厦航引进首台波音787综合程序训练器

##正##厦航培训部的波音787综合程序训练器(IPT)于4月13日完成安装验收工作,正式投入使用。波音787 IPT能够模拟驾驶舱所有的控制面板和电门,直观地描述各系统的工作状态。可以模拟飞机故障,有助于对波音787重复性和多发性的疑难故障进行分析,对飞行、机务及签派人员的理论培训有着重要意     

基于最大转矩电流比控制的永磁同步电机模型预测控制

由于永磁同步电机(PMSM)具有诸多优点,提出了一种基于最大转矩电流比(MTPA)控制的永磁同步电机模型预测控制方法,使磁阻转矩利用率最大化。利用离散化的数字处理技术,深入研究了多个优化目标的典型问题,其中包括:开关状态约束、MTPA优化、最大电流限制及延时补偿策略等。MATLAB/Simulink仿真数据证明:该控制系统实现了MTPA控制并且动态响应过程十分迅速,而且显著提升了PMSM模型预测控制系统的工作效率,对电机参数产生的波动显示出较强的鲁棒性。     

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。     

航空发动机滑油压力和温度最大影响参数的一种确定方法

以初步确定的试飞中滑油压力和滑油温度影响参数集合为基准输入参数,基于大量试飞数据,采用人工神经网络方法,获得滑油压力模型和滑油温度模型的基准结果。随后,采用不同的基准输入参数子集进行人工神经网络计算,以模型计算结果与试飞结果的最大偏差、偏差分布范围作为判据,与基准结果对比,确定滑油压力和滑油温度的最大影响参数。最后,建立发动机全包线试飞、全工作状态的滑油压力和滑油温度最大影响参数确定方法。该方法对滑油系统的试飞内容规划、状态预判和安全监控等具有重要的指导作用。     

XLG3TM手持式工业视频内窥镜三维相位测量

GE检测控制技术业务是一个行业领先创新者,业务涉及传感测量,无损检测技术,状态监测,与自动化优化控制领域,帮客户实现精确、高效和安全.旗下产品广泛应用于航空航天、石油天然气、电力、运输、医疗等行业.     

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。     

磁强计数据辨识卫星自旋状态

针对近地低轨三轴稳定卫星在轨管理后期,除磁强计外其他姿态敏感器都无效情况下的姿态异常问题,分析了三轴稳定卫星失去姿态基准后,星体自旋状态下三轴磁强计测量数据的特点,提出了使用磁强计测量数据的矢量信息,以找到能够获取卫星状态的方法,从而建立了磁强计测量矢量与卫星自旋轴的几何关系,给出了处于自旋状态下的卫星自旋轴确定方法。通过此种辨识方法,获得了某气象卫星姿态异常翻转状态下的自旋矢量方向和自旋角速度,从而证明了该辨识方法快速、有效,可以作为姿态异常卫星自旋状态的辨识手段,为恢复卫星姿态提供了重要信息,具有一定的工程应用价值。     

TC6钛合金超塑性变形

对TC6钛合金在800~900℃温度区间内,分别进行应变速率为0.0001~0.1 s-1的恒应变速率法拉伸实验和最大m值法超塑性拉伸实验,获得拉伸过程应力-应变曲线,并采用金相显微镜对拉伸后断口附近显微组织进行分析。结果表明：TC6合金表现出良好的超塑性性能,随着应变速率或温度的升高,伸长率先增大后减小,恒应变速率拉伸时,在温度850℃、应变速率0.001 s-1条件下伸长率可达到993%;在同一变形温度下最大m值法拉伸能获得比恒应变速率法更好的超塑性,850℃时伸长率达到1353%;TC6合金在超塑性变形过程中发生了明显的动态再结晶,并随着应变速率和温度的升高动态再结晶行为增强。     

深度自编码观测器飞机操纵面快速故障诊断

为了避免扩展多模型自适应估计故障诊断方法中的雅克比矩阵计算,解决飞机精确模型难以获得的问题,降低在线故障诊断的计算量,提出了一种基于深度自编码观测器的飞机操纵面快速故障诊断方法.基于离线训练、在线估计的思想,采用量测的飞行数据训练得到不同故障下的飞机模型,代替扩展多模型自适应估计方法的卡尔曼滤波器进行状态估计;基于基础自编码器的隐层节点数选取经验公式,推导了两种深度自编码器的隐层节点数选取的递推公式.仿真结果表明,该方法无需精确的飞机模型,故障诊断速度快、精度高.     

对偶型最大熵概率密度函数模型及其优化解法

针对经典型最大熵概率密度函数模型及其计算目前存在的非线性程度高,优化不收敛,求解效率低等问题,提出了一种对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化的方法.根据优化过程不稳定,重新推导了拉格朗日系数的线性变换公式.针对几种常见及一种复杂的概率密度函数,采用经典型与对偶型最大熵概率密度函数模型分别计算概率密度及可靠度的对比表明:与经典型最大熵概率密度函数模型相比,对偶型最大熵概率密度函数模型优化函数形式简单,非线性程度低.逐次优化法求解拉格朗日系数不仅克服了初始值敏感性问题,而且计算效率高.对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化法与其他方法相比,计算精度最高,且能很好的应用于复杂概率分布及可靠性问题.