基于模型辨识的数控机床专用伺服电机位置控制

数控机床精密加工要求伺服电机具有精度高和响应快等特性,而传统的伺服控制器位置环采用的是简单的误差比例(P)控制,这种控制方法的响应性不能满足加工要求。提出一种基于模型辨识的伺服电机角位移控制方法。首先,采用最小二乘法辨识出传统闭环控制系统的模型；然后,分析模型的零、极点,根据模型特性设计补偿控制器；最后,通过试验结果说明所提方法能快速、准确地跟随系统输入。     

电传飞机低阶等效系统频域辨识新方法

针对带有复杂电传飞控系统飞机的飞行品质评估难题，提出了采用Chirp-Z方法将时域信号变换至频域，并在此基础上利用频域方程误差法（Equation error method,EEM）和输出误差法（Output error method,OEM）相结合辨识电传飞机低阶等效系统（Low order equivalent system,LOES）参数的新方法，并以低阶等效系统辨识的标准算例（F-14飞机经典算例）进行验算。结果表明本文所提出的低阶等效系统辨识新方法正确、辨识精度高，可以应用于工程实践。     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

基于遥测数据的无人机气动参数辨识方法研究

针对无人机在高空低速飞行时易受风场影响及在数据分析时遥测数据不完备的问题,进行了气动参数辨识方法研究,提出了基于空速管平面矢量三角形的风场估计方法及基于风场信息修正的气动角估计方法。以某型无人机为例,对遥测数据进行了充分分析与信息综合,运用逐步回归方法进行了纵向气动参数辨识,并进行了实验验证。结果表明,模型计算结果与实测数据吻合较好,说明所提方法有效。考虑到辨识模型的数学本质,该方法对其他固定翼无人机同样适用。     

基于TC783A的三相电动机缺相保护电路的设计与实现

介绍用于三相电动机缺相保护装置的设计方法,采用集成芯片TC783A为核心元件实现,有效地解决三相电动机其他保护元件的局限性。具有快速切断控制回路电源的功能及缺相指示和相序指示,试验证明系统工作性能良好。     

考虑非理想噪声干扰的直升机飞行动力学模型辨识方法

利用MATLAB/SIMULINK平台搭建了直升机仿真实验系统，并以UH-60直升机为对象实现了考虑非理想噪声干扰的仿真飞行实验。建立了非理想噪声数学模型并基于增广最小二乘法设计 了一套同时考虑模型参数和噪声参数的综合辨识算法，在此基础上，利用仿真实验数据实现了UH-60直升机纵向飞行动力学模型的辨识与验证。最后，通过与普通最小二乘法的对比验证了本文方法的优越性。      

三角网格面自动铺丝定角度路径规划算法

研究三角网格曲面上的路径规划问题,以局部测地线为补充,提出了改进的定角度初始路径规划算法。该算法避免了传统参数化求解过程的无解和多解情况,尤其适用于曲率变化较大的复杂曲面和拼接曲面。采用等距覆盖算法来获得均匀的满铺路径,并分别提出基于路径样条线末端延伸和芯模曲面整体延拓的两种边界处理思路,以解决偏移路径无法到达曲面边界的问题。以某机翼模型为算例对上述算法进行验证,利用计算机辅助三维交互应用(Computer aided three-dimensional interactive application,CATIA)的逆向工程模块实现了完整的算法可视化,建立了三维建模软件与路径规划算法的系统关系。验证表明本文提出的算法可靠、系统、适应性强,具有工程应用价值。     

基于马尔科夫链模型的脉动装配线运行状态预测

分析了影响脉动生产线运行的因素和状态预测的必要性,提出了基于马尔科夫链模型的状态预测方法。基于马尔科夫链预测理论,对脉动生产线运行状态划分,确定状态转移矩阵,建立马尔科夫预测模型,并对模型准确性进行验证。     

基于观测器与前馈控制技术的动态转台 控制实验研究

基于前馈控制技术对动态转台进行控制研究,分析了PID 控制在动态转台 控制中对于响应带宽提高的缺点。通过实验与Matlab 结合辨识了开环系统模型,并与实 际数据进行了比对。建立了系统状态观测器,并设计了基于观测器与前馈控制结合的控制 器,证明了观测器与控制器的稳定性。最后通过实验证明了观测器与控制器的有效性。     

基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测

针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。