基于改进灰狼优化算法的涡扇发动机性能/喷流噪声综合优化控制研究

为保证整个飞行过程中满足噪声适航标准和飞行器的安全性,需要按照最严苛的噪声要求进行发动机设计,并留有很大的安全裕度,因而导致发动机的性能潜力未能得到发挥。本文对传统灰狼算法进行了改进,提出自适应概率变异策略,在优化过程中调整狩猎模式,提升了算法的全局搜索能力;基于该算法开展涡扇发动机性能/喷流噪声综合寻优控制研究,根据不同飞行需求对航空发动机性能进行优化,获得最佳控制量,在满足安全性和噪声指标的同时,提高发动机的性能。仿真结果表明,改进后的算法具有更好的全局寻优性能,最大推力模式下可提升推力13.45%,最小油耗模式可降低油耗3.19%,最低涡轮前温度模式可降低涡轮前温度2.07%。     

悬停状态电控旋翼噪声主动控制试验

为研究电控旋翼襟翼高阶谐波噪声控制规律,在电控旋翼综合试验台上进行了悬停状态下的噪声主动控制试验。首先搭建了用于旋翼噪声测量和襟翼控制的测控系统,基于该系统,施加了不同谐波阶数下的襟翼幅值、相位控制,通过对试验数据的分析表明:旋翼转速为500r/min时,旋翼噪声声压级最多可降低4dB;最佳的旋翼噪声控制襟翼谐波阶数为2/rev,襟翼谐波的最优控制幅值小于6°,最优控制相位在180°~300°之间。     

基于被动隔振平台的振动主动控制研究

通常机组设备工作所处可适应振动工况不尽相同,针对振动噪声敏感程度不同设备应采取不同减振设计方式,同时应考虑在同一被动减振平台设备之间存在振动相互干扰问题。本文针对已存在大型被动减振平台上对振动环境敏感型精密设备展开二级振动主动控制减振系统设计,提出一种在被动隔振平台基础上进行振动主动控制的减振方式。通过对控制算法的仿真研究,建立阻尼弹性减振平台系统模型仿真研究,及基于被动隔振平台的振动主动控制试验研究等,验证该减振方式能够实现有效减振。     

基于改进帝国竞争算法的微型燃气轮机容错控制

针对微型燃气轮执行机构故障,提出了一种基于改进帝国竞争算法的自适应容错控制方法,实现了对故障的有效抑制。本文建立了微型燃气轮发电系统部件级一体化模型,实现了部件级模型与发电系统的联合仿真,提出了一种自适应改革概率的方法对帝国竞争算法进行改进。设计了基于改进帝国竞争算法的自适应模糊逻辑保护控制器。最后进行了改进算法性能测试以及微型燃气轮发电系统在孤岛模式下的仿真实验。结果表明:本文所提出的改进方法可以提高帝国竞争算法的寻优性能,设计的容错器可以明显改善故障发生时的动态性能,确保发电系统的稳定工作。     

基于改进的状态空间模型进化算法的航班优化调度

单跑道进离港航班优化调度是将某一时间窗内进离港航班看作一个整体,对进离港航班进行统一优化排序,属于典型的组合优化问题。改进的状态空间模型序号编码进化算法（MOSEA）采用序号编码,不使用交叉算子,且通过构造状态进化矩阵来实现基因换位等遗传算子功能,使种群不断地进化,并结合选种池的选择操作实现种群的优胜劣汰。MOSEA算法将问题的解答过程表示为离散状态空间模型的动力学过程,突破了遗传算法的计算模式,简化了遗传操作,并研究了其在航班进离港优化调度中的应用。仿真实验表明：MOSEA算法与遗传算法、先到先服务（FCFS）航班排序相比,航班总延误时间分别降低了22.13%、32.06%,且运算速度更快。     

基于FNN机器人擦洗玻璃的主动柔顺控制研究

综合运用了神经网络、模糊理论，详细分析了力反馈和主动柔顺控制的特点，首次提出了“力／位并环控制”的新策略，建立了相应的神经网络结构，利用基于知识的模糊规则实现模糊粗校正，消除明显的干扰信号；再利用神经网络特点将力／位有效综合，并直接输入机器人位置伺服系统，实施了力／位并环控制。并在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了难度极大的擦洗平面玻璃的实验，有效地将力控制在８±０．５Ｎ的理想范围内，取得了满意的效果。     

基于PID控制方法的模糊变增益振动主动控制试验研究

结合模糊控制方法智能化的特点,设计出一种不依赖模型参数且可以自动调节控制器增益的控制算法。该方法以比例、积分和微分(Proportional integral and derivative,PID)控制为基础,根据系统输出及输出变化率自动调节控制器增益,使控制系统具有更强的适应能力。同时针对振动测试信号中含有噪声干扰和直流分量的情况,构造依赖模型部分参数的二阶窗函数,在保证不改变受控模态信号特征的同时有效衰减非受控模态信号干扰及直流分量。建立悬臂梁模型进行试验验证。结果表明,该方法能够使受控系统的振动幅值减小到开环时的5%以下,其效果明显优于普通PID控制。并且,通过引入二阶窗函数,系统在具有非受控模态信号干扰的情况下能够保持有效控制,使算法具有更好的稳定性和鲁棒性。     

基于独立桨距控制的电控旋翼主动振动控制

电控旋翼利用桨叶后缘襟翼偏转通过气弹作用带动桨叶变距,从而实现对旋翼的控制。但由于其系统的复杂性,桨叶间易存在扭转刚度和质量不相似,从而引起较严重的旋翼振动。针对该情况,提出了基于独立桨距控制的主动振动控制方法,并以某原理性电控旋翼为算例进行了数值仿真,验证了所提出控制方法对电控旋翼由扭转刚度和质量不相似引起振动的减振有效性,最佳减振水平可达90%。     

基于主动润滑可倾瓦轴承转子系统的振动主动控制

研究一类可倾瓦支承的单盘非对称转子系统的振动主动控制问题.首先建立了系统的非线性动力学方程,针对主动润滑控制系统设计了BP神经网络PID控制器对转子系统进行振动主动控制.通过计算分析可知,采用基于BP-PID的主动润滑系统能够很好的抑制系统的振幅,使系统在很高的转速时才发生油膜失稳,拓宽转子系统稳定运转的转速范围,在转...     

基于Coanda脉冲射流的D型体主动减阻控制研究

D型体是典型钝体之一,其尾缘分离流动及近尾流流动结构与其受到的气动阻力密切相关。本文结合Coanda脉冲射流及遗传算法,对D型体绕流进行主动减阻控制。实验在直流风洞中进行,基于来流速度和D型体高度H的雷诺数为1.8×104;Coanda脉冲射流布置于D型体背部上下两侧,控制参数包括射流的驱动压力、频率和占空比,以及背部上下侧射流相位差。遗传算法的目标函数为D型体时均背压,间接反映D型体所受气动阻力。研究结果表明：遗传算法能够帮助确定Coanda脉冲射流的最优控制参数组合（射流驱动压力为1.94 atm,无量纲射流频率为0.27,射流占空比为37%,上下侧射流相位差为136°）,使D型体时均背压提升达61%（对应的减阻率约为23%）,对应45%的控制效率;在最优控制参数下,D型体近尾流交替脱落的大尺度旋涡被破坏,脱落频率和相位差被改变。     

基于CFD方法的主动襟翼控制旋翼翼型涡特性研究

基于计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)技术,建立了一个适用于旋翼二维主动襟翼控制(Active flap control,AFC)数值模拟的方法。在满足对翼型参数化分析的前提下,使用Euler方程求解以提高计算速度,并采用嵌套网格方法对AFC旋翼后缘襟翼进行运动控制。应用所建立的方法,首先进行了算例验证计算,然后着重对AFC旋翼翼型进行了数值模拟。在此基础上,进一步开展了AFC旋翼翼型主要参数对后缘涡影响的计算分析。结果表明:提高桨尖马赫数、增加后缘小翼摆动频率能加快涡产生速度;而提高桨尖马赫数、增大后缘小翼摆动幅度和后缘小翼长度能增大涡的强度;但增大后缘小翼与主桨叶缝隙间距仅在一定范围内能够增加涡强度。     

基于遗传算法的无线传感器网络拓扑控制改进研究

针对无线传感器网络中节点能耗较高及网络生存时间较短的问题,提出一种基于遗传算法的拓扑控制策略.利用遗传算法良好的寻优能力来确定节点最优发射功率,同时设计了精英保留操作,提高遗传算法的优化速度.根据优化结果调整节点发射功率,可以改善网络拓扑、提升网络中节点能量使用效率.通过分析,在传感器节点非均匀布设时,本算法能够使得节...     

Krylov子空间算法研究

Krylov子空间技术是基于投影方法的规划算法,如今已成为一类求解大规模线性问题的优秀算法,该算法采用正投影或斜投影在子空间产生迭代向量进行计算。同时,正确有效的预处理方法能加快迭代收敛。本文介绍了如何利用基于LU分解的GMRES(Generalized M in imum Residual)方法来求解大规模线性优化问题。     

基于极点配置法的梁振动主动控制理论与实验研究

基于频域的振动控制对于结构动力学十分重要,因此本文研究了一种基于极点配置法的频域振动主动控制理论.由于压电智能结构在振动控制领域具有令人满意的性能,并且宏观纤维复合材料(Macro?fiber compos?ite,MFC)具有高灵敏度和可变形性,本文使用MFC片并基于极点配置法设计控制方法,可以人为地设计梁的固有频率...     

用任意空间曲线控制的复杂组合曲面数控加工算法研究

提出了一种基于参数曲面三角化的复杂曲面刀具轨迹生成方法。即利用给定的任意空间曲线作为控制边界,构造新的参数曲面,在此简单参数曲面上生成刀具轨迹。离散化复杂组合曲面为若干平面三角片,投影已生成的刀具轨迹到平面三角片上,再考虑加工精度、余量、干涉等,便可得到复杂组合曲面的刀具轨迹。根据该方法还可以获得指定加工区域的刀轨。     

基于ESO与NTSM的汽车主动前轮转向控制

提出基于扩张状态观测器(Extended state observer,ESO)与非奇异终端滑模(Nonsingular terminal sliding mode,NTSM)的车辆主动前轮转向控制。首先建立二自由度车辆模型计算车辆理想参考横摆角速度。其次以二自由度模型为基础设计扩张状态观测器与非奇异终端滑模控制器,扩张状态观测器能估计车辆状态与扰动,非奇异终端滑模控制器能对扰动进行补偿并输出控制量。最后在Matlab/Simlink中建立了扩张状态观测器与非奇异终端滑模控制器,采用CarSim非线性车辆模型进行仿真试验,研究了NTSM与PID控制器的闭环控制性能以及鲁棒性,并对两种控制器试验结果进行对比。结果表明,非奇异终端滑模控制的车主动前轮转向系统能有效改善车辆的操纵稳定性,控制器具有强抗干扰能力、良好的路径跟踪性能和鲁棒性,且优于PID控制器。     

基于神经网络模型的襟翼主动控制旋翼减振分析

基于径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络构建了一种带后缘襟翼主动控制(Active controlled flap,ACF)的旋翼振动载荷计算模型。采用正交试验方法确立RBF网络训练样本的输入,在CAMRAD II中计算前飞状态下与训练样本对应的旋翼桨毂六力素,并将主通过频率下的分量作为样本输出,对RBF网络进行离线训练。在此基础上采用多周控制器对被控模型进行振动载荷主动控制。随后以2桨叶4m直径ACF旋翼为例,构建了其桨毂减振分析方法,并对桨毂动载荷各分量的减振效果进行了分析。研究表明,采用正交样本训练的RBF网络能够精确映射襟翼偏角与桨毂振动载荷的非线性关系,施加多周控制后,桨毂垂向振动载荷降低接近50%,其他方向的振动载荷也有不同程度的降低。     

基于加速度测量的智能桁架结构振动主动控制

加速度传感器具有频带宽、结构简单、重量轻等优点而获得了广泛使用,因此研究基于加速度测量的结构控制系统具有较大的实用价值。文中的只能获得加速度时,采用模态滤波器技术实现从物理加速度响应解耦得到单模态加速度的响应。然后改变Ｌｕｅｎｂｅｒｇｅｒ观测器的结构形式,从模态加速度响应观测得到模态们移和模态速度响应。基于模态滤波器和最优控制理论,采用独立模态空间控制策略,实现了具有密集模态的三维柔性智能桁架结构     

BP算法各种改进算法的研究及应用

在简述ＢＰ网结构、算法及优缺点的基础上，详细研究了ＢＰ算法的改进方法及措施，即“步长自适应”、“训练集归一化”、“导数提升”、“各层变尺度”、“训练集重组”及“隐含层节点数的确定”。本文以实例在ＢＰ网的训练时间和预报精度两方面，将上述各改进的算法与经典算法做出对比，对比结果表明，合适地选取改进算法将大大加速ＢＰ网的训练时间并有效地提高ＢＰ网的预报精度。