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Adaptive Neural Network Based Approach for Active Flow Control

机译:基于自适应神经网络的主动流量控制方法

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摘要

This paper presents an intelligent control system architecture for micro-adaptive flow control applications. The proposed adaptive non-model based control approach is motivated by the difficulty in constructing an accurate physical model of the micro-adaptive flow control system. The control architecture employs a Neural Network based adaptive control process, and a novel method for protecting the adaptive system from poorly modeled actuator nonlinearities, such as saturation and hyteresis. We give a simple illustration of these features by considering a ducted rotor model.
机译:本文提出了一种用于微自适应流量控制应用的智能控制系统架构。所提出的基于自适应非模型的控制方法是由于难以构建微自适应流量控制系统的精确物理模型而引起的。该控制体系结构采用了基于神经网络的自适应控制过程,并采用了一种新颖的方法来保护自适应系统免受建模不良的执行器非线性(例如饱和度和磁滞)的影响。我们通过考虑管道转子模型来简单说明这些功能。

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