基于动态补偿的多电机控制算法

多电机协调控制达到转速一致是电机控制中的一个关键难题，外加负载变动和电机参数变化时会引起电机性能的下降，达不到良好的控制效果。为使电机间保持转速同步，建立了永磁同步电机d-q坐标系下的矢量控制数学模型，基于转速跟随控制，提出一种基于单神经元PID的变增益速度补偿器进行偏差耦合控制。在MATLAB/Simulink建立了3台永磁同步电机的仿真模型。仿真结果表明，与传统PID固定增益速度补偿器算法相比，单神经元PID的变增益速度补偿器具有更强的鲁棒性以及更快的收敛性。     

基于EM‑EKF的深空光学自主导航系统光轴偏差补偿算法

在深空探测任务中,光学自主导航的精度受导航敏感器件安装精度的影响较大。提出了一种基于期望最大化-扩展卡尔曼滤波(EM-EKF)的光学自主导航系统光轴偏差补偿算法。算法基于条件概率的思想,预先设定状态变量和观测量的统计特性参数,通过不断地最大化条件期望,得到出现概率最大的状态变量估值和光轴偏差参数估值。该算法可分为4步:EKF、固定区间平滑、求解条件期望和期望最大化,不断迭代即可得到光轴偏差估计值。以火星探测近火段为例进行仿真验证,经光轴偏差补偿后,导航精度由100 km提升至20 km以内。     

An energy-based coupling degradation propagation model and its application to aviation actuation system

The degradation of components in complex mechatronic systems involves multiple physical processes which will cause coupling interactions among nodes in the system. The interaction of nodes may be carried out not only by physical connections but also by the environment which cannot be described by single network using the traditional methods. In order to give out a unified model to quantitatively describe the coupling degradation spreading by both physical connections and environment, a novel Energy-Flow-Field Network (EFFN) and a coupling degradation model based on EFFN are proposed in this paper. The EFFN is driven by energy flow and the state transition of spatially related nodes is triggered by the dissipation energy. An application is conducted on aviation actuation system in which the degradation spreading by fluid-thermal-solid interaction is considered. The degradation path and the most probable fault reason can be obtained by combining the state transition and energy output of nodes, which is consistent with the given scenario.     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

基于流管试验的管道声传播预测

通过平板声衬流管试验，测试了管道内无流动和有流动下不同入射声波频率的管道壁面复声压，并基于试验模型与数据分别开展了二维和三维管道声传播预测，将试验测量结果与预测结果进行了对比。结果表明:二维和三维的预测结果非常吻合，尤其是在无流动条件下；在不同流动条件和不同频率下，声传播预测给出了与试验数据较为吻合的结果，壁面声压级的趋势与试验结果一致，基本验证了管道声传播预测模型的准确性；对比不同流动条件和频率点，有流动下预测的壁面声压级的误差比无流动更大，低频下预测的壁面声压级的误差比高频更大。      

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。     

均匀各向同性大气湍流对声爆传播特性的影响

基于离散Fourier模态有限和生成的随机大气湍流场，采用修正波形参数方法，开展了均匀各向同性大气湍流对典型超声速客机声爆传播特性的影响分析。计算采用的超声速客机模型为自行生成的简化超声速公务机模型。首先，应用航空工业空气动力研究院自主研制的CFD软件ARI_Overset在三维空间求解Navier-Stokes方程，得到作为声爆远场传播初始值的近场空间压力分布；其次，基于Von Karman能量谱，采用离散Fourier模态有限和形式生成随机均匀各向同性大气湍流场；最后，采用修正波形参数方法模拟了声爆信号在随机速度湍流场中的传播过程。数值结果表明：各向同性大气湍流对于地面声爆特征有重要影响。与无湍流状态相比，均匀各向同性大气湍流使得地面声爆特征增强的概率约为55%，使得地面声爆特征减弱的概率约为45%，故总体而言大气湍流效应更倾向于增强地面声爆特征；均匀各向同性大气湍流对于声爆传播路径影响相对较小，但是这一变化仍会导致地面信号接收点的不确定性。     

利用微波探测仪(ATMS)对在轨微波辐射计观测精度的模拟分析

微波辐射计的观测精度及其对数值模式同化应用的影响评估是微波辐射计观测指标设计的重要参考。基于微波探测仪(ATMS)资料,利用三维变分同化系统模拟分析在轨微波辐射计的观测精度指标。针对ATMS观测误差特征,在其观测基础上增加均值为零、标准偏差分别为0.5,1.0,1.5,2.0K的正态随机扰动,进而获得不同精度的观测模拟值序列,然后利用Harris和Kelley的辐射资料偏差订正经验方法订正不同精度的观测资料。偏差订正后,利用三维变分同化模式(WRFDA)直接同化ATMS资料。通过2016年6月6h预报场的同化试验,评估了不同观测精度的模拟资料对数值模式的同化影响。     

基于飞行资源分离的航班延误传播研究

在航班串设计及机组排班过程中,经常涉及飞行资源(飞机、机组)分离的问题。而延误航班的飞行资源分离将导致共享资源的衔接航班发生延误,并传播至后续航班串。本文考虑带有飞行资源分离的航班串,利用基于贝叶斯网络的比例风险回归模型,对资源分离后的航班离港延误进行分析。对比两种不同时刻飞机与机组资源分离方案下,各延误因素对衔接航班离港延误,以及整个后续航班串延误时间的影响,结果表明,不同时刻分离方案会造成不同的延误传播效果。本文为飞机、机组资源分离时刻的选择提供了定量分析方法,结果表明,资源分离时刻的不同对衔接航班的离港延误,以及整个后续航班串延误波及时间的影响都不同。     

基于断口分析的钛合金轮内部缺陷损伤容限

为进行某轮损伤容限设计,开展了裂纹扩展断口分析和仿真分析研究。由断口分析可知:疲劳源为一处内部自然缺陷;依据疲劳辉纹确定了裂纹扩展速率;在裂纹长度为2 mm附近,裂纹扩展速率明显增大,为第一、第二加载阶段转换区域;裂纹稳定扩展区裂纹长度与裂纹扩展速率呈双对数线性关系;应用列表梯度法和Paris公式法反推了第二加载阶段的疲劳寿命,与该阶段实际循环次数的最大误差是163%。裂纹稳定扩展阶段裂纹扩展仿真值与断口反推值吻合;非稳定扩展阶段仿真值与断口反推值的最大误差为-215%;基于以上研究,合理确定了某离心轮内部裂纹表面扩展停机检测周期。该类轮非稳定、失稳扩展阶段寿命占内部裂纹表面扩展阶段寿命的比例达248%~357%,因此准确计算具有重要意义。