基于人工神经网络的四旋翼飞行器气动噪声相同步控制研究

简介

四旋翼飞行器的应用范围日渐扩大,其旋翼气动噪声问题也开始越来越受到重视。为降低四旋翼飞行器的噪声水平,本文提出了基于相同步控制的四旋翼飞行器气动噪声主动抑制方法。首先基于自由尾迹法建立四旋翼飞行器气动噪声物理模型;针对物理模型计算资源消耗大、无法满足控制系统实时性的难题,建立基于人工神经网络的气动噪声预测代理模型。然后以某样例四旋翼小型无人机为对象,通过仿真计算,建立不同相角组合控制作用下飞行器正前方观测点气动噪声的训练样本集;最后通过遗传算法对训练得到的代理模型进行寻优,获得噪声控制所需的最优相角控制量,从而实现对飞行器前方扇形区域的噪声主动抑制。仿真结果表明,在最优相角组合控制作用下,飞行器正前方扇形区域观测点的平均声压级可降低9dB。