一种高速飞行器发汗冷却系统的控制方法、设备及介质

本发明涉及飞行器控制，具体而言，涉及一种高速飞行器发汗冷却系统的控制方法、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、随着航空航天技术的发展，飞行器的飞行速度快速提升。飞行器在大气层内的飞行时间也随之增加，导致气动加热效应愈加明显。因此，需要对飞行器进行热防护。

2、现有技术中，通常使用发汗冷却系统对飞行器进行热防护。发汗冷却是指冷却介质在多孔材料制成的受热体中流动，通过与多孔材料进行充分的热交换来吸收能量，同时在高温表面形成一层薄膜用以阻塞外部热流对受热体的加热。

3、目前，通常采用比例-积分-微分控制算法控制发汗冷却系统的输出流量。由于，飞行器在飞行的过程中存在多种工况模型且比例-积分-微分控制算法的参数选取困难。因此，工况模型在切换时造成发汗冷却系统产生较大的抖动与超调，进而导致发汗冷却系统不稳定的问题。针对这些情况，需要对比例-积分-微分控制算法的参数选取做出正确的处理。

技术实现思路

1、本发明实施例提供一种高速飞行器发汗冷却系统的控制方法、装置、电子设备及存储介质。

2、第一方面，本发明实施例提供了一种高速飞行器发汗冷却系统的控制方法，包括：

3、基于当前时刻和历史时刻飞行器的实际温度和期望温度确定目标样本，用于指示实际温度与期望温度之间的差值；

4、基于所述目标样本，确定比例-积分-微分控制算法；

5、基于当前时刻的多层前馈神经网络更新所述比例-积分-微分控制算法中的参数；

6、根据所述比例-积分-微分控制算法的结果调整发汗冷却系统的流量。

7、一种可选的实施方式中，所述基于多层前馈神经网络更新所述比例-积分-微分控制算法中的参数，包括：

8、将所述目标样本进行归一化处理，得到目标向量；

9、将目标向量输入至所述多层前馈神经网络，得到所述比例-积分-微分控制算法中的参数。

10、一种可选的实施方式中，在基于多层前馈神经网络更新所述比例-积分-微分控制算法中的参数之前，所述方法还包括：

11、对上一时刻的多层前馈神经网络中的第一连接权和第二连接权进行更新处理，得到当前时刻的多层前馈神经网络；其中，所述第一连接权用于指示多层前馈神经网络中隐含层的连接权，所述第二连接权用于指示多层前馈神经网络中输出层的连接权。

12、一种可选的实施方式中，所述对上一时刻的多层前馈神经网络中的第一连接权和第二连接权进行更新处理，得到当前时刻的多层前馈神经网络，包括：

13、基于当前时刻的第一连接权修正量和上一时刻的第一连接权，确定目标第一连接权；

14、基于当前时刻的第二连接权修正量和上一时刻的第二连接权，确定目标第二连接权；

15、将所述目标第一连接权和所述目标第二连接权作为多层前馈神经网络的隐含层连接权和输出层连接权，得到当前时刻的多层前馈神经网络。

16、一种可选的实施方式中，在基于当前时刻的多层前馈神经网络更新所述比例-积分-微分控制算法中的参数之前，所述方法还包括：

17、基于粒子群优化算法，确定多层前馈神经网络初始时刻的第一连接权和初始时刻的第二连接权。

18、一种可选的实施方式中，所述将所述目标样本进行归一化处理，得到目标向量，包括：

19、基于公式确定所述目标向量x′(k)；

20、其中，e(k)为第k时刻发汗冷却系统的温度输出误差，e(k-1)为第k-1时刻发汗冷却系统的温度输出误差，e(k-2)为第k-2时刻发汗冷却系统的温度输出误差，b为偏置量，目标样本x(k)＝[x(1),x(2),x(3),x(4)]；其中，k为当前时刻。

21、一种可选的实施方式中，所述将目标向量输入至所述多层前馈神经网络，得到所述比例-积分-微分控制算法中的参数，包括：

22、首先，将所述目标向量输入至所述多层前馈神经网络的网络输入层，得到第k时刻的第一输出结果其中，所述第一输出结果符合如下条件：其中，m为所述目标向量的维数；

23、其次，基于所述第一输出结果确定第k时刻的第一输入结果其中，所述第一输入结果用于指示所述多层前馈神经网络的隐含层的输入，所述第一输入结果符合如下条件：其中，为第k时刻的第一连接权，q为所述隐含层的节点数量；

24、其次，将所述第一输入结果输入至所述多层前馈神经网络的隐含层，得到第k时刻的第二输出结果所述第二输出结果符合如下条件：其中，f(·)为隐含层激活函数；

25、再次，基于所述第二输出结果确定第k时刻的第二输入结果其中所述第二输入结果用于指示所述多层前馈神经网络的输出层的输入，所述第二输入结果符合如下条件：其中，为第k时刻的第二连接权；最后，将所述第二输入结果输入至所述多层前馈神经网络的输出层，得到第k时刻的第三输出结果所述第三输出结果符合如下条件：其中，kp(k)为比例-积分-微分控制算法中第k时刻的比例参数，ki(k)为比例-积分-微分控制算法中第k时刻的积分参数，kd(k)为比例-积分-微分控制算法中第k时刻的微分参数，g(·)表示输出层激活函数。

26、一种可选的实施方式中，所述对上一时刻的多层前馈神经网络中的第一连接权和第二连接权进行更新处理，得到当前时刻的多层前馈神经网络，包括：

27、基于公式确定第k时刻多层前馈神经网络中的第二连接权；

28、其中，为第k时刻的第二连接权修正量，为第k-1时刻计算得到的第二连接权；其中，符合如下条件：其中，α为所述多层前馈神经网络的惯性系数，为第k-1时刻的第二连接权修正量，η为所述多层前馈网络的学习速率，第二变量其中，y(k)为飞行器第k时刻的实际温度，g′(·)为g(·)的导数；

29、基于公式确定第k时刻多层前馈神经网络中的第一连接权；

30、其中，为第k时刻的第一连接权修正量，为第k-1时刻计算得到的第一连接权；符合如下条件：其中，为第k-1时刻的第一连接权修正量，第一变量其中，f′(·)为f(·)的导数；

31、基于第k时刻多层前馈神经网络中的第二连接权和第k时刻多层前馈神经网络中的第一连接权，得到第k时刻的多层前馈神经网络。

32、第二方面，本发明实施例还提供一种高速飞行器发汗冷却系统的控制装置，包括：

33、第一确定模块，用于基于当前时刻和历史时刻飞行器的实际温度和期望温度确定目标样本，用于指示实际温度与期望温度之间的差值；

34、第二确定模块，用于基于所述目标样本，确定比例-积分-微分控制算法；

35、更新模块，用于基于当前时刻的多层前馈神经网络更新所述比例-积分-微分控制算法中的参数；

36、调整模块，用于根据所述比例-积分-微分控制算法的结果调整发汗冷却系统的流量。

37、第三方面，本发明实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

38、第四方面，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面，或第一方面中任一种可能的实施方式中的步骤。

39、在本发明的实施例中，通过基于当前时刻和历史时刻飞行器的实际温度和期望温度，确定目标样本；其中，目标样本用于指示实际温度与期望温度之间的差值；基于目标样本，确定比例-积分-微分控制算法；基于当前时刻的多层前馈神经网络更新比例-积分-微分控制算法中的参数；根据比例-积分-微分控制算法的结果调整发汗冷却系统的流量。

40、通过上述描述可知，首先，通过多种数据(当前和历史温度)的综合利用，可以提高发汗冷却控制系统对飞行器外部热流扰动的鲁棒性。其次，利用多层前馈神经网络来更新比例-积分-微分控制算法的参数可以使发汗冷却系统响应时间更快且适应能力更好，从而提高了发汗冷却系统的稳定性和快速性。因此，本发明可以提高高速飞行器的发汗冷却系统在复杂热流环境下的稳定性，满足高速飞行器在高速飞行时的热防护需求，具有工程适用性。

41、为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。