柔性机器人终端振动抑制准时间最优控制

机器人运行速度的提高受到其高的加、减速度所激励的振动的限制。因为手臂的振动降低了手臂到达终点的定位精度,并延长了定位到终点的时间。本文提出了一个用死拍控制规律来提高柔性机器人的运行速度、抑制终端振动及提高定位精度的设计方法,它可提高如航天飞机舱外遥控机械手的定位精度,以及机器人自动化生产的劳动生产率。     

非线性系统的动态神经网络自适应辨识

提出了用双层动态神经网络在线辨识非线性动态系统的方法。神经网络的权重在线学习,不需要离线训练。在无逼近误差和扰动的理想情况下,所提出的在线算法能保证辨识误差趋于零,基函数持续激励条件能保证权重趋于零。在非理想情况下,权重调整律采用ｅ修正权重算法,它是ＢＰ算法的推广,不需要基函数的持续激励条件。基于李雅普诺夫稳定性理论保证了自适应辨识系统的稳定性。仿真算例说明了所提出的动态神经网络自适应辨识的有效性     

基于自联想网络的发动机传感器解析余度技术

本文提出了一种基于自联想神经网络的传感器解析余度技术。在这种网络中,冗余传感器的信息被压缩、重组进入网络的第一部分,网络的第二部分将压缩信息恢复出来。基于数据融合原理,若一个传感器发生故障,其它传感器仍可提供足够的信息代替发生故障的传感器。理论分析和用于涡轴发动机的仿真结果表明,这种特殊结构的自联想网络具有良好的过滤噪声和故障信号的作用,特别适合于用作不易建模的复杂对象的传感器信号重构     

模糊分层模型参考自适应控制方法在机器人视觉伺服中的应用

研究了基于图像的视觉伺服机器人系统的控制问题。首先建立了视觉伺服GRB-400机器人的图像雅可比矩阵,然后针对该动态LookandMove系统提出了一种带有模糊自调整能力的分层模型参考自适应控制的设计方法,其特点是设计方法简单并可以在线调节相关参数,给出了闭环系统的阶跃响应实验结果,并与原分层模型参考自适应控制闭环系统的动态性能做了比较,实验证明了改进后的闭环系统具有更好的动态性能。     

数控系统传感器故障检测隔离及适应技术

介绍一种发动机传感器故障的检测、隔离及适应方法,并给出某型涡轴发动机的数字仿真实例,说明该方法的有效性和实用性。     

航空发动机组件化建模技术

提出了使用组件化开发通用航空发动机仿真平台的思想:从发动机结构的角度将发动机模型分解成多个组件;从软件功能的角度将仿真软件的辅助部分也分解成多个组件.在此基础上开发了涡扇发动机的仿真平台,取得了良好的效果.所建立的仿真系统实现了模块化、层次化,易于维护和改进,可扩展性强,提高了代码重用率,体现了该框架的灵活性.      

基于直升机/发动机非线性综合仿真模型的ALQR控制器设计

构建了UH-60A直升机六自由度非定常、非线性气动力模型以及完整的直升机/涡轴发动机非线性综合仿真模型。使用增广LQR方法设计了直升机飞行控制器,包线内大量仿真结果及与 控制器效果的对比表明该控制器解耦性能、指令跟踪性能优越,鲁棒性强。此外,该控制器设计过程简单和调参方便。借助上述综合仿真模型研究了发动机闭环系统与直升机的功率匹配关系,数字仿真表明,发动机能够满足直升机机常规飞行任务下的功率需求,功率涡轮转速下垂量满足直升机飞行操纵品质规范（ADS-33E）的要求。     

基于内模原理的涡轴发动机状态反馈控制方法

某型涡轴发动机全权限数控系统采用了状态反馈控制方式.根据内模原理, 引入伺服补偿器, 使设计的控制系统不仅具有较强的鲁棒性, 而且在用于指令跟踪时能消除稳态误差;根据性能指标要求设计了状态反馈控制器, 从而提高控制系统的品质.与目前的PID控制方式相比较, 半物理模拟试验结果表明该控制方式有显著的性能改进.      

求解涡扇发动机数学模型的有限域搜索方法

提出一种基于N-R迭代方法的有限域优化搜索法,用于求解涡扇发动机数学模型。该方法不仅具有N-R优化迭代求解特色,还具有将初猜解附近划定域进行泛搜能力,使迭代运算具有强收敛性和平稳性。该方法所定义的迭代因子可通过编程自动调整,进而可以确定最小迭代次数及此意义下的最优迭代因子。      

可行SLP法在发动机在线优化中的应用

研究了航空发动机在线优化算法问题。基于序列可行方向法,提出了一种用于解决一般非线性优化问题改进的序列线性规划(SLP)在线优化算法——可行下降序列线性规划(FSLP)方法。其显著特点是通过适当的步长修正算法,在保证目标函数下降的同时,确保解的可行性。根据对偶理论证明了其核心算法的收敛性,对步长修正原理进行了数学分析,并详细介绍了算法实现途径。基于上述优化算法,以某型双转子涡扇发动机最大推力模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比传统的序列优化方法,在提高优化算法解的可行性方面效果更好。