智能旋翼的频域神经控制

 频域内的神经控制方法在振动主动控制中因其允许复杂的控制算法,适合于智能旋翼的控制。在建立频域智能旋翼系统模型的基础上,提出了频域内的智能旋翼神经控制方法。采用正交设计方法选取训练样本,建立频域神经模拟器,然后按照提出的算法进行控制。仿真结果表明提出的算法有效,并且具有较好的鲁棒性。     

流动控制技术在航空涡轮推进系统上的应用

介绍了主动流动控制在风扇／压气机、主燃烧室、涡轮和排气系统中的应用情况。阐明了流动控制在大幅度地提高发动机的性能、增加发动机的稳定性、减轻发动机的重量等方面的巨大潜力。同时指出分步实施流动控制的过程也就是应对其重大技术挑战的过程。     

直升机抗坠毁座椅用智能气囊缓冲器初步研究

抗坠毁座椅是提高直升机安全性的重要措施。本文首次研究了应用于直升机抗坠毁座椅的智能气囊缓冲器，论述了智能气囊缓冲器在直升机上应用的可行性。智能气囊采用了智能材料与结构新概念设计．可提高缓冲器的性能。与其它缓冲器比较，智能气囊能主动控制冲击过载，可使坠撞事故中乘员受到的冲击过载更为平缓，提高缓冲保护的有效性。初步实验结果证实智能气囊缓冲器的原理是正确的。     

柔性悬臂梁振动主动控制实验研究

以压电陶瓷为作动器，并采用独立模态控制法，对冲击载荷作用下的大柔度悬臂梁前三阶模态进行了振动主动控制研究。实验结果表明，使用独立模态控制方法，能有效地抑制悬臂梁的振动，控制效果非常明显。采用模态滤波和相移控制器进行模态分离和相位调节，可获得最大结构阻尼，取得良好的动态控制效果。     

基于行波与模态的混合方法对Timoshenko梁进行振动主动控制

 基于Timoshenko梁理论，采用波控制和独立模态空间混合方法，对悬臂梁的振动控制问题进行研究。采用波控制方法实现对Timoshenko梁结构的一点或多点的横向位移的振动控制。首先,基于结构的整体运动,采用模态坐标控制方法，对结构振动进行整体控制设计。而后，基于结构的局部性质，采用波方法吸收结构振动中的高频能量并求出Timoshenko梁中波的反射因数和透射因数。理论上研究了单位力扰动下的悬臂梁的振动。考虑的具体方法是将PD反馈波控制与基于极点配置法设计的模态控制相结合。最后给出数值结果。     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

主、被动振动控制一体化理论及技术(Ⅱ)--组合控制

本文是系列讲座的第二篇，涉及组合振动控制的基本问题，重点介绍近几年的研究结果。包括：各种阻尼材料及其性能，筒型粘弹性阻尼器特性及设计方法，自由和约束阻尼层结构以及粘一弹性复合结构的分析，直线式压电作动器PZT-AM和TOKIN的特性、试验及设计；在此基础上，以空间桁架为例，讨论了组合振动控制实现问题，涉及动力学特性分析和试验，用评价函数描述被动振动控制参数对主动振动控制的影响，作动器和阻尼器的优化配置等。从工程应用角度，本文指出应当建立相应的数据库，用来指导结构设计。     

电磁式作动器与受控结构的耦合特性研究

本文分析了电磁式作动器与受控结构的耦合特性。以某典型电磁式作动器为例,建立了它与恒流输出功率放大器、恒压输出功率放大器配套使用时的数学模型,以及它与受控结构的耦合模型,研究了受控结构耦合作用下电磁式作动器的频率特性,计算结果与试验结果一致。另外,本文还推荐将恒流输出功率放大器与电磁式作动器配合使用。     

力控制反馈信号的神经网络法校正

对机器人的力反馈，主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究，针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真，提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法，并建立了相应的神经网络结构，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了试验验证，取得了满意的效果。