高速精密轧辊磨头主轴电机SVM-DTC系统的无速度传感器控制

针对一种主轴砂轮线速度在80 m/s以上的高速精密轧辊磨床,以主轴异步电机YVF160L2和逆变器的数学模型为基础,采用空间电压矢量调制(SVM)与直接转矩控制(DTC)相结合的SVMDTC方案,减少轧辊磨头砂轮主轴运行时的转矩脉动;并利用模型参考自适应器建立了速度观测器,实现高速精密轧辊磨头主轴电机无速度传感的闭环控制。仿真结果表明,基于辨识速度的SVMDTC系统能有效改善主轴电机运行时定子磁链和输出轴转矩的波动,控制性能得到明显提升。     

基于非对称SVPWM的电动汽车五相永磁无刷电机容错控制

针对电动汽车用五相永磁无刷电机单相开路故障,提出了一种基于非对称空间矢量脉宽调制策略的故障容错控制方案。新型故障容错控制的设计分为两个部分,对五相永磁无刷电机驱动系统开路故障下的电压矢量关系进行了分析,然后对空间矢量调制算法进行改进,即在一个扇区中选择构成不对称波形的开关状态作为输出。该非对称空间矢量调制可以降低非故障相的电流谐波和降低转矩脉动。基于试验平台开展了试验研究,试验结果验证了新型容错控制可实现系统故障期间的低转矩脉动,且保持较好的动态性能。     

渐变反推力平面叶栅端壁流动仿真与试验

针对某型反推力装置中的渐变反推力平面叶栅,开展了性能预测和流动试验的研究与验证。结合数值仿真和性能试验,运用表面油流等测量手段,探索了反推力叶栅流线分布和流动的基本结构,揭示由不同弯角组成的反推力叶栅旋涡结构和流动特征。试验与仿真结果表明:反推力叶栅端壁呈现出3维非定常有旋的流动特征,其发展和演变的过程与涡轮叶栅中的流动过程相似,依据仿真结果和流道收敛的特征,确立了反推力平面叶栅的基本测量方法,并通过了试验结果的验证,对今后的反推力叶栅数值仿真和试验工作有很大的借鉴意义。     

适用于矢量接收机的模糊自适应CKF方法研究

卫星导航接收机矢量跟踪环路的核心就是用一个Kalman滤波器将标量接收机的信号跟踪和导航解算一起完成,优点是能够形成通道之间的相互辅助,缺点是也会相互影响。尤其在部分卫星信号被遮挡或者部分通道信号质量较差的环境下,问题通道会影响其他通道,甚至导致矢量跟踪环路滤波器发散,常规的方法是检测故障通道然后将故障通道剔除,这样需要对导航滤波器进行变维操作。针对此问题,提出了一种新的消除问题通道对其他通道影响的方法,同时不需要对导航滤波器进行变维。首先给出了一种标度因子,用来判断通道是否存在故障通道,然后给出一种利用模糊控制的导航滤波器自适应调整方法。仿真表明,在通道卫星信号被频繁遮挡的极端情况,矢量接收机依旧能保持正常的导航精度,并没有明显受到误差通道的影响,同时避免了对导航滤波器进行变维操作。     

新舟飞机发动机防误操作设计与研究

防误操作设计作为飞机发动机操纵系统设计的一个重要组成部分,主要是防止用于反推力和低于飞行状态的桨距调定的每一操纵器件被误动而导致不安全事件的发生。通过对比分析国内外飞机防误操作的设计特点,以及新舟飞机防误操作设计上存在的不足及使用过程中暴露出来的问题,结合新舟飞机外场运营飞行数据,提出了采用轮速与空地信号同时控制飞行慢车电磁限动的控制方式,以及采用具有明显可见动作的飞行慢车机械限动方式,提高了系统的工作可靠性。     

波音737NG飞机反推排故与维护

主要以波音737NG飞机为例,利用飞机维护手册(AMM)和故障隔离手册(FIM)清晰阐述了波音737NG飞机反推控制原理,结合反推系统常见故障现象及可能的故障原因,创新运用故障树理论,建立起一套针对不同故障现象的快速甄别、判断、排除方法。该文对民航维修人员掌握反推系统原理、准确判断故障、保障飞机顺利运行具有重要意义;同时,有助于民用飞机设计、制造以及维修方案的制定。     

一种基于悬臂梁结构的动态推力测量方法

为实现星载微推进器性能评价中的动态推力测量,基于悬臂梁动力学模型,建立了测量系统的传递函数,分析了系统的输入输出特性,根据悬臂梁响应速度快（振动频率高）、动态分量在较小时间区间内接近等幅振荡（阻尼比小）以及高阶振动可视为基频振动噪声的特性,提出了求解稳态位移的末端均值法。该方法通过消除位移响应中的动态分量,得到了误差带较大时的稳态位移时变值,实现了动态推力测量。依据系统稳态位移与推力为线性关系、线性系数为系统增益值这一特性,提出了参数标定方法。搭建了试验平台,标定得到系统响应时间为156ms,通过对比扭摆系统测量结果,悬臂梁测量得到的冲击力与实际推力相对误差为4.064%,结合冲击力本身的测量误差1.383%,最终得到推力测量误差为4.293%。     

一种基于SVM的低空飞行冲突探测算法

随着低空飞行密度不断增加,低空航行安全已引起广泛关注,由于低空环境复杂,低空飞行受地面障碍物和天气影响比商用航空显著,传统的空中交通警戒与防撞系统（TCAS）和其他冲突探测方法并不适用于低空密集飞行环境。针对传统探测方法计算量大、适用性差的不足,引入支持向量机（SVM）的二元分类方法,通过对本机和周边飞机航迹归一化处理,采用智能优化算法对关键参数进行优化,利用模拟数据对分类器进行预先训练,实现了适用于低空飞行的高效冲突探测。以大量的仿造数据对算法有效性进行了测试验证,结果表明漏警率和误警率分别控制在约0.1%和6%,克服了传统确定型方法与概率型方法难以兼顾效率与适用性的缺陷。      

应用支持向量回归机探索发动机VSV调节规律

发动机可调静子叶片（VSV）调节规律极其复杂,通过挖掘快速存取记录装置（QAR）数据对VSV调节规律进行了深入研究。首先,通过PW4077D发动机健康状态的QAR数据,建立基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量回归机（SVR）模型,来探索VSV调节规律;然后,利用后续航班数据对PSO-SVR模型进行验证,并将验证结果与传统的PSO-BP神经网络模型进行对比;最后,应用PSO-SVR模型进行发动机故障诊断。研究结果表明:PSO-SVR模型的回归预测精度优于PSO-BP神经网络模型,能够准确反映VSV的调节规律。可将其用于发动机的状态监控和故障诊断,亦可为VSV控制系统设计提供参考。