随钻用光纤陀螺惯导系统振动误差建模与辨识

随钻振动工作环境下,针对惯导系统传统的线性器件误差模型不能适用于线振动工作环境的问题,提出了适用于振动条件下的高阶器件误差模型。通过分析二次项误差在静止与振动状态下的误差传播特性,得出加速度计二次项误差为线振动中主要误差项,建立包含加速度计二次项误差的36阶Kalman滤波器。与传统33阶误差模型相比,36阶误差模型可以有效分离和辨识器件误差。最后,在线振动状态下进行导航验证。结果表明,补偿了二次项误差之后的导航误差得到了大幅优化,速度误差由50m/s减小至2.2m/s,位置误差由90000m减小至2000m,姿态误差由0.7°减小至0.01°。     

基于电动汽车驱动用无刷直流电机控制仿真

通过研究电动汽车中无刷直流电机(BLDCM)负载运行时电机的性能与负载之间的密切关系,针对BLDCM调速应用,提出了一种改进广义预测控制的算法。通过对仿真模型中的BLDCM的数学模型分析,建立BLDCM的控制系统并进行仿真研究。仿真结果表明:当采用改进广义预测算法,与以往的PID控制算法相比,BLDCM的负载稳态精度以及最大转速波动都得到明显的改善,具有响应快、控制精度高,电机负载抗干扰能力强等特点,BLDCM可满足电动汽车行驶中BLDCM运行的要求。     

形状记忆合金变刚度结构振动控制仿真研究

为了实现Ti50Ni41Cu9形状记忆合金(SMA)用于复杂结构振动控制的动力学分析,掌握变刚度振动控制的机理和控制规律,基于Kelvin-Voigt粘弹性本构关系,建立了适用于动力学分析的SMA本构模型,并通过ABAQUS编写材料本构程序,形成有效的SMA结构动力学有限元仿真方法,实现了多参数影响下SMA结构的非线性稳态和瞬态动力学仿真计算。计算结果表明:SMA的宏观本构模型能够较好地反映材料动力学性能的变化特征,编制的UMAT子程序与试验数据吻合较好;变刚度控制可以有效降低定频激励引起的稳态响应,对于悬臂板结构响应降幅在40%以上;控制速率与响应的最终变化程度无关,但会引起系统非线性特征,从而影响控制过程需要的时间;采用对向变刚度控制可以降低跨越主频的瞬态振动响应,变温速率越快,系统的峰值响应越小,快速变温时会产生自发频带现象,其对主频能量有显著分散作用,可以一定程度上抑制最大响应峰值。     

航空发动机两级反向旋流燃烧室燃烧流场大涡模拟研究

为深入了解真实航空发动机内燃烧流场,采用动态亚网格模型结合单步快速化学反应(FC)、火焰面(FLM)及反应进度变量(FPV)等三种燃烧模型对径向两级反向旋流燃烧室单头部构型进行了大涡模拟。为避免模型简化误差,对燃烧室包括全部气膜冷却孔在内的精细结构进行了完全仿真。在已达到统计定常状态的冷态流场基础上首先模拟了燃料喷注和掺混过程,约2.6ms后燃料到达真实的点火位置,随后采用FPV模型在半径3mm的球形区域数值模拟了点火,展示了在主燃孔横向射流作用下初始火焰沿化学恰当比混合分数等值线传播并充满整个火焰筒的发展过程,结果显示火焰到达燃烧室出口的耗时约为6～7ms。不同模型算法预测的平均温度场与CARS测量结果作了对比,LES-FPV,RANS-FPV,LES-FLM以及参考文献中RANS-FLM计算平均误差分别为3.47%,4.17%,7.76%和11.22%,表明LES改进了模拟精度,且FPV模型显著优于FLM模型。RANS-FPV预测的出口存在严重热斑,导致其给出的出口温度分布因子(OTDF)及最大径向温度分布因子(RTDF)值分别达到0.593和0.313;LES-FPV结果均匀性最好,其预测值分别为0.284和0.193。     

周向畸变进气下压气机动态失速特性研究

为研究周向畸变进气下压气机动态失速特性,在一大尺寸低转速压气机试验台上进行了均匀进气和180°周向畸变进气下压气机动态失速实验。采用时域观察、频域快速傅里叶变换以及时频域的同步压缩小波变换、基于同步压缩小波变换的空间模态分析和小波相干性分析等方法对动态失速信号进行分析。结果发现,畸变进气下,压气机旋转失速发生前出现0.225倍转子转动频率的一阶模态扰动,该扰动在相对畸变网不同位置区域周向传播速度不一致。宽带非定常扰动在畸变区尾缘附近最强,在畸变区前缘附近最弱,并存在周向尺度转化现象。转子转动频率扰动周向也出现强度变化,最大值出现在非畸变区中心附近的测点。周向畸变条件下集总系统模型对比实验结果的分析表明:实验和模型结果符合较好,旋转失速前非定常扰动周向强度和尺度变化主要受流量系数变化的影响,而一阶模态扰动周向传播速度不均匀现象是畸变进气下压气机系统特性作用的结果。     

一种提高螺旋桨相同步噪声模型辨识精度的方法

相同步降噪一般先通过一定飞行条件下的实测数据辨识出螺旋桨噪声模型,然后基于噪声模型计算出该条件下的最优相角,再将最优相角用于相同步降噪。在噪声模型辨识的过程中,受飞行速度、高度和气流变化等的影响,实测数据经常会发生较大的波动,从而影响辨识模型和最优相角的准确性。提出一种基于小波滤波和三参数正弦拟合法的最小数据波动的噪声数据选取方法,提高噪声模型的辨识精度,该方法通过小波滤波算法从噪声信号中提取出螺旋桨的叶尖通过频率信号,采用三参数正弦拟合算法合理地选择出波动最小的数据用于噪声模型辨识,从而有效地回避较大波动数据,提高辨识模型的精度。试验结果表明相较于传统使用固定数据辨识所得的噪声模型,使用最小波动数据辨识所得噪声模型能够获得更高的精度,且噪声模型预测的声压级和实际测量的声压级误差小于1dB,模型预测的最优相角与实际最优相角的误差小于5°,最优相角在试验位置点能够实现高达19.5dB的降噪效果。     

离心压气机近失速工况叶尖流场特征及泄漏涡面涡模型

为研究航空微型涡轮发动机离心压气机的失速机理,采用数值模拟的方法,对压气机在设计点和近失速点的流场特征进行了研究,并对叶尖泄漏涡进行了建模。结果表明:在近失速工况下,更多的来自轮毂处的低能流和二次流会汇入叶轮通道近壁面的低速区,使得叶尖的堵塞加重,泄漏涡轨迹的偏转及其卷吸作用可能是造成这种现象的原因。通过在压气机机匣外侧引入虚拟镜像涡的方法,应用机翼涡对的不稳定性理论和面涡模型对泄漏涡建立了模型。应用该模型对本文研究的离心压气机以及三个国内外具有典型代表性的压气机进行了预测,表明模型得到的频率同计算和实验结果具有较好的吻合性,对德国宇航院压气机的预测频率与其实际频率的误差仅为2.8%。总体而言,当间隙高度较大时,模型的预测更为准确。     

基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制

针对涡轴发动机控制系统设计,提出了1种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法。综合考虑直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速、涡轮级间温度和压气机喘振裕度等信息,设计具有较好实时性、精度和泛化能力的多输出在线滚动序列核极限学习机作为预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差进行反馈校正,利用序列二次规化算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合平台的仿真环境中进行了直升机大幅度机动飞行仿真验证,结果表明:该模型预测控制器相比于传统串级控制具有更好的控制品质,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量。     

航空发动机控制软件质量量化控制的应用

为实现安全关键软件的零缺陷泄漏的目标,依据航空发动机控制软件的特点,采用能力成熟度模型集成(CMMI)4级量化管理的方法,设立量化控制模型,定义过程性能指标。在项目中利用蒙特卡洛模拟来预测和控制质量目标实现情况的应用,进行航空发动机控制软件的质量量化控制,能够在项目研制过程中,基于过程质量的符合性,预测缺陷泄漏的概率并实施有效控制,为研制高质量的控制软件提供了可靠保障。     

基于保护映射理论的航空发动机LPV/PI 控制

针对具有强非线性特性的航空发动机控制问题,将基于保护映射(Guardian Maps,GM)理论的控制方法应用于航空发动机控制系统设计中。基于某型涡扇发动机非线性模型建立了线性变参数(Linear Parameter Varying,LPV)模型;根据保护映射理论设计不同调度参数下的PI(Proportion Integration)控制器,在设计过程中,只需通过给定的初始控制器就可以自动得到满足性能要求的控制器参数集合,避免了在多个平衡点进行控制器设计;以非线性模型为被控对象,采用积分分离PI控制,在飞行包线内的不同工作点进行仿真验证。结果表明:基于保护映射理论的控制方法在解决航空发动机控制系统的非线性问题时具有显著效果。