基于广义系统表达式的模糊系统稳定性分析

研究不确定T-S模糊系统的稳定性问题,并基于模糊广义系统表达式,给出了系统稳定的充分条件。在此基础上,转化为求解线性矩阵不等式的问题。与以往结果相比,减少了求解过程的计算量。同时,为了得到更为松弛的线性矩阵不等式条件,提出一种新的模糊控制器设计及模糊Lyapunov函数。算例说明所提方法有效和可行。     

SINS/GPS制导炸弹俯仰平面制导控制一体化设计

根据SINS/GPS制导炸弹动力学特性,首先推导了俯仰通道的制导控制一体化状态模型.然后在充分考虑制导和控制回路的不确定性基础上,利用terminal滑模控制方法,设计了制导控制一体化状态反馈控制律,所设计的控制器一方面保证制导炸弹满足打击精度和末端落角约束要求,另一方面保证控制回路的稳定性与鲁棒自适应性.采用模糊控制克服了变结构控制项引起的系统抖振.最后,分别进行了极端气动条件与取投放域边界值情况下的某型SINS/GPS制导炸弹六自由度飞行控制弹道仿真,仿真结果验证了此方法的有效性.     

高超声速战术导弹精确制导律设计

高超声速战术导弹以其固有的特点在高速目标拦截上应用前景巨大.如何针对高超声速战术导弹高速度、高不确定性的特点设计精确的制导律是导弹能否摧毁目标的关键.针对高超声速战术导弹和高速机动目标建立了相对运动模型,利用自适应滑模控制理论,设计了导弹的自适应精确制导律,并进行了仿真分析.结果表明,该制导律具有较好的控制效果.     

基于PMAC的直线电机进给控制系统研究

本文采用PMAC对高精度直线电机进行全闭环控制,调试出了良好的系统动态性能,使控制系统实现了50nm的微位移并在10μm/s的进给速度下的速度波动率仅为1%,验证了直线电机进给控制系统的高精度和良好的低速稳定性.光学元件的加工实验得到了Ra3.3nm的表面粗糙度,从而证明了该系统非常适合用于超精密机床的进给控制.     

考虑模糊失效准则的结构疲劳寿命可靠性

 针对常规设计中对功能函数失效状态规定与常识不符这种情况,提出了考虑模糊失效准则的结构疲劳寿命可靠性,将结构寿命视为随机变量,而设计寿命视为模糊变量,研究了设计寿命服从线性L-R分布时的结构疲劳寿命可靠度,给出了随机载荷下结构疲劳寿命概率密度函数的确定方法,并提出了随机变量与模糊变量相组合时的一种新的可靠度数值计算方法,该方法先利用Gauss-Legendre积分将模糊可靠度求解的二次积分转换成一次积分,列出与Legendre多项式零点相对应的阀值,然后在给定的阀值下,将设计寿命转化成普通的截集区间,在截集区间内假定结构疲劳寿命概率密度函数服从均匀分布,利用Monte Carlo模拟得到对应于该阀值的结构疲劳寿命可靠度值。数值结果表明,常规设计下结构的疲劳寿命可靠度偏于危险。     

基于模糊相似比例与综合评判的发动机可靠性分配

为了在可靠性指标分配时能充分利用相似旧机型已有的可靠性信息,提出在航空发动机初期设计的可靠性分配阶段采用模糊相似比例与模糊综合评判相结合的可靠性指标分配方法.该方法既能充分利用相似旧机型的可靠性数据,同时又能通过模糊综合评判,对基于相似旧机型的可靠性比例分配结果进行修正,实现了在可靠性分配阶段确定性信息和不确定信息的互补,进一步优化了可靠性分配结果.      

基于领域专家知识的发动机模糊可靠性分配方法

提出了一种基于多领域专家知识的发动机模糊可靠性分配方法,以降低决策者主观偏好以及分配过程中模糊和不确定因素对分配结果的影响.基于对影响发动机可靠性因素的分析,建立了发动机模糊可靠性分配的数学模型,并以三角模糊数代替常规层次分析法中的标度,提出了一种模糊评判矩阵方法来确定影响可靠性因素的权重.在可靠性分配过程中,充分考虑多领域专家的意见和产品开发过程的风险性.以应用实例对提出方法的有效可行性进行了验证.      

航空发动机小波神经网络PID控制

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分(PID)控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.      

基于遗传算法的航空发动机机载模型支持向量机修正方法

航空发动机的实时模型与发动机的匹配精度直接影响着航空发动机故障诊断的精度.提出了基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量回归机(AGA-LSSVR)方法对航空发动机机载实时模型进行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量机中的参数的选取对模型修正的影响,在参数的选取空间里采用自适应遗传算法搜索最优参数.最后,比较了Back propagation(BP)神经网络、支持向量回归机、AGA-LSSVR等方法在机载模型中的修正效果.结果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,验证了修正模型的有效性.      

航空发动机数控系统多故障识别

提出了一种基于模糊逻辑的航空发动机数控系统多故障的识别方法.首先采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型描述一种涡喷发动机数控系统的非线性模型,然后应用全解耦奇偶方程进行多故障的检测和隔离,并结合卡尔曼滤波器识别出传感器和执行器故障参数.仿真结果表明,针对传感器和执行器同时发生故障的情况,此方法能有效检测故障,并能准确识别出故障参数.