改进BA优化的MKSVDD航空发动机工作状态识别

为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法（CRBA）优化的多核支持向量数据描述（CRBA-MKSVDD）智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述（MKSVDD）改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法（BA）的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。      

基于等效时间的混合储能系统高功率密度优化配置

越来越多的电力电子装置应用到多电飞机（MEA）电力系统中,导致MEA用电负荷功率呈现脉动特性,采用混合储能系统（HESS）平抑负荷功率脉动。为减少HESS重量,提出了一种高功率密度的优化配置方法。为建立负荷功率与储能介质之间的关系,提出了等效时间（ET）的概念,比较两者的ET常数作为储能系统类型选取的依据。进一步提出空间矢量法,采用能量型储能介质矢量和功率型储能介质矢量合成负荷功率,确定最优单体和截止频率,实现了HESS高功率密度配置。同时,从能量约束和功率约束两个方面进行HESS的容量的计算。最后,通过算例配置和仿真分析验证了本文所提方法的可行性和正确性。     

星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法

随着当前星敏感器视场（FOV）的增大,探测能力的提高,一帧图中拍摄到的恒星更多。但是受星敏感器光谱范围的限制及空间环境干扰影响,星等测试精度一般不高于0.2 mV。为了充分发挥当前星敏感器视场和探测能力的优势,并避免星等误差的影响,提高全天区星图识别算法在线应用的适用性,提出了一种星点坐标辅助的全天区三角形星图识别算法。该方法采用"全局初步搜索识别—局部精细匹配验证—最优结果选取"的算法思想。首先,根据星敏感器探测到的极限星等范围构建导航星表,选取亮星构建角距星表,既确保了星表的完备性,又有利于充分利用星敏感器的探测能力。然后,在三角形约束条件下进行角距匹配识别,得到一个或多个导航三角形,在该识别环节提出了非线性矢量法查找星表,既提高了定位精度,又能采用单精度数据类型降低存储空间。最后,提出局部天区星点坐标匹配算法进一步消除冗余匹配,同时又识别出视场内更多的观测星,有利于提高识别率和定姿精度。试验结果表明,与其他一些经典的星图识别算法相比,所提算法在识别率和星表容量方面更有优势。识别率可达99.9%,且随着星等的增加,存储容量增加的最少。所提算法更加适于大视场、高星等敏感范围的星敏感器在线应用。     

柔性接头结构应力经验公式适用性

设计了接头球半径为8cm的柔性接头及其增强件环向应力电测系统,测试了不同燃烧室压强和摆角条件下增强件的环向应力,并与现有经验公式、有限元分析结果进行了对比,基于有限元分析研究了接头球半径变化对增强件环向压缩应力的影响,提出了新的接头球半径在6~10cm范围内增强件环向压缩应力估算公式,另外研究了喷管喉径对柔性接头结构应力的影响,讨论了冷试容器压强和热试车发动机燃烧室压强换算公式的适用性。结果表明:增强件环向压缩应力试验测试结果和有限元计算结果吻合较好,现有增强件环向压缩应力经验公式估算结果值得商榷,柔性接头冷试结构应力与热试结构应力是不同的,冷试容器压强和热试车发动机燃烧室压强换算公式对于增强件环向压缩应力是适用的,但是对弹性件切应力不适用。      

基于二阶滑模的永磁同步电机SVMDTC

针对永磁同步电机空间矢量直接转矩控制中存在的磁链脉动大、转速超调大和转速动态响应速度慢等问题,提出基于Supertwisting二阶滑模控制理论将转速环、磁链环和转矩上的控制器全部换成Supertwisting滑模控制器。对所提出的控制理论利用MATLAB/Simulink仿真软件进行仿真验证。仿真结果表明所提出的控制理论能够成功抑制转速超调,实现提高转速、磁链和转矩的动态响应速度、抑制转矩和磁链脉动。     

基于四开关三相变频器的永磁同步电机驱动系统转矩脉动优化控制

针对低成本三相四开关变频器构成的永磁同步电机驱动系统存在转矩脉动较大的问题,提出了一种系统转矩脉动优化控制策略。系统中存在的转矩脉动分为低频和高频转矩脉动,对于由直流电容电压波动产生的低频脉动,采用了引入一种基于非正交坐标变换的补偿方案,而对于高频脉动,分析评估了不同调制策略的影响,选择了最优调制策略。此外,线性调制范围设置考虑了系统直流电容电压波动,避免了低频脉动造成的过调制。同时,还设计了电容电压偏移抑制控制以扩大线性调制区范围。试验结果验证了新型控制策略抑制系统转矩脉动的效果明显。     

激波矢量控制喷管落压比影响矢量性能及分离区控制数值模拟

激波矢量控制喷管矢量角随落压比(NPR)的增大而下降的现象已被许多研究所证实.对NPR影响矢量角机理及基于多缝腔体和多缝辅助注气方法的分离区控制研究,目标是寻求大NPR条件下矢量性能提高的方法.研究表明:NPR影响矢量角的机理主要由于次流下游近壁面分离区由小NPR时的开放型变为大NPR时的封闭型,从而导致由于壁面压差力产生的矢量力减小所致.多缝辅助注气方法可以有效控制分离区在大NPR时保持开放,注气压力为环境压力时可以在不从系统额外引气的条件下提高矢量性能.      

基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法

研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断.      

轨姿控发动机动态推力与推力矢量测试系统研制

针对目前轨姿控发动机动态推力与推力矢量测试系统测量精度低、测试覆盖面不全及操作的复杂性,研制了一套基于压电测力平台的动态推力与推力矢量测试系统。此系统的研制攻克了测力平台结构参数优化技术、标准信号发生器设计技术、测试相间干扰处理技术等五项关键技术点.实现了连续脉冲力及多方向力的测量,系统操作可靠、便捷,各项测试指标满足总体要求,为动态推力及推力矢量测试提供了手段。     

航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型

提出了一种基于非线性不可分支持向量机（SVM）方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型。利用实验数据对SVM进行训练,建立穿透点和未穿透点的分隔面,进而预测新结构弹道极限特性。SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束,预测置信度最大化为目标的二次规划问题,用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题,并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集。引入二次核函数将线性SVM推广到非线性,有效实现了实验点的分类。利用超高速碰撞实验数据对SVM弹道极限预测模型进行了验证,计算对比表明SVM方法有效预测了弹道极限,并且精度高于NASA JSC单层板弹道极限方程。对分离面方程分离变量,建立了基于SVM的弹道极限方程显式表达式。