基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载控制方法研究

介绍了一种基于位移和力值组合的静重式力标准机砝码加卸载的控制方法，通过监测砝码的移动量和参考力传感器叠加系统的力值量，实时调整加卸载机构的加卸载速度，以实现对被检力传感器的平滑加卸载的目的。该方法有效解决了吊挂在加载过程中产生较大摆动，影响力标准机复现力值准确度的问题，同时也消除了力值过冲现象，避免了因逆程效应而导致的力传感器输出偏差。     

基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制

针对涡轴发动机控制系统设计,提出了1种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法。综合考虑直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速、涡轮级间温度和压气机喘振裕度等信息,设计具有较好实时性、精度和泛化能力的多输出在线滚动序列核极限学习机作为预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差进行反馈校正,利用序列二次规化算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合平台的仿真环境中进行了直升机大幅度机动飞行仿真验证,结果表明:该模型预测控制器相比于传统串级控制具有更好的控制品质,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量。     

涡轮转子叶尖泄漏涡涡核稳定性及控制

以GE-E3第一级涡轮转子为研究对象,对转子叶尖泄漏涡涡核破碎特征和稳定性机理进行了分析和归纳。研究表明:叶尖泄漏涡涡核破碎的动力是离心不稳定性;发生失稳后,涡核区域迅速膨胀,形成低速的回流区;涡核的稳定性取决于螺旋因子和逆压梯度两个因素。然后,从涡核稳定性的角度开展了叶尖泄漏损失控制的研究,计算表明:叶尖叶型的负荷前移能够减少叶片尾缘附近间隙内的横向压力梯度;吸力面喉部位置以后型线拉直能够减少喉道后的扩压系数;通过这两个措施生成的新叶片能够有效地减弱叶尖泄漏涡,抑制涡核的不稳定性,减少叶尖泄漏流损失。      

异步电机无速度传感器带速重投策略

在异步电机转速自适应全阶观测器无速度传感器控制方法的基础上,提出了一种基于波波夫稳定性理论的带速重投策略。该策略能够反映出转速估计值与实际值之间的误差关系,并通过自中心向两侧检索的方法使得转速估计值快速地向实际值收敛。采用了一种预励磁方案来达到减小带速重投过程中电流冲击的目的。仿真结果证明了所提策略的准确性和有效性。     

基于慢特征密度聚类的气路异常检测方法

在结合核技巧、慢特征分析算法与密度聚类方法的基础上,提出了基于混合核慢特征分析和密度聚类的慢特征密度聚类算法,实现了基于民航发动机气路参数原始值的异常检测。核技巧的引入克服了慢特征分析法处理复杂数据时可能存在的维度爆炸问题,充分利用不同核函数的特点和慢特征分析的优势从气路参数原始值中提取出随时间变化最缓慢的特征作为密度聚类算法的输入,最终筛选出异常值。经实验对比发现,该方法针对某些异常拥有最好的聚类效果和最低的虚警率,尤其是检测可调放气活门系统异常时虚警数量不到样本总数量的0.5%,是一种有效的方法。      

基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测

针对单参数驱动的涡扇发动机性能退化预测精度不高的问题,提出了一种基于气路参数融合的涡扇发动机性能退化预测的方法。通过监测发动机性能退化过程中多源参数,采用专家经验和核主成分分析相结合的方法,进行发动机性能参数的选择和融合,从而构建健康参数。基于非线性Wiener过程构建涡扇发动机退化模型,采用极大似然方法求得发动机退化模型的离线参数估计值;由于不同发动机性能退化的差异性,基于贝叶斯更新理念对随机参数进行实时更新,可以实现对单台发动机的性能退化实时预测。通过实例验证,采用此方法在预测末端方均根误差为0.028 3,整体预测精度提升了54.5%,可以辅助指导维修决策。      

基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法

研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断.      

基于经验分布的区间数据分析方法

现有区间数据分析的方法通常假设数据在某一区间上服从均匀分布,这在实际数据分析中通常是不成立的.针对此问题,在原始数据来源于连续分布的简单假设下,利用经过分布函数变换后的随机变量服从(0,1)上的均匀分布,分别采用经验分布函数和核估计对原始数据的分布函数进行估计.基于此设计变换,对变换后的数据进行均匀分布的假设检验,通过检验后进行后续的区间数据分析,使得均匀分布的假定得以成立,保证了统计理论上的严谨性.数据模拟结果表明,将经验分布函数变换后的数据作为研究对象,进行区间数据分析,所得到的统计建模结果更加合理且具有较强的解释力.      

输出重定义的高超声速飞行器鲁棒自适应控制律设计

针对一个吸气式高超声速飞行器模型,研究了其鲁棒自适应控制方法并进行了稳定性分析。针对高超声速飞行器的非最小相位特征,通过输出重定义的方法使非最小相位系统的不稳定零动态变为渐近稳定。采用反馈线性化方法设计控制器,实现对速度信号和航迹角信号的稳定跟踪,同时采用切换控制方法消除系统不确定性带来的影响,提高系统的鲁棒性。稳定性分析结果证明系统具有公共李雅普诺夫函数,且所有状态量均能收敛到原点附近的一个小邻域内。仿真结果表明,所设计的控制系统能够有效跟踪参考轨迹,且在给定的有界连续不规则变化模型不确定性和外界干扰范围内也具有良好的跟踪性能。     

航天应用FPGA配置可靠性研究

航天应用系统必须保证每一单元的安全性及可靠性. 现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA), 以其I/O管脚丰富、设计灵活等优势, 逐渐被广泛应用于航天领域. 其设计与工艺不断完善, 以适应太空中电子辐射等复杂的工作环境. 由于基于SRAM的FPGA芯片断电后程序丢失, 因此每次上电后都需要先从PROM等外部存储器中加载程序才能正常工作. 然而, 并不是每一个芯片的每一次加载配置都能成功完成, FPGA的上电配置结果将直接关系到卫星任务的成败. 研究发现, 诸如环境温度、信号完整性、供电电压、配置时钟速率等因素会影响FPGA的配置过程, 致使出现偶尔的配置失败, 这在航天应用中是绝对不允许的. 针对实际应用的Xilinx公司FPGA芯片, 为提高上电配置可靠性, 提出了一系列设计保障措施, 在FPGA航天应用领域具有一定的参考价值.