基于Volterra-Laguerre扩展模型的发动机加速过程辨识

提出了航空发动机的动态非线性Voherra-Laguerre扩展模型的辨识建模方法.应用Laguerre序列简化线性系统的原理,将Volterra级数模型拓展为Volterra-Laguerre扩展模型,该模型较传统Volterra级数模型减少了辨识量,提高了辨识速度.采用航空发动机地面试车数据辨识建立了其加速过程非线性Volt-erra-Laguerre扩展模型,通过递推最小二乘法辨识了模型参数.仿真结果表明,模型精度高,高低压转子相对转速误差均小于1%,涡轮后燃气温度误差小于3℃,满足发动机控制仿真的需要.     

航空发动机滑动局部线性模型及控制

为了提高航空发动机的控制性能和控制系统的可靠性,提出一种基于粒子群算法的航空发动机局部小区域自适应滑动 的线性模型建立方法和双闭环自适应PI控制方法。在辨识区间内,以发动机转子转速为状态变量,采用在线实测数据和粒子群算法的参数估计方法,使模型辨识参数按照设定区间大小自适应跟踪滑动,从而保证线性模型能够精确逼近发动机的非线性动态。通过分析发动机燃油调节器的工作特性,建立了燃油调节器计量活门和电液伺服阀的传递函数,并根据所构建的模型,设计了航空发动机转子转速和燃油流量双闭环自适应PI控制系统以实现对航空发动机的精确控制。结果表明：利用局部滑动自适应辨识计算机得到的数据与发动机稳态、动态试验数据相吻合,且双闭环仿真控制性能满足航空发动机工作性能要求,表明所提出的航空发动机局部线性建模方法和自适应PI控制器参数算法对提高发动机的控制性能是有效的。     

基于ODE参数辨识的液压伺服系统灰箱建模

 针对液压伺服系统常规"白箱"建模由于参数无法精确获得导致所得模型精度不高及"黑箱"建模所得模型内部结构未知的问题,本文提出基于ODE参数辨识的液压伺服系统"灰箱"建模。首先,建立了工程上实用的系统状态空间模型, 根据系统特征确定了待辨识参数,将模型辨识问题转化为常微分方程(ODE)参数辨识问题;然后,采用正弦扫频信号作为激励信号和基于带边界约束的信赖域优化算法的初值问题方法进行参数辨识;为了和ODE参数辨识结果进行对比,本文同时采用系统的频率响应数据和最小二乘法辨识得到系统的"黑箱"传递函数模型;最后,通过大量实验验证了辨识模型的精确度。实验结果表明,本文提出的基于信赖域算法的液压伺服系统模型辨识方法可以有效处理参数的边界问题,使辨识模型既具有实际的物理意义,又与实际系统高度符合。     

基于飞行包线划分的航空发动机T-S模糊模型辨识

针对航空发动机在建立Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型时运算耗时长和过分依赖学习数据的问题,提出了一种基于飞行包线划分的航空发动机T-S建模方法.通过飞行包线划分和标称点求取确定T-S模型的前件结构;计算各标称点的状态空间模型,将其作为T-S模型的后件;最后通过对航空发动机发参数据的机器学习完成对模型前件参数的辨识.仿真对比结果表明:该方法缩短了航空发动机T-S模糊模型的建模时间,并使得高压转子和低压转子转速的绝对误差分别小于0.25%,0.10%,保持了辨识精度.      

系统辨识在变推力火箭发动机系统建模中的应用

本文根据国外关于系统辨识的基本方法,结合国内BYF发动机实验数据,利用不同辨识计算方法对BYF发动机进行了模型及参数辨识,并取得了满意的结果.结果表明,发动机系统的辨识研究十分重要,它可以提高建立数学模型的准确性和效率,并为自校正控制的实现奠定了基础.     

基于T-S模糊模型的航空发动机模型辨识

提出了一种航空发动机的Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型辨识方法,该方法通过最小二乘法辨识模糊模型的后件参数,通过反向传播法辨识模糊模型的前件参数,并实现了模糊模型结构的自适应优化。以航空发动机机载记录数据为依据,通过对输入输出数据的学习建立了航空发动机的T-S模糊辨识模型,通过该模型对机载记录数据的辨识,结果表明该模糊辨识模型具有辨识精度高、鲁棒性强、容错性好等特点。     

航空发动机参数不确定模型辨识方法

针对航空发动机线性模型在工况点附近使用范围较小的问题,提出一种航空发动机不确定性模型辨识方法。该方法使用非线性规划处理航空发动机模型辨识问题,求解过程考虑线性模型中矩阵参数不确定性的影响,以期获得一个具有适用范围大、形式简单的航空发动机模型。使用该方法对DGEN380发动机在某一稳态点进行辨识,定义实际工况偏差参数和模型最大偏差参数分析DGEN380发动机参数不确定模型的误差范围。使用实验数据与参数不确定模型仿真结果进行比较,结果表明油门杆角度变化小于22%时,参数不确定模型与实际发动机状态的偏差量较小,能够在1%误差范围内模拟实际发动机状态。     

基于蒙特卡洛的航空发动机试飞数据模型误差容限分析

将发动机实时趋势监控中的误差容限划分成两部分,一部分由发动机工作包线内的模型建模误差导致,一部分由发动机工作参数的不确定性导致。建模误差的影响采用包线内最大预测误差,由参数不确定性引起的误差采用蒙特卡洛分析确定。将不同概率分布下的测量参数作为发动机模型的输入参数,采用蒙特卡洛策略分析模型预测值的均值和标准差分布,采用3σ置信水平作为因测量不确定性引起的误差容限。选取未参与发动机模型辨识的整个飞行架次的试验数据进行验证,结果表明考虑输入参数不确定性后,模型误差带的分布更为合理。该技术可用于航空发动机飞行试验中,提前发现发动机工作中的异常现象,可提高发动机飞行试验的质量和效率。     

气压缓冲器非线性数学模型辨识

为了求得某涡喷发动机中气压缓冲器的高精度数学模型,利用机理建模的方法,建立了气压缓冲器非线性数学模型的基本结构,用模型辨识方法得到了模型的参数。通过时域仿真与实测结果的比较,证明非线性模型的最大误差比线性模型的小３倍。     

基于RBF网络辨识的航空发动机模糊神经网络解耦控制

对航空发动机的多变量解耦控制方法进行了研究,提出了一种基于RBF网络辨识的航空发动机模糊神经网络解耦控制方法。该方法利用RBF网络辨识航空发动机的实时模型,为模糊神经网络控制器参数的调整提供了Jacobian信息,解决了模糊神经网络自适应控制器在被控对象不能精确建模情况下应用的问题。仿真结果表明,系统鲁棒性强．在设计点和偏离设计点处,均具有良好的动态特性和解耦特性。     

航空发动机的一种Volterra级数非线性动态模型

研究航空发动机的非线性动态模型的建立问题。利用Volterra级数对航空发动机的动态过程进行描述,建立非线性模型,提出了模型的辨识算法。利用某型涡扇发动机的动态仿真,进行了发动机Volterra模型辨识及验证。结果表明,Volterra模型可以描述发动机从慢车与最大间的动态过程。      

复杂外形飞机绕流数值模拟研究

飞机复杂外形的绕流数值模拟在飞机型号研制中有重要的作用 ,也是数值模拟中比较复杂的问题之一。本文采用基于Octree技术的方法生成非结构四面体网格 ,用耦合隐式离散的方法进行有限体积离散 ,利用此方法对某型飞机的绕流特性进行了数值模拟 ,收到较好效果。     

Arcadia建模方法与SysML建模方法比较研究

基于模型的系统工程与传统系统工程相比,有着形象化、具体化、沟通效率高等多种优势。基于系统建模(System Modeling Language,简称SysML)语言进行建模用途广泛,但是通过实践,针对系统架构和系统运行场景分析,基于Sys ML的建模方法特点并不突出。而Arcadia的基于模型系统工程建模有着简单、清晰等特点,对于系统架构和系统定义均有着Sys ML所不具备的特点。通过系统设计的目标与特点,对基于Sys ML的建模方法和Arcadia方法进行比较研究和实践,总结两种方法在基于模型的系统工程领域中的优劣。     

基于UML图书馆管理信息系统的分析与设计

统一建模语言UML是一种面向对象的建模语言,支持面向对象的软件工程,以其强有力的表达能力而倍受人们关注。本文研究了图书馆组织结构、功能及其工作流程,运用UML对LMIS进行面向对象分析、设计,实现了对象模型向关系数据库模型的转换,对开发设计图书馆管理信息系统有一定的借鉴意义。     

基于神经网络的光纤陀螺温度漂移误差建模与补偿

光纤陀螺（FOG）温度漂移误差是影响其输出精度的主要误差源之一,在实际应用中必须对光纤陀螺温度漂移误差进行适当补偿。传统的最小二乘法等线性补偿方法很难满足补偿精度的要求且适用性较差,利用BP及RBF神经网络分别建立非线性光纤陀螺温度漂移误差模型,可以有效提高补偿精度,使用FOG温箱实测数据对最小二乘模型及神经网络补偿模型进行了测试对比,验证了基于神经网络的非线性补偿算法在FOG温度漂移补偿中的有效性。     

液体火箭发动机基于关系模型的故障诊断方法

提出了一种新的描述液体火箭发动机系统的定性模型，阐述了系统部件行为模型和结构模型的构建方法，给出了求解基于关系模型诊断问题的推理机制，建立了液体火箭发动机基于关系模型的故障诊断方法。以空间推进系统为研究对象进行了实例诊断分析，结果表明：该方法是一种有效的基于定性模型故障诊断方法。     

某型直升机涵道尾桨的固有频率区间估计

研究具有不确定复合材料参数的某型直升机涵道尾桨的固有频率。基于区间数学,将不确定复合材料参数用区间定量化,结合有限元刚度矩阵和质量矩阵的参数分解模型提出了一种估计其固有频率的区间参数顶点法。尾桨的建模、计算及后处理工作均是在大型工程分析软件ANSYS8.0中完成的,结果表明了区间分析方法的实用性和有效性。     

基于逐级叠加法的航空发动机起动模型研究

建立起动过程数学模型的主要困难在于缺少发动机低转速部件特性。提出一种逐级叠加与试验数据相结合的方法计算低转速部件特性,并综合考虑了燃烧室效率变化和部件的热惯性对起动过程的影响,成功地把发动机慢车以上的部件法建模应用到发动机起动过程的性能模拟。通过对某型涡轴发动机仿真结果与试验数据的对比表明,这种低转速部件特性的计算方法具有一定的精度,建立的起动模型可满足研究起动供油规律及估算起动性能的需要。     

Deploying process modeling and attitude control of a satellite with a large deployable antenna

Modeling and attitude control methods for a satellite with a large deployable antenna are studied in the present paper. Firstly, for reducing the model dimension, three dynamic models for the deploying process are developed, which are built with the methods of multi-rigid-body dynam- ics, hybrid coordinate and substructure. Then an attitude control method suitable for the deploying process is proposed, which can keep stability under any dynamical parameter variation. Subse- quently, this attitude control is optimized to minimize attitude disturbance during the deploying process. The simulation results show that this attitude control method can keep stability and main- tain proper attitude variation during the deploying process, which indicates that this attitude con- trol method is suitable for practical applications.     

一种基于遗传算法的动力学系统辨识方法

把遗传算法与最大似然法相结合，形成了一种基于遗传算法的动力学系统辨识方法，并以某轴对称战术导弹的非线性气动力参数仿真辨识为例，利用仿真技术，检验了该方法的实用性和有效性。结果表明，该方法是十分有效的。