基于自适应容积粒子滤波的车辆状态估计

针对车辆状态估计中由模型的强非线性、噪声的非高斯分布等相关因素导致估计精度下降甚至发散的问题,本文提出了基于自适应容积粒子滤波(Adaptive cubature particle filter,ACPF)的车辆状态估计器。首先基于非稳态动态轮胎模型,构建高维度非线性八自由度车辆模型。其次利用自适应容积卡尔曼滤波(Adaptive cubature Kalman filter,ACKF)算法更新基本粒子滤波(Particle filter,PF)算法的重要性密度函数,以完成自适应容积粒子滤波算法设计。利用车载传感器信息,运用ACPF算法实现对车辆的侧倾角、质心侧偏角等关键状态变量高精度在线观测。搭建Simulink-Carsim联合仿真平台进行了算法的验证,结果表明该算法状态估计精度高于传统无迹粒子滤波(Unscented particle filter,UPF)算法,且算法运算效率高于UPF算法,而传统PF估计值发散。研究结果为实现车辆动力学精准控制提供了理论支持。     

滤波天线技术在微波能量传输中的应用研究

微波无线能量传输摆脱了传统能量传输的电缆限制，可以满足多个领域的应用需求，整流天线是完成微波-直流能量转换的重要装置。目前常规整流天线中存在的滤波器、阻抗匹配网络等损耗及常规微带天线的窄带特性，使得其效率及带宽等特性存在可提升的空间。文章在回顾滤波天线及整流天线的发展现状的基础上，提出将滤波天线的概念与整流电路相结合，开展滤波整流天线技术研究。将天线单元作为滤波器电路理论中的谐振单元开展滤波整流天线建模和分析理论研究，设计具有辐射、滤波、复数阻抗匹配等功能的天线及阵列结构，有望突破整流天线高效集成的技术难点，为微波无线能量传输效率提升提供技术基础。     

电动舵机模块化建模及动刚度仿真

颤振是一种危险的气动弹性失稳形式，舵机动刚度对舵系统的颤振特性具有不可忽视的影响，因此舵机的精确建模与仿真分析十分有必要。针对此问题，提出了一种电动舵机模块化建模方法及动刚度计算机模拟方法。以“直流电机-减速齿轮-滚珠丝杠-拨叉副”典型结构的电动伺服舵机为对象，将其分解为具备核心功能的子模块，充分考虑了实际结构中可能出现的主要非线性因素，再根据子模块之间的连接关系来搭建整体的舵机模型。基于该舵机模型，提出了利用步进正弦扫频信号激励、最小二乘法数据处理得到动刚度的计算方法，并以某舵机为算例，开展了舵机主要线性参数及非线性因素对舵机动刚度影响的研究。电动舵机模块化建模方法通用性好，便于不同舵机的拓展。电机转子阻尼、减速器的传动比以及输出轴处的阻尼对舵机的动刚度影响很大，间隙、接触刚度和摩擦这3类非线性因素对舵机的动刚度特性也具有重要的影响。      

转子弹性支承螺栓松动致干摩擦故障分析

根据工程实际中某核心机转子振动异常现象和试验件结构检测结果，建立了前支点鼠笼弹支松动的故障转子简化力学模型。基于转子动力学理论和试验信号中谐波特征，建立了前支点鼠笼支承结构由于螺栓连接松动致干摩擦简化模型，重点分析了干摩擦非线性对转子系统的轴心轨迹、弹支位移和支点反力等动力学响应特征的影响，从简入繁分析了如下3种转子的动力学特性：无故障的线性转子系统；考虑螺栓松动致非线性力、不考虑陀螺效应的非线性系统；考虑螺栓松动致非线性力和陀螺效应的非线性转子系统。研究发现：在转子系统中考虑干摩擦非线性力后，系统响应特征中会出现丰富的谐波成分；螺栓松动故障转子系统简化力学建模时，是否考虑陀螺效应对谐波特征也有较为明显的影响。该研究能为该类故障转子系统的监测和诊断提供参考。     

马航事件对中国民航的影响预测

<正>3月8日以来,马航MH370失联事件牵动了世界各地人士,尤其是海内外华人的心,成为1个多月以来各类媒体持续跟踪的焦点,关于马航失联的每一条消息都引起人们的高度关注。相比其他热点新闻事件,马航事件前后的扑朔迷离固然是一方面,民肮运输对于安全性的高度敏感也是一方面。当前失联事件的最终起因依然尚未水落石出,已经再度引发了大众对于"飞机与火车哪个安全"、"飞机失事的概率"以及"飞机失事后快速逃生指南"等诸多民航安全性问题的热议。马航事件后,民航局快速做出     

基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制

针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。     

结构自适应序贯正则极端学习机时间序列预测及其应用

为提高初始小样本情况下时间序列在线预测的精度,提出了一种结构自适应序贯正则极端学习机(SA-SRELM)。该方法在在线序贯学习阶段,针对不同训练样本规模选择不同的递推方式对输出权值进行更新;同时,在训练样本达到一定规模后,为提高预测模型对系统的动态适应性,在加入新样本的同时对旧样本进行剔除,完成预测模型的训练。利用3种混沌时间序列预测实例对所提方法的有效性进行了验证。最后,将所提方法用于航空发动机排气温度预测中,结果表明该方法相对正则极端学习机(RELM)和序贯正则极端学习机(SRELM)方法具有更好的泛化性能,预测精度分别是二者的约6倍和2倍。     

改进的预测气体燃料贫油熄火边界的半经验公式

为了进一步考察采用气体燃料时,火焰体积(FV)模型对贫油熄火边界预测的适用性,推导了气体燃料的FV模型。经过对7种典型的航空发动机燃烧室(即采用双径向旋流器和双轴向旋流器,分别改变一级旋流器、二级旋流器的进气面积和主燃孔的个数)进行验证实验,并与液体燃料FV模型和Lefebvre模型的预测结果进行比较。结果表明,上述三种模型虽然基本都可以用于气体燃料贫油熄火边界的预测,但各自的预测精度不同。在实验范围内,气体燃料FV模型、液体燃料FV模型、Lefebvre模型的预测精度依次为±5.6%,±6.9%,±7.1%。气体燃料FV模型在预测气体燃料的贫油熄火边界时有最好的预测精度。     

基于约束预测控制的飞行失控包线保护研究

风切变等大气扰动现象严重威胁飞机起降飞行安全。在受到随机风切变干扰下,离线设计的最优控制器无法保证飞行状态始终处在正常包线内。在大型民机线性变参数模型的基础上,从预防飞行失控的角度研究风切变下飞机进场着陆的预测控制方法。将飞行失控包线量化为状态约束,在此基础上设计在线模型预测控制器。仿真结果表明,利用预测控制的滚动优化策略,可使飞机在进场下滑阶段遭遇风切变时进行良好的下滑道捕获和跟踪,且将飞机状态始终约束在安全包线内。     

基于非线性气动力的飞机飞行载荷计算

为了研究气动力非线性对飞机静气动弹性特性及飞行载荷的影响,发展了一种基于非线性气动力的飞机静气弹及飞行载荷计算方法。通过引入CFD计算结果,实现对线性方法中的气动力影响系数矩阵的非线性修正,采用模态法求解静气弹配平方程得到飞机非线性的气弹变形及飞行载荷。以某翼身组合体构型为计算算例,分别针对刚性模型和柔性模型,基于非线性气动力完成了飞机静气动弹性分析及载荷计算,并与线性结果进行了对比分析。结果表明,非线性方法可对大迎角范围内飞机静气弹变形及飞行载荷做出较合理的预测。