
本文針對前進(jìn)比為0.14狀態(tài)開展了閉環(huán)控制仿真研究,在參考國外智能旋翼試驗(yàn)基礎(chǔ)上[16],限定后緣襟翼偏角限制值為3°,不考慮測量誤差的影響,利用所建立的控制方法獲得的后緣襟翼最優(yōu)控制律,如圖13所示。
圖13 后緣襟翼控制律Fig.13 Control law of the ACF
為便于比較各個(gè)方向振動(dòng)載荷幅值的變化,以后緣襟翼無控(襟翼未作動(dòng))狀態(tài)下垂向振動(dòng)載荷幅值為基準(zhǔn),對振動(dòng)載荷的各力分量進(jìn)行無量綱化,而以后緣襟翼無控狀態(tài)下垂向振動(dòng)載荷幅值與旋翼半徑的乘積為基準(zhǔn),對振動(dòng)載荷的各力矩分量進(jìn)行無量綱化。經(jīng)過無量綱化處理后的旋翼通過頻率振動(dòng)載荷幅值變化,如圖14所示。
圖14 旋翼振動(dòng)載荷變化,無測量誤差Fig.14 Variation in rotor vibratory loads, without measurement error
從圖14中可以看出,除Mx和My振動(dòng)載荷幅值略微增大外,其余方向振動(dòng)載荷幅值均有明顯的降低,其中Fz振動(dòng)載荷幅值控制效果最為明顯,減振幅度達(dá)到87%。
在實(shí)際試驗(yàn)中,對于系統(tǒng)輸出zk的測量誤差是真實(shí)存在的,測量誤差的存在使得由式(37)計(jì)算得到的傳遞矩陣T與實(shí)際系統(tǒng)存在偏差,引入均勻分布的隨機(jī)測量誤差
ε=A·rand(nout,1)
(38)
式中:A為測量誤差的幅值;nout為系統(tǒng)輸出列向量的維數(shù)。在前進(jìn)比為0.14時(shí),槳轂3Ω振動(dòng)載荷幅值最大值為900左右,引入幅值為500的測量誤差,此時(shí)高階諧波控制器的振動(dòng)控制效果,如圖15所示。
圖15 旋翼振動(dòng)載荷變化,誤差幅值500Fig.15 Variation in rotor vibratory loads, with measurement error magnitude of 500
測量誤差的引入在一定程度上削弱了高階諧波控制器的振動(dòng)控制能力,但是仍能良好的振動(dòng)控制效果,垂向振動(dòng)載荷幅值降低78%左右。增大測量誤差幅值至1 000,此時(shí)測量誤差值超過系統(tǒng)實(shí)際響應(yīng)幅值,旋翼振動(dòng)載荷幅值變化,如圖16所示。
圖16 旋翼振動(dòng)載荷變化,誤差幅值1 000Fig.16 Variation in rotor vibratory loads, with measurement error magnitude of 1 000
從圖16可知,此時(shí)控制器已無明顯控制效果,某些方向振動(dòng)載荷幅值甚至有所增加。原因是測量誤差使得辨識(shí)出的系統(tǒng)傳遞矩陣產(chǎn)生較大偏差,因此在實(shí)際智能旋翼試驗(yàn)時(shí),還需要輔以其他措施以減小測量誤差的影響。
利用建立的帶后緣襟翼旋翼氣彈耦合動(dòng)力學(xué)模型,對后緣襟翼智能旋翼進(jìn)行了控制仿真,采用高階諧波控制算法結(jié)合加權(quán)最小二乘法辨識(shí),開展了智能旋翼閉環(huán)控制仿真研究,獲得了如下研究結(jié)論:
(1)后緣襟翼偏轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)能夠顯著影響旋翼通過頻率振動(dòng)載荷幅值,對于相同頻率的襟翼偏轉(zhuǎn)控制律,偏轉(zhuǎn)幅值越大對振動(dòng)載荷幅值的影響程度也越大,對于相同的襟翼偏轉(zhuǎn)幅值,不同頻率的襟翼控制律對振動(dòng)載荷幅值的影響程度也不相同,振動(dòng)載荷幅值最低時(shí)對應(yīng)的最優(yōu)控制相位也存在差異。
(2)采用高階諧波控制算法的智能旋翼閉環(huán)控制雖然可能會(huì)引起個(gè)別方向振動(dòng)載荷幅值的略微增加,但是能夠?qū)νㄟ^頻率槳轂振動(dòng)載荷產(chǎn)生良好的綜合控制效果。
(3)采用加權(quán)最小二乘法辨識(shí)的智能旋翼閉環(huán)控制器對于測量誤差表現(xiàn)出較強(qiáng)的魯棒性,隨測量誤差幅值的增大,控制器振動(dòng)控制效果雖然有所減弱,但在試驗(yàn)測量誤差幅值不大于振動(dòng)載荷真實(shí)幅值情況下,控制器仍具有較好的振動(dòng)控制能力。