实验验证:基于动态补偿的热声不稳定性自适应控制

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"这篇论文详细探讨了一种基于动态补偿的自适应控制方法在抑制Rijke管热声不稳定性中的实验研究。热声不稳定性在Rijke管中表现为强烈的压力波动与不稳定的热释放相互作用产生的自维持声波,这会导致大声的噪声以及可能对燃烧室结构造成损害。通过采用动态补偿的自适应控制器,该研究旨在抑制这些不稳定现象。控制器通过提供适当的控制行为,实现实时调整以应对系统的变化,从而有效控制热声不稳定性的发生。" 在热声不稳定性的研究中,Rijke管是一种常用于模拟燃烧系统中热声相互作用的实验装置。它由一个加热段和一个扩压段组成,当热气体在管道内膨胀时,可以产生声波振荡。这种自维持的热声振荡可能导致设备的声功率显著增加,对设备性能产生负面影响,并可能导致结构疲劳和破坏。 文章提出的自适应控制策略基于动态补偿原理,这是一种根据系统动态特性实时调整控制参数的方法。这种方法的优点在于,即使面对系统的不确定性或参数变化,也能保持良好的控制效果。在Rijke管实验中,控制算法会监测到热声系统的实时状态,并据此调整控制输入,以抵消不稳定性的增长。 文章标签中提到的“主动控制”是指通过外部干预来改变系统的动态行为,以达到期望的性能。“Adaptive controller”(自适应控制器)则是指能够自我调整以适应系统变化的控制器。“Dynamic compensation”(动态补偿)是指控制器通过不断学习和调整来补偿系统中出现的不确定性或参数变化。“Thermo-acoustic instabilities”(热声不稳定性)是燃烧系统中一个重要的研究领域,而“Rijke tube”是研究这种现象的典型实验平台。“Self-sustained oscillations”(自维持振荡)指的是无需外部激励就能持续存在的振动现象,这是热声不稳定性的一个特征。 通过实验验证,作者们展示了这种自适应控制策略在Rijke管中抑制热声不稳定性方面的有效性。实验结果对于理解和解决实际燃烧设备中的类似问题具有重要的理论和实践意义。此外,由于热声不稳定性也是航空、航天及能源领域内燃烧室设计中的关键挑战,因此,这一研究对于这些领域的工程师和技术人员来说,提供了有价值的参考和潜在的应用前景。作者们还强调了对作者权益的尊重,指出在使用文章内容时应遵循Elsevier的版权政策,包括个人非商业用途、教学、分享给同事等,但禁止未经授权的复制、分发或在个人、机构或第三方网站上发布。作者通常有权在个人网站或机构存储库上发布他们的文章版本。

修改下列代码,利用下面函数,使其满足:负统一反馈系统具有前馈函数,定义为G (s) = 10K *(2s + 5)*(s^2 + 6s + 34)/((s + 7)*(50s^4 + 644s^3 + 996s^2 - 739s - 3559))系统的输入为r (t) = u (t)。你将需要提供一个Matlab代码来画出三个系统的输出响应,包括无补偿、被动PD和被动PID。 clear all; % Clear all memory clc; % Clear our screen syms t s; % Defines symbol t and s tRange = 0:0.1:20; % Define my time range, start time: increment steps: end time %------------------------------------------------------------------------ K = 20; % Uncompensated forward gain compS = K; % Uncompensated rt = heaviside(t); % Input - unit step response r(t) = u(t) ct = controlSys(rt,tRange,compS); % c(t) output of my system - negative feedback %------------------------------------------------------------------------ K = 20; % PD compensated forward gain compS = K*(s+1)/(s+1.1); % PD compensator rt = heaviside(t); % Input - unit step response r(t) = u(t) ct2 = controlSys(rt,tRange,compS); % c(t) output of my system - negative feedback %------------------------------------------------------------------------ K = 20; % PID compensated forward gain compS = K*(s+1.1)/(s+1.2); % PID compensator rt = heaviside(t); % Input - unit step response r(t) = u(t) ct3 = controlSys(rt,tRange,compS); % c(t) output of my system - negative feedback plot(tRange,real(ct),tRange,real(ct2),tRange,real(ct3),'LineWidth',3) % Plot our output function legend('Uncompensated','PD compensated','PID compensated') ylabel('Output response','fontSize',14) xlabel('Time (t)','fontSize',14) grid on function [ctOut] = controlSys(rt,trange,compS) syms s t; plant = (10*(2*s+5)*(34+6*s+s^2))/((s+7)*(50*s^4+644*s^3+996*s^2-739*s-3559)); gS = compS*plant; hS = 1; rS = laplace(rt); tS = gS / (1+gS*hS); cS = rS*tS; ct = ilaplace(cS,s,t); ctOut = vpa(subs(ct, t, trange));

2023-06-09 上传