一种高速运载工具人工智能控制系统及其方法

1.本发明涉及高速运载工具减阻技术领域，特别涉及一种高速运载工具人工智能控制系统及其方法。


背景技术：

2.近年来，由于燃油价格飞速增长，高速运载工具的空气动力学减阻技术的研究和开发显得更加重要和紧迫。高速运载工具减阻技术的成功应用将会使交通运输业获得巨大的收益。在高速公路上行驶的汽车，超过60％的行驶阻力来自于车体受到的气动阻力。气动阻力系数每降低10％，汽车的燃油消耗可减少7％左右。时速250公里的高铁每小时耗电4800多度，而时速350公里的高铁每小时则需耗电9600多度；当列车以每小时200公里行驶的时候，空气阻力占总阻力的70％左右，和谐号在京沪高铁跑出时速486.1公里时，气动阻力超过了总阻力的92％，如果跑到500公里以上，95％以上都是气动阻力。空气阻力和列车运行速度的平方成近似正比关系，速度提高2倍，空气阻力将增至4倍。显然，减小高速运载工具所受的气动阻力，即使减少量很轻微，也将节约巨额的运行成本。燃油消耗的降低也意味着车辆尾气排放的减少，对减少城市空气污染具有重要意义。
3.安装翼板和采用流线型等被动减阻技术已取得了一定的减阻效果。然而，当改进高速运载工具气动外形等方法已接近其最佳效果时，只有主动减阻控制技术才能进一步显著降低高速运载工具的气动阻力。近年来，国内外很多学者及研究机构对汽车空气动力学主动减阻技术进行了大量的研究。但减阻技术还不够成熟，处于研究探索阶段。目前，欧洲汽车工业已确定如下目标：在不影响舒适性、客容量和安全性的前提下，降低汽车气动阻力30％以上。然而，目前已有的对于具有高气动阻力绕流流场的汽车的主动减阻技术，其所取得的减阻率很低，仅达到14％。


技术实现要素：

4.本发明提供一种高速运载工具人工智能控制系统及其方法，旨在利用该系统和方法，能够成功降低高速运载工具气动阻力高达31％，并实现净节省能量达15％。
5.本发明提供一种高速运载工具人工智能控制系统，包括：
6.感知单元，通过传感元件采集系统的气路数据，根据气路数据判断高速运载工具尾部压强大小，并用数据采集系统将气路数据转化为电压信号；
7.执行单元，利用电压信号控制高速运载工具尾部的流动结构；
8.控制单元，利用机器学习控制算法，用于根据控制目标对高速运载工具尾部的表面压强大小进行控制。
9.作为本发明的进一步改进，所述执行单元包括射流激励器，当所述射流激励器通电时，所述控制单元通过控制算法设置射流激励器的频率、占空比。
10.作为本发明的进一步改进，所述射流激励器包括：第一射流激励器，布置于高速运载工具倾斜后背面的尾窗上缘；第二射流激励器，布置于高速运载工具倾斜后背面的尾窗
两侧边缘；第三射流激励器，布置于高速运载工具垂直后背面上边缘；第四射流激励器，布置于高速运载工具垂直后背面下边缘。
11.作为本发明的进一步改进，所述第一射流激励器、第三射流激励、第四射流激励器的射流喷口由一排微射流圆孔组成，所述第二射流激励器的射流喷口为一狭槽。
12.作为本发明的进一步改进，所述第一射流激励器与第二射流激励器的射流喷口角度为与高速运载工具倾斜后背面垂直，所述第三射流激励器与第四射流激励器的射流喷口角度与水平方向成向上45
°
角。
13.作为本发明的进一步改进，所述射流激励器由激励器腔体和激励器盖板组成，所述激励器腔体的一端连接气源、另一端为射流喷口，所述激励器腔体的射流喷口面与高速运载工具尾部表面保持平齐，所述激励器腔体形状为扩散型的流线型，所述激励器盖板设置在激励器腔体外部。
14.作为本发明的进一步改进，所述执行单元还包括流量控制器，所述流量控制器连接射流激励器，所述流量控制器通过调节阀门开度大小控制所述射流激励器的射流出口流量大小。
15.作为本发明的进一步改进，所述控制单元通过控制算法设置射流激励器频率、占空比的执行步骤包括：
16.a1.进行初始化，获得一个权重矩阵和三个初始控制函数；
17.a2.根据权重随机抽取获得新控制函数，各个参数的初始抽样概率相等，并记录在控制函数中各个参数对应的层；
18.a3.使用初始控制函数进行试验获得对应价值函数j值，并将获取到的j值从小到大进行排序，其中，价值函数j值为高速运载工具尾窗和垂直后背面处的压力系数的加权平均值的相反数；并分别执行步骤a4和a5；
19.a4.若j值大于事先设置好的惩罚阈值或小于奖励阈值，则对权重矩阵中对应层进行减少抽样概率的惩罚或增加抽样概率的奖励，并获得新的权重矩阵，根据新的权重矩阵随机获取一个新的控制函数，并重复执行步骤a2；若j值不大于事先设置好的惩罚阈值或不小于奖励阈值，则不执行操作；
20.a5.若新的控制函数对应的j值小于事先设置好的优化阈值，将该控制函数取代j值排序第三的控制函数，然后使用下降单纯形算法进行探索优化；若新的控制函数对应的j值大于优化阈值，则依据最新的权重矩阵获取新的控制函数，并反馈步骤a2。
21.a6.重复执行步骤a2～a5直至满足结束条件为止。
22.作为本发明的进一步改进，所述感知单元根据气路数据判断高速运载工具尾部压强大小的判断标准为：
23.气路数据由压力测量仪器测得，由伯努利方程和来流方向的压强获得如下压强大小判断标准c
p
：
[0024][0025]
式中p——高速运载工具后背面气路数据(pa)；
[0026]
p0——高速运载工具上游自由来流静压(pa)。
[0027]
本发明还提供一种高速运载工具人工智能控制方法，为高速运载工具人工智能控
制系统的执行过程。
[0028]
本发明的有益效果是：控制单元根据感知单元获得的数据，来控制执行单元，通过射流激励器产生的射流有效改变尾流流场结构，进而显著提高高速运载工具尾部表面压强，大幅度降低其气动阻力。
附图说明
[0029]
图1是本发明实施例中高速运载工具人工智能控制系统结构示意图；
[0030]
图2是本发明实施例中控制算法演算示意图；
[0031]
图3是本发明实施例中高速运载工具尾部结构简图的主视图；
[0032]
图4是本发明实施例中高速运载工具尾部结构简图的右视图；
[0033]
图5是本发明实施例中各个射流激励器安装位置示意图；
[0034]
图6是本发明实施例中射流激励器的结构简图；
[0035]
图7是本发明延伸的高速运载工具高铁模型中各个射流激励器安装位置示意图。
具体实施方式
[0036]
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。
[0037]
如图1所示，本发明的一种高速运载工具人工智能控制系统，用于主动控制减少高速运载工具尾部的阻力的系统，包括：
[0038]
感知单元，通过传感元件采集系统的气路数据，根据气路数据判断高速运载工具尾部压强大小，并用数据采集系统将气路数据转化为电压信号；
[0039]
执行单元，利用电压信号控制高速运载工具尾部的流动结构；
[0040]
控制单元，利用机器学习控制算法，用于根据控制目标对高速运载工具尾部的表面压强大小进行控制。
[0041]
其中执行单元包括射流激励器5、流量控制器，流量控制器连接射流激励器5，流量控制器通过调节阀门开度大小控制所述射流激励器5的射流出口流量大小。
[0042]
当射流激励器5通电时，控制单元通过控制算法设置射流激励器5的频率、占空比。如附图2所示，控制算法包含权重抽样和单纯形优化两部分。执行过程包括：
[0043]
a1.进行初始化，获得一个权重矩阵和三个初始控制函数，初始化流程在整个执行过程中仅运行一次；
[0044]
a2.根据权重随机抽取获得新控制函数，各个参数的初始抽样概率相等，并记录在控制函数中各个参数对应的层；
[0045]
a3.使用初始控制函数进行试验获得对应价值函数j值，并将获取到的j值从小到大进行排序，其中，价值函数j值为高速运载工具尾窗和垂直后背面处的压力系数的加权平均值的相反数；并分别执行步骤a4和a5；
[0046]
a4.若j值大于事先设置好的惩罚阈值或小于奖励阈值，则对权重矩阵中对应层进行减少抽样概率的惩罚或增加抽样概率的奖励，并获得新的权重矩阵，根据新的权重矩阵随机获取一个新的控制函数，并重复执行步骤a2；若j值不大于事先设置好的惩罚阈值或不小于奖励阈值，则不执行操作；
[0047]
a5.若新的控制函数对应的j值小于事先设置好的优化阈值，将该控制函数取代j值排序第三的控制函数，然后使用下降单纯形算法进行探索优化；若新的控制函数对应的j值大于优化阈值，则依据最新的权重矩阵获取新的控制函数，并反馈步骤a2。
[0048]
a6.重复执行步骤a2～a5直至满足结束条件为止。
[0049]
如图1，射流激励器5的频率、占空比以及流量大小均通过所述控制算法得到。具体实施例中，由控制单元的机器学习控制算法得到控制函数b，该函数控制执行单元控制高速运载工具尾部的表面压强，压强大小通过感知单元进行判断。
[0050]
价值函数j值对机器学习控制算法演算出的控制函数的评价标准，评价标准为j值越小则控制效果越好。价值函数j为高速运载工具尾窗和垂直后背面处的压力系数的加权平均值的相反数。由于尾窗部分与底部存在一个夹角α，该处获得的压力项需要乘相应的权重sinα。因此价值函数j值的计算公式如下表示：
[0051][0052]
其中c
p
为每个压力孔对应的压力系数。m和n分别代表尾窗面和垂直后背面压力孔的数目。
[0053]
实施例一：
[0054]
如图3至5所示，本发明的执行单元按照其布置位置，包含四种射流激励器5，分别为：第一射流激励器1，布置于高速运载工具倾斜后背面的尾窗上缘；第二射流激励器2，布置于高速运载工具倾斜后背面的尾窗两侧边缘；第三射流激励器3，布置于高速运载工具垂直后背面上边缘；第四射流激励器4，布置于高速运载工具垂直后背面下边缘。气源经过流量控制器连接到所述四种射流激励器，定常射流从射流激励器5的射流喷口射出，四种射流激励器5的射流出口速度均通过流量控制器进行调节。
[0055]
四种射流激励器5产生的射流方向与水平方向成特定夹角，从而有效改变尾流结构，以获得最大减阻率。本实施例中，第一射流激励器1与第二射流激励器2的射流喷口角度为与高速运载工具倾斜后背面垂直，所述第三射流激励器3与第四射流激励器4的射流喷口角度与水平方向成向上45
°
角，具体实施时可根据具体情况调整射流角度。
[0056]
如图6所示，射流激励器5由激励器腔体7和激励器盖板6组成，激励器腔体7的射流喷口面与高速运载工具尾部表面保持平齐，激励器盖板6设置在激励器腔体外部。激励器腔体7一端为位于正中心的螺纹孔，螺纹孔用于安装气动接头并连接到气源。激励器腔体7另一端为射流激励器5的射流喷口。第一射流激励器1、第三射流激励器3、第四射流激励器4的射流喷口均由一排微射流圆孔组成，第二射流激励器2的射流喷口为一狭槽。对于所有射流激励器5，激励器腔体7的射流喷口面与高速运载工具尾部表面平齐。激励器腔体7形状为扩散型的流线型，作用是引导进入腔体的射流均匀的分散开并从射流喷口喷出。
[0057]
本实施例中，采用本发明的控制系统，联合使用第一射流激励器1、第二射流激励器2、第三射流激励器3、第四射流激励器4进行减阻主动控制。气源通过四个不同的流量控制器，分别连接到四个激励器。不同激励器产生的射流速度，分别通过这四个流量控制器调节。此联合控制可以同时控制高速运载工具的尾窗及垂直后背面处的流动结构，降低高速运载工具的气动阻力。此联合控制可实现高速运载工具气动减阻达31％，同时获得高达15％的减阻控制净节能。
[0058]
实施例二：
[0059]
如图7所示，在实施例一的基础上，将各个射流激励器5安装到高速运载工具高铁上，由于高铁在运行过程中，其尾部的尾流流动结构与汽车很相似，因此本实施例中的射流激励器5的布置位置和射流喷射角度亦可应用到高铁的主动减阻。进一步的，本实施例中的汽车的最佳的射流激励器5的联合使用方式以及射流喷射角度用作参考，可根据在实际应用中的情况来改变高铁尾部射流激励器的射流喷射角度，以致满足对减阻量的需求。
[0060]
基于上述系统，利用该系统进行使用执行时产生一种高速运载工具人工智能控制方法。
[0061]
本发明采用基于射流激励器在高速运载工具尾部产生的定常射流的方法，通过调节射流速度及射流角度，来改变高速运载工具尾流结构，以此来实现高速运载工具尾部表面压强的升高，进而降低高速运载工具的空气动力学阻力。
[0062]
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

技术特征：
1.一种高速运载工具人工智能控制系统，其特征在于，包括：感知单元，通过传感元件采集系统的气路数据，根据气路数据判断高速运载工具尾部压强大小，并用数据采集系统将气路数据转化为电压信号；执行单元，利用电压信号控制高速运载工具尾部的流动结构；控制单元，利用机器学习控制算法，用于根据控制目标对高速运载工具尾部的表面压强大小进行控制。2.根据权利要求1所述的高速运载工具人工智能控制系统，其特征在于，所述执行单元包括射流激励器，当所述射流激励器通电时，所述控制单元通过控制算法设置射流激励器的频率、占空比。3.根据权利要求2所述的高速运载工具人工智能控制系统，其特征在于，所述射流激励器包括：第一射流激励器，布置于高速运载工具倾斜后背面的尾窗上缘；第二射流激励器，布置于高速运载工具倾斜后背面的尾窗两侧边缘；第三射流激励器，布置于高速运载工具垂直后背面上边缘；第四射流激励器，布置于高速运载工具垂直后背面下边缘。4.根据权利要求3所述的高速运载工具人工智能控制系统，其特征在于，所述第一射流激励器、第三射流激励、第四射流激励器的射流喷口由一排微射流圆孔组成，所述第二射流激励器的射流喷口为一狭槽。5.根据权利要求3所述的高速运载工具人工智能控制系统，其特征在于，所述第一射流激励器与第二射流激励器的射流喷口角度为与高速运载工具倾斜后背面垂直，所述第三射流激励器与第四射流激励器的射流喷口角度与水平方向成向上45
°
角。6.根据权利要求2所述的高速运载工具人工智能控制系统，其特征在于，所述射流激励器由激励器腔体和激励器盖板组成，所述激励器腔体的一端连接气源、另一端为射流喷口，所述激励器腔体的射流喷口面与高速运载工具尾部表面保持平齐，所述激励器腔体形状为扩散型的流线型，所述激励器盖板设置在激励器腔体外部。7.根据权利要求2所述的高速运载工具人工智能控制系统，其特征在于，所述执行单元还包括流量控制器，所述流量控制器连接射流激励器，所述流量控制器通过调节阀门开度大小控制所述射流激励器的射流出口流量大小。8.根据权利要求2所述的高速运载工具人工智能控制系统，其特征在于，所述控制单元通过控制算法设置射流激励器频率、占空比的执行步骤包括：a1.进行初始化，获得一个权重矩阵和三个初始控制函数；a2.根据权重随机抽取获得新控制函数，各个参数的初始抽样概率相等，并记录在控制函数中各个参数对应的层；a3.使用初始控制函数进行试验获得对应价值函数j值，并将获取到的j值从小到大进行排序，其中，价值函数j值为高速运载工具尾窗和垂直后背面处的压力系数的加权平均值的相反数；并分别执行步骤a4和a5；a4.若j值大于事先设置好的惩罚阈值或小于奖励阈值，则对权重矩阵中对应层进行减少抽样概率的惩罚或增加抽样概率的奖励，并获得新的权重矩阵，根据新的权重矩阵随机获取一个新的控制函数，并重复执行步骤a2；若j值不大于事先设置好的惩罚阈值或不小于奖励阈值，则不执行操作；a5.若新的控制函数对应的j值小于事先设置好的优化阈值，将该控制函数取代j值排
序第三的控制函数，然后使用下降单纯形算法进行探索优化；若新的控制函数对应的j值大于优化阈值，则依据最新的权重矩阵获取新的控制函数，并反馈步骤a2。a6.重复执行步骤a2～a5直至满足结束条件为止。9.根据权利要求1所述的高速运载工具人工智能控制系统，其特征在于，所述感知单元根据气路数据判断高速运载工具尾部压强大小的判断标准为：气路数据由压力测量仪器测得，由伯努利方程和来流方向的压强获得如下压强大小判断标准c
p
：式中p——高速运载工具后背面气路数据(pa)；p0——高速运载工具上游自由来流静压(pa)。10.一种高速运载工具人工智能控制方法，其特征在于，所述权利要求1至9任一项高速运载工具人工智能控制系统的执行过程。

技术总结
本发明涉及高速运载工具减阻技术领域，特别涉及一种高速运载工具人工智能控制系统及其方法。其系统包括：感知单元，通过传感元件采集系统的气路数据，根据气路数据判断高速运载工具尾部压强大小，并用数据采集系统将气路数据转化为电压信号；执行单元，利用电压信号控制高速运载工具尾部的流动结构；控制单元，利用机器学习控制算法，用于根据控制目标对高速运载工具尾部的表面压强大小进行控制。控制单元根据感知单元获得的数据，来控制执行单元，通过射流激励器产生的射流有效改变尾流流场结构，进而显著提高高速运载工具尾部表面压强，大幅度降低其气动阻力。大幅度降低其气动阻力。大幅度降低其气动阻力。


技术研发人员：周裕 范德威 张炳夫 孙康敏
受保护的技术使用者：哈尔滨工业大学（深圳）
技术研发日：2021.12.14
技术公布日：2022/3/8