| 基于高斯过程回归的连续式风洞马赫数控制 |
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| 引用本文： | 高赫,刘学军,郭晋,吕宏强.基于高斯过程回归的连续式风洞马赫数控制[J].空气动力学学报,2019,37(3):480-487. |
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| 作者姓名： | 高赫 刘学军 郭晋 吕宏强 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室,南京 211106;空气动力学国家重点实验室,绵阳 621000;软件新技术与产业化协同创新中心,南京 210023;南京航空航天大学 计算机科学与技术学院,模式分析与机器智能工业和信息化部重点实验室,南京 211106;软件新技术与产业化协同创新中心,南京 210023;中国航空工业空气动力研究院,沈阳,110034;南京航空航天大学 航空学院,南京,210016 |
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| 基金项目： | 国家重点实验室基金;航天一院联合基金 |
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| 摘 要： | 在风洞实验中保持实验段马赫数的稳定对实验的成功具有重要意义。传统的PID控制算法具有一定时滞性,不能满足连续变迎角实验模式下马赫数的控制精度要求。针对这一缺陷,提出了一种基于高斯过程回归的前馈控制策略,结合PID控制器共同完成马赫数控制任务。首先,对原始数据执行了预处理操作,将数据集中的异常数据进行清洗并且对清洗后的数据进行标准化;其次,选取迎角、实时马赫数、实验段截面积作为高斯过程回归模型的输入,压缩机转速作为输出,采用随机划分数据集与分组划分数据集两种策略进行建模,并将高斯过程回归与常用回归模型的预测精度进行了比较;最后,给出了利用高斯过程回归预测结果及预测置信度进行PID反馈控制的方法。实验结果表明高斯过程回归对风洞实验数据具有很好的建模能力,基于高斯过程回归的前馈控制与PID结合的控制策略能够提高连续变迎角模式下的马赫数控制精度。
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| 关 键 词： | 风洞 马赫数控制 连续变迎角实验模式 高斯过程回归 预测 机器学习 |
Mach number control of continuous wind tunnel based on Gaussian process regression |
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| Institution: | (MIIT Key Laboratory of Pattern Analysis and Machine Intelligence,College of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing211100,China;State Key Laboratory of Aerodynamics,Mianyang 621000,China;Collaborative Innovation Center of Novel Software Technology and Industrialization,Nanjing 210023,China;AVIC Aerodynamics Research Institute,Shenyang 110034,China;College of Aerospace Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China) |
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| Abstract: | GAO He;LIU Xuejun;GUO Jin;LYU Hongqiang(MIIT Key Laboratory of Pattern Analysis and Machine Intelligence,College of Computer Science and Technology,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing211100,China;State Key Laboratory of Aerodynamics,Mianyang 621000,China;Collaborative Innovation Center of Novel Software Technology and Industrialization,Nanjing 210023,China;AVIC Aerodynamics Research Institute,Shenyang 110034,China;College of Aerospace Engineering,Nanjing University of Aeronautics and Astronautics,Nanjing 210016,China) |
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| Keywords: | wind tunnel Mach number control continuous lest mode Gaussian process regression prediction machine learning |
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