航空发动机多变量神经网络自适应控制仿真研究

针对航空发动机是一个具有强非线性、时变不确定性的被控对象,提出了一种基于RBF网络的航空发动机多变量神经网络自适应控制方法,该方法采用RBF网络对发动机非线性模型进行实时辨识,并将系统的灵敏度信息反馈给神经网络控制器,保证了控制器对被控对象的准确控制.通过某涡扇发动机在飞行包线内的数字仿真,结果表明该方法不依赖被控对象的精确模型,有效地实现了对发动机的多变量自适应控制,而且具有较好的动静态性能.     

无轴承异步电机无径向位置传感器控制

针对无轴承异步电机(BIM)运行中转子位置辨识问题,提出一种基于改进反电动势法的无位置传感器控制方法.该方法在反电动势法(BEMF)的基础上,通过加入低通滤波器减小径向悬浮力绕组磁链的观测误差,同时对低通滤波器引起的相位和幅值偏差进行补偿,获得改进后的径向悬浮力绕组磁链观测模型,根据磁链-位移方程最终获取转子径向偏移,实现转子径向位移自检测.应用这种位置检测方法,建立了无轴承异步电机无位置传感器矢量控制系统,并进行仿真研究.仿真结果表明:该控制系统不仅能有效检测出转子径向位置,且具有优良的转速和转矩特性.进一步的实验结果同样表明:该方法能具有良好的位置在线自检测能力,实现了无轴承异步电机无位置传感器方式下的稳定悬浮运行.      

基于分形理论的航空发动机推力性能衰退规律

考虑到航空发动机本身及影响因素的复杂性,从研究复杂系统的角度出发建立了基于De Wijs分形理论的航空发动机推力衰退模型,在此基础上对航空发动机的推力性能衰退规律进行了分析和研究.研究发现航空发动机使用过程中全加力状态推力的衰变具有生物体寿命衰退特征,并在一定程度上可用维数为0.761的De Wijs分形曲线近似.      

基于RBF网络的航空发动机 terminal滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,结合滑模控制和神经网络控制的优点,提出了一种基于径向基函数(radical basis function,简称RBF)网络的航空发动机terminal滑模控制方法.分析了传统指数趋近律的不足,提出了一种改进的指数趋近律来削弱抖振.该控制器采用terminal滑模面,并且利用径向基函数神经网络在线实时补偿未知干扰和不确定项的影响.仿真结果表明,所设计的控制器取得了令人满意的控制效果,能有效地抑制干扰和参数不确定性的影响,削弱了抖振.      

轮毂电机驱动技术研究概况及发展综述

轮毂电机驱动技术代表着新能源汽车驱动系统的重要发展方向。介绍了轮毂电机驱动电动汽车的特点,总结了轮毂电机驱动技术要求及驱动形式,简要对比分析了国内外轮毂电机驱动形式的研究概况。提出了轮毂电机驱动技术亟待解决的关键问题,探讨了降低非簧载质量、抑制垂向振动效应、降低轮毂电机转矩脉动等方面的核心技术,预测了轮毂电机驱动技术的发展趋势。