基于MEMD和ELM的飞机机翼健康状态预测技术

复合材料在现代飞机结构中的应用越来越广泛,为了有效地对飞机机翼健康状态进行预测,提出了基于多元经验模态分解(MEMD)和极限学习机(ELM)的飞机机翼健康状态预测方法。以某型飞机复合材料机翼盒段为具体研究对象,对其进行冲击与疲劳加载试验,利用光纤传感器及其采集系统募集飞机复合材料机翼盒段的原始应变信息,对其健康状态予以表征。对所采集的原始应变信息进行MEMD分解,提取分解后各频带信号的能量熵作为表征飞机复合材料机翼盒段健康状态的特征信息,采用动态主元分析法(DPCA)将所提取的能量熵特征信息进行融合,采用融合后所得到的能量熵构建ELM预测模型,对某型飞机复合材料机翼盒段健康状态进行预测。试验研究表明,本文方法可以有效实现飞机机翼的健康状态预测,具有很好的应用前景。     

一类空间机械臂的复合自适应控制

对于本体姿态受控而位置不受控的空间机械臂系统,其自适应控制通常是从跟踪误差中获取有关参数信息。但除了跟踪误差外,估计误差中也含有参数信息。该文首先分析了一类空间机械臂系统的动力学特性,建立了系统的估计模型;提出了一种复合自适应控制方法,其参数适应律由估计误差和跟踪误差共同决定;证明了这种自适应方法不仅可维持自适应控制系统的全局稳定,而且还可快速收敛和减少跟踪误差。仿真结果也验证了这一特点。     

带柔性静子部件的轴承共腔涡轴发动机碰摩特征

为研究具有轴承共腔结构的涡轴发动机在发生转、静子碰摩时转子-机匣系统动力学特征及机匣振动响应特征,建立了简化的转子-机匣碰摩动力学模型,并通过Runge-Kutta法进行求解。仿真结果表明:当发生转、静子碰摩时,机匣响应频谱中出现转子高倍频及其组合频率成分,高倍频成分幅值随碰摩程度加重而增大。对该型发动机进行台架试车实验,验证了该模型和结论的有效性。并利用不具有该结构的某第二代涡轴发动机试车的碰摩数据,进一步验证了带柔性静子部件的轴承共腔发动机中双转子间存在运动耦合,为涡轴发动机振动监控与故障诊断提供一定的理论依据。      

任务空间内空间机械臂的一种鲁棒自适应控制

对于本体姿态受控而位置不受控的空间机械臂系统,考虑存在参数不确定性及非参数不确定性(包括扰动、未建模动态),本文在任务空间内提出了一种鲁棒复合自适应控制方法,证明了这种方法可以保证末端执行器在任务空间内的位置轨迹跟踪误差、关节空间内的角偏差和角偏差速率渐近收敛.仿真结果验证了算法的有效性.     

任务空间内空间机器人的复合自适应控制

对于本体姿态受控而位置不受控的空间机器人系统 ,考虑存在参数不确定性 ,本文在任务空间内提出了一种复合自适应控制方法 ,证明了这种自适应方法不但可以保证末端执行器任务空间内位置轨迹跟踪误差的渐近收敛 ,而且还可保证关节空间内角速率偏差及估计误差的渐近收敛。仿真结果验证了算法的有效性     

基于视惯融合的无人飞行器导航数据仿真方法

无人飞行器在卫星信号拒止情况下难以获得较高的导航精度。为此，需要研究基于载体自身传感设备的自主导航定位方法。立足于飞行器平台的视觉惯性紧耦合算法架构VINS-Mono，提出并设计了一种视觉惯性数据仿真方法，针对匀速直线运动过程无法恢复视觉尺度的问题，进行了初始化运动轨迹补充。仿真研究结果表明，该方法所补充的轨迹能够很好地对齐视觉与惯性信息并恢复尺度，实现导航参数的正确求解。理想条件下500m平飞范围内定位误差占比不超过真值的3.5%，可作为评估卫星拒止环境下无人飞行器视觉惯性组合导航性能的参考方案。