基于RBF神经网络的开关磁阻电机在线建模 及其实验验证

 为了获取开关磁阻电机(SRM)的精确模型,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络对SRM进行建模的方法,主要包括离线建模和在线建模两部分。离线建模通过实验测量得到SRM的磁链特性曲线,并利用该数据训练RBF神经网络,实现SRM磁链的离线建模;在线建模是指当SRM的运行状态发生变化时,离线模型的估计磁链与实际磁链会产生误差,通过对神经网络的输出权值进行在线调节,实现具有在线动态调节功能的SRM在线模型。为了验证该方法的可行性,针对一台12/8结构的SRM样机进行仿真和实验,结果表明SRM的离线模型和在线模型在仿真和实验条件下均能正确地估计SRM的磁链特性,而且在线模型的估计精度高于离线模型,验证了本文的研究方法合理有效。     

基于BP网络的光纤陀螺刻度因子建模研究

针对光纤陀螺(FOG)随温度呈非线性变化的特性,提出了采用BP神经网络对刻度因子的温度误差建模的方法,以减小光纤陀螺输出误差;用BP网络对其建模的结果和传统的建模结果进行了比较,结果表明采用BP神经网络对刻度因子的建模是非常有效的.     

开关磁阻电机及控制系统仿真与建模

开关磁阻电机(SRM)应用广泛,但由于电机内部磁场的非线性和相电流难以解析等问题,因此高精确度的建模和仿真较为困难。电机及驱动系统建模的研究直接影响到电机的优化设计、动静态性能分析、控制策略的评估等。为此,介绍了一种SRM及控制系统的建模方法,利用Flux有限元软件搭建的电机本体模型与MATLAB搭建的控制系统进行联合仿真。通过试验,测得电机在不同运行状态下的电流波形,并与仿真结果比较。结果表明:不同控制方式下的电流波形与仿真结果一致,是一种行之有效的建模手段。     

开关磁阻电机固定频率预测电流控制策略

针对开关磁阻电机(SRM)传统电流斩波控制(CCC)开关频率不固定、电流跟踪效果差的问题,提出了一种固定频率的无差拍预测电流控制(DPCC)算法。基于对SRM静态电磁特性的精确解析拟合,建立SRM离散预测模型。为了减小转矩脉动,利用无差拍理论实时计算下一时刻所需电压,实现对电机参考电流的精确跟踪。为进一步提高效率,采用新型转矩分配函数代替传统线性转矩分配函数。基于试验样机测试数据,在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,对所提出的算法进行仿真分析。仿真结果表明,所提出的固定频率DPCC方法相比传统CCC方法,具有更小的电流跟踪误差,并且能够有效减小SRM的转矩脉动,提高系统效率。     

飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。     

基于DTC的开关磁阻电机转矩脉动抑制方法研究

开关磁阻电机(SRM)具有诸多性能优势,发展前景广阔,然而严重的转矩脉动极大地限制了其应用范围.对SRM直接转矩控制方法(DTC)进行了研究,对DTC的核心思想进行了介绍,给出了空间电压矢量的选取原则.采用有限元法(FEM)和神经网络(NN)相结合的方法,在Matlab中搭建了一个四相8/6极SRM的动态仿真模型.在不同的工况下,对DTC的控制性能进行了仿真分析,结果表明,DTC的引入可以有效地抑制SRM的转矩脉动,同时保证系统具有良好的调速和带载能力.     

神经网络在无人机电控活塞发动机试验中应用

分析了无人机用电控活塞发动机试验特点以及试验中存在的难点,针对电控发动机高海拔标定试验中进气歧管压力(manifold air pressure,简称MAP)传感器数据的传统线性插值方法不能完全表述电控发动机非线性特性的缺陷,提出采用BP(back propagation)神经网络模型的解决方案.为避免目前应用神经网络方法中所存在的不足,通过采用原始数据分组方法进行网络训练误差的实时反馈和控制,较好地解决了神经网络训练过程中容易陷入"局部最优"和"过拟合"状态,并对BP神经网络预测结果给予了详细研究,训练误差和预测误差分析结果表明了该方法的可行性和计算结果的可信性.      

飞机飞行振动预计技术

介绍了飞机飞行振动的主要来源和特征,分析了传统预计方法的不足,针对飞机飞行振动与高度、马赫数、攻角等飞行参数呈非线性关系的特点,提出了基于BP神经网络的飞行振动预计新技术,建立了预计模型,通过8组建模样本训练网络,确定了预计模型中的各个参数值。预计结果和实测飞机飞行振动信号比较分析表明:该方法预计精度高,验证了BP神经网络预计飞机飞行振动的可行性。     

基于BP网络模型的电机壳加工工艺参数优化

本文基于BP神经网络优良的逼近拟合特性,将BP神经网络算法引进电机壳体加工工艺过程中,使用BP神经网络模型预测电机壳体拉伸成形质量,结合电机壳体拉伸成形实验以验证BP神经网络模拟的准确性,并结合实验结果优选出电机壳体拉伸成形的最佳工艺参数,并得到最优的毛坯形状尺寸,实验结果表明电机壳体拉深成形效果良好,进一步验证了参数优化结果的可靠性。     

高速开关磁阻电机用纳米晶定子铁心磁特性研究

以1台4/2极结构高速开关磁阻电机(SRM)为研究对象,研究纳米晶铁心磁特性及其对电机性能的影响。将采用叠块切割法制备的纳米晶定子铁心与传统硅钢冲片铁心做对比测试。搭建电机测试系统,对分别装配两种定子铁心电机的静态特性和负载运行性能做对比分析。结果表明:纳米晶合金铁心具有高磁导率、低矫顽力及低损耗特性,在1 kHz、1 T条件下,其损耗仅为35W300硅钢铁心的1/20；纳米晶合金铁心提高了SRM在铁心不饱和区的相电感峰值,并在转速25 000 r/min负载运行下显著降低了电机温升和输入功率。研究结果可为高效、高速SRM设计提供参考。     

基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策

准确的航空发动机维修等级决策,能够避免过维修和欠维修,在保证航空发动机运行安全的前提下节约维修成本。结合航空发动机状态监控信息和维修等级特点,采用深度信念网络（DBN）算法,挖掘状态监测及维修等级决策之间的深层次对应关系,实现对维修等级的分类和预测。该模型通过DBN预训练和反向传播(BP)神经网络反向微调提取出样本特征,从而提高维修等级预测准确率。以某航空公司CF6航空型发动机的状态参数和维修等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。      

高空台特种调节阀建模方法对比研究

为了获得准确的轮盘式特种调节阀流量特性模型,提高高空舱进口流量预测精度,提出了基于BP神经网络和NARX网络的建模方法。在对调节阀与传感器测点位置分析的基础上,将调节阀和阀后容腔作为整体进行建模。对比研究了流量系数、静态BP神经网络以及基于Gamma Test的动态NARX网络建模方法,并给出了工程中选取建模方法的建议。以试验流量数据为基准,仿真对比了不同阀门开度变化时,各模型输出流量的稳态误差和动态误差。结果表明,BP神经网络方法和NARX网络方法建模精度要优于流量系数法。同时,BP神经网络模型最大稳态误差为0.52kg/s,优于NARX网络模型和流量系数模型。NARX网络模型的最大动态误差为2.04kg/s,相比于BP神经网络模型和流量系数模型,能够更准确地反映流量的动态特性。     

基于遗传算法的空空导弹消耗规律神经网络预测方法

针对弹药预测问题,介绍了基于遗传算法的BP神经网络的相关原理及理论,研究了基于遗传算法的空空导弹消耗量BP神经网络预测方法,弥补了传统的BP神经网络法在弹药预测方面存在许多缺点,采用遗传算法求得影响弹药消耗各因素的权值及阈值,具有较高的准确性;同时,优化过程是对神经网络算法的权值及阈值进行优化,由适应度函数计算出染色体的适应度值,再经过选择、交叉及复制等操作,得到适应度最高的个体。对历次空战空空导弹消耗量数据进行归一化处理,将处理结果带入传统BP测,得到预测结果并对比分析,预测结果显示了遗传算法优化的有效性,避免了传统BP算法局部性强的缺点,预测结果较优化前较大提升,验证了改进算法的有效性和先进性。     

基于知识重用的固体火箭发动机结构形式选择

以探索知识重用在固体火箭发动机设计中的应用为目的,引入知识工程及模糊数学的思想,将一般模糊极小极大神经网络用于完成固体发动机设计过程中结构形式选择,实现了固体发动机结构形式选择的自动化及量化描述。首先给出了基于知识重用的固体发动机结构形式选择模型描述;然后建立了固体发动机结构选项一般模糊极小极大神经网络;最后以具体型号总体设计为例,完成结构形式选择,得到了包含实际结果的多个可行方案。该方法提高了设计过程自动化水平,且可提供多个不同的结构选择可行方案供设计人员参考。     

开关磁阻电机直接转矩滑模变结构控制

开关磁阻电机非线性、强耦合的特点,使传统的控制方法已很难达到满意效果。基于此,介绍了一种三段式分段线性切换线的滑模变结构控制法。该方法与常规的滑模变结构控制法不同,采用的三段式切换线使电机从一开始便运行在滑模线上,确保了系统滑动模态的能达型。该方法主要特点是控制简单,易于实现。仿真结果表明其能够对给定转速快速、稳定地跟踪,具有良好的适应性和鲁棒性。     

连分式扩充的粒子群神经网络压气机特性重构方法

对航空发动机压气机原始二维等转速线的数据点进行连分式扩充,通过两次网络训练,增加转速特性数据,在三维空间中进行BP(back propagation)网络模型重构.根据压气机特性数据空间分布的特点,引入压力比函数,调整计算区域,定义网络的输入输出数据,利用试探法确定隐含层维数.采用基于趋利避害原则的粒子群算法对网络的初始权值和阈值进行优化,建立了压气机压比和效率特性的整体代理模型.最后以某型发动机的低压压气机为例进行了压气机特性模型的重构.通过模型的校核与验证表明:采用这种方法建立的模型精度较高,优于普遍采用的传统二维插值方法和普通BP神经网络模型.最终建立的重构模型对于采用选配法、坐标法和部件法等以压气机通用特性曲线为基础的发动机模型的求解,可提高计算精度和迭代速度,具有一定的工程应用价值.      

基于模糊径向基函数神经网络的永磁同步电机滑模观测器设计

针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性；利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。