基于双变量预测控制的表贴式永磁同步电机直接转矩控制系统

基于电压矢量幅值和相角为变量的表贴式永磁同步电机(SPMSM)定子磁链幅值和转矩表达式,给出了9个不同幅值和相角的备选电压矢量,采用预测控制计算得出施加不同电压矢量下一时刻的定子磁链幅值和转矩值,建立了基于磁链和转矩误差的目标函数,并选择使目标函数最小的电压矢量为作为下一时刻施加的最优电压矢量。仿真结果表明:在双变量预测控制下,SPMSM直接转矩控制系统运行良好,定子磁链轨迹为理想圆,磁链和转矩均符合控制要求,转速跟踪良好,定子电流波形正弦。进一步对比分析表明:与开关表和固定电压矢量选择策略相比,双变量预测控制能显著减小转矩和磁链脉动。与开关表相比,转矩脉动均方根误差降低了62.92%,磁链脉动均方根误差降低了45.05%,评价函数均值降低了60.30%;与固定电压矢量选择策略相比,转矩脉动均方根误差降低了22.40%,磁链脉动均方根误差降低了3.85%,评价函数均值降低了15.93%。     

航空发动机脉动式装配生产线工艺仿真关键技术研究

面向国内民用航空发动机总装批产能力建设的需求,对标国内外先进脉动式装配生产线的研发进度和实施状态,在建设规划阶段,提出了脉动式总装生产线的工艺仿真方案。阐述了脉动式总装生产线工艺仿真的主要技术内容和关键技术方向,重点对关键技术的解决方案和实施途径进行规划,包括装配网络图建模及优化、车间工艺布局及生产仿真、基于二三维关联集成仿真的虚拟产品制造,最后对脉动式生产线数字孪生体进行了展望。     

容错型混合励磁磁通切换电机的模型预测控制

为了提高电机驱动系统的带故障运行性能,实现电机的最小铜耗容错运行,提出一种基于模型预测控制算法的容错型混合励磁磁通切换(FTHEFS)电机容错控制方法。以1台6/13极FTHEFS电机为控制对象,针对电机单相绕组断路故障,基于三相四桥臂逆变器拓扑,分别对模型预测转矩控制和无差拍模型预测磁链控制算法下的最小铜耗容错控制方法进行研究分析,并对所提容错控制方法的可行性和有效性进行验证。研究结果表明:两种控制方法均能使故障前后转矩、转速和定子磁链保持不变,同时降低故障后的电机铜耗,保证系统稳定运行。与模型预测转矩控制相比,无差拍模型预测磁链容错控制能够在降低开关频率的同时减小故障前后的磁链脉动。     

基于航空发动机脉动装配的智能管控技术研究

脉动装配生产组织模式能够有效提高航空发动机装配的质量和效率。通过对国产航空发动机脉动装配生产组织模式的需求分析,提出生产资源的精准配送是保证生产线实现脉动装配的关键。梳理国内外智能制造生态标准,结合发动机装配需求,提出基于实时数据驱动的航空发动机脉动装配生产线智能管控系统。总结出包括装配工艺仿真、智能排产与动态调度、物料标识与配送、技术状态管理、装配状态采集及优选优配等方面的关键技术。为建设智能、柔性、脉动的航空发动机装配系统提供技术支持。     

表贴式永磁同步电机有限集模型预测转矩控制成本函数研究

针对表贴式永磁同步电机模型预测转矩控制系统,提出了一种均衡磁链控制和转矩控制的权重系数设计方法,将磁链控制和转矩控制转换为相对误差率的成本函数,从而无需权重系数设计。仿真结果验证以上2种成本函数运行效果良好,但前者对电机参数依赖性较强。由于上述2种成本函数均不含磁链约束项,转矩动态下磁链出现较大的脉动。因此提出了一种含磁链控制约束的成本函数,仿真结果表明,可有效消除磁链脉动。同时,还设计了使用磁链约束项代替磁链控制项的成本函数,但仿真结果表明,虽也可有效消除磁链脉动,但控制效果不及前3种成本函数。     

飞机总装脉动生产线及其信息管理系统的应用与研究

<正>飞机总装脉动生产线是一个单件流过程,要求连续的物流供给,总装的移动节拍将拉动整个装配和供应链的生产步伐。通过信息系统对装配计划的拉动,可以实现整个供应链按装配计划的需求生产,并严格与生产线的装配节拍同步,实现供应链的协同。因此,飞机总装脉动生产线将彻底颠覆传统的企业运行理念、状态和文化,提高我国的飞机制造水平。     

基于仿真决策的飞机总装脉动生产线规划与运行优化关键技术

针对飞机总装脉动生产线,探讨虚实映射环境下,利用建模仿真和决策支持等技术对生产线的装配工艺流程、生产线规划、物流配送和资源调度等方案的优化方法,解决脉动生产线在设计阶段规划不够合理,在运行阶段节拍不稳定、节点难保证等问题,提高生产线整体运行效率。     

一种面向时序数据的多品种小批量生产线性能预测模型研究

随着生产线数字化、自动化水平的提高,产生了大量的反映运行过程机理及运行状态的数据,这些数据为生产线性能分析和预测提供了可能。针对生产线的在制品数量、生产周期和生产效率性能指标,构建了一种面向时序数据的循环深度信念网络的生产线预测模型（Cycle–deep belife network,C–DBN）;针对传统基于SGD(Stochastic gradient descent)的训练方法存在的预测模型收敛速度慢以及精度低等问题,提出了基于AMM(Adam with momentum)算法的生产线性能预测模型训练方法;确定了面向时序数据的生产线性能预测模型训练流程。最终通过实例验证了生产线性能预测模型和训练方法的有效性。     

基于SPN的跑道利用率模型分析与研究

采用随机Petri网(SPN)建立了跑道系统运行约束方程;通过构造同构马尔科夫链建立了系统处于各种状态时的稳态概率表达式;改变变迁的触发速率,分析跑道利用率的变化情况。证明了模型的可达性、有界性,且不存在死点。     

基于隐马尔科夫模型的故障诊断系统研究

在制造行业中,机械设备的状态检测技术能提供关于设备运行状态的实时信息,为避免生产损失和减少设备的致命故障提供保障。提出了一套基于小波变换和隐马尔科夫模型(Hidden Markov Models,HMMs)的故障检测系统。提出了小波模极大值分布(Wavelet Modulus Maxima Distribution),并将之定义为诊断系统的观察量加以验证。同时该系统采用在线模型参数估计和培训算法,通过选取能最大化对数似然度的HMM模型,确定设备所处状态。     

基于马尔可夫链的飞机刹车片检查时间确定

为结合飞机实际运行工况,科学合理地制定刹车片检查时间,提出了一种基于马尔可夫链理论的预测模型。以某一机群刹车片检查时间确定为例,分别论述了刹车片磨损状态的划分,以及转移概率矩阵的构造与估计,并对该机群刹车片磨损状态进行了预测,其预测结果与实际检查情况较吻合。根据刹车片磨损状况的预测结果,制定了该机群在实际运行工况下的刹车片检查时间。实际运行情况表明,所制定的刹车片查检时间可行、有效。     

中国民航旅客吞吐量的灰色马尔可夫模型预测

民航旅客吞吐量的规模和增长速度是民航基础数据,是衡量民航发展的重要指标,旨在通过统计学的一般方法揭示民航旅客吞吐量的变化规律、做出准确的预测。民航旅客吞吐量的规模和增长可以使用灰色预测模型进行预测．并且结果比较准确。在此基础上,提出了引入马尔可夫链预测理论,建立民航旅客吞吐量灰色马尔可夫预测模型的设想。以期使预测结果更加准确可靠。在实例中,对比了灰色预测模型和灰色马尔可夫预测模型的预测结果．验证了民航旅客吞吐量的灰色马尔可夫预测模型预测精度高于灰色预测模型预测精度。可见。灰色马尔可夫预测模型可用于民航旅客吞吐量预测,并可以提供比灰色预测模型更为准确可靠的预测结果。最后．依据灰色马尔可夫预测模型计算得出了2007年和2008年的民航旅客吞吐量预测值．     

基于马尔科夫链的自动测试设备可靠性预测

自动测试设备在生产和科研过程中非常重要,其可靠性在科研和生产中有着重要的意义。通过对马尔可夫链的分析,提出了基于马尔可夫链建立的自动测试设备可靠性预测的模型,根据某一阶段的自动测试设备故障数据,对下一阶段该自动测试设备可靠性进行预测,从而得到自动测试设备基于马尔可夫链的可靠性预测结果。     

基于改进HMM和LS-SVM的机载设备故障预测研究

针对传统故障预测方法不能直接预测设备状态的不足,提出了将改进隐马尔科夫模型（HMM）和最小二乘支持向量机（LS—SVM）相结合的机载设备故障预测方法。首先,采用多智能体遗传算法对HMM参数进行训练优化,克服了B-W算法易陷入局部最优解的缺陷;其次,分别研究设计了设备是否具有使用阶段状态退化过程数据2种情况下的故障预测算法流程;最后,以飞机发动机温控放大器为应用对象进行仿真计算。结果表明,该算法不仅预测精度高,而且预测结果直接与设备状态相关,易于理解分析。     

变量相关情况下基于马尔可夫链样本模拟的线抽样可靠性灵敏度分析方法

针对变量具有相关性的可靠性灵敏度分析问题,提出了一种变量相关情况下基于马尔可夫链样本模拟的线抽样可靠性灵敏度分析方法。在所提方法中,首先将相关变量等价转换为独立正态变量,然后采用基于马尔可夫链样本模拟的线抽样方法,求解失效概率对等价独立正态变量分布参数的偏导数,最后利用等价变换前后变量分布参数之间的解析关系和复合函数求导法则,求得失效概率对相关变量分布参数的可靠性灵敏度。为了解所提方法的效率和精度,对所提方法的可靠性灵敏度估计值进行了方差分析。由于所提方法采用马尔可夫链快速产生失效域中的条件样本,这些失效域中的样本可用来准确获取重要方向,并可作为线抽样的随机样本,因而该方法具有很高的抽样效率。算例结果表明,所提方法是一种计算相关变量可靠性灵敏度的高效率、高精度方法。     

Multiple model particle flter track-before-detect for range ambiguous radar

The middle pulse repetition frequency（MPRF）and high pulse repetition frequency（HPRF）modes are widely adopted in airborne pulse Doppler（PD）radar systems,which results in the problem that the range measurement of targets is ambiguous.The existing data processing based range ambiguity resolving methods work well on the condition that the signal-to-noise ratio（SNR）is high enough.In this paper,a multiple model particle flter（MMPF）based track-beforedetect（TBD）method is proposed to address the problem of target detection and tracking with range ambiguous radar in low-SNR environment.By introducing a discrete variable that denotes whether a target is present or not and the discrete pulse interval number（PIN）as components of the target state vector,and modeling the incremental variable of the PIN as a three-state Markov chain,the proposed algorithm converts the problem of range ambiguity resolving into a hybrid state fltering problem.At last,the hybrid fltering problem is implemented by a MMPF-based TBD method in the Bayesian framework.Simulation results demonstrate that the proposed Bayesian approach can estimate target state as well as the PIN simultaneously,and succeeds in detecting and tracking weak targets with the range ambiguous radar.Simulation results also show that the performance of the proposed method is superior to that of the multiple hypothesis（MH）method in low-SNR environment.     

海军航空兵机动转场备件携带量预测模型研究

针对海军航空兵转场时所携行航材备件需求量缺乏定量分析和精确数据计算方法的情况,提出了一种改进的灰色马尔可夫链模型用于预测备件携带数量。模型采用高次插值生成数据序列,并引入接近关联度改进灰色马尔可夫链状态划分方法。实例计算结果表明,该模型可提高预测备件携带数量预测精度。     

二维空间中目标轨迹预测算法研究与分析

本文主要研究移动目标在二维空间内的轨迹预测算法,首先介绍了马尔可夫蒙特卡罗预测算法,包括影响状态阀值的因素,以及转移概率和积累概率的计算方法;接着介绍了线性神经网络的预测算法,如神经元模型和神经网络模型的组成,之后重点介绍了线性神经网络的学习规则,以及学习率对预测算法的影响.最后通过仿真试验,对两种预测方法的精准度和自适应时间进行了对比和分析     

改进的MMPHD机动目标跟踪方法

基于序列蒙特卡罗方法的经典多模概率假设密度滤波方法及其各种衍生方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型,通过将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间实现目标状态的捕获,造成计算量大、目标跟踪精度差。为此,提出一种改进的多模粒子概率假设密度机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息估计目标运动模型概率及模型参数,并将估计得到的目标模型应用到粒子概率假设密度滤波方法的预测过程中生成预测粒子,从而将大部分粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,实现粒子的有效利用。数值仿真表明,所提方法不仅显著地减少了目标丢失个数,而且提高了目标跟踪精度。     

基于灰色系统预测直升机航迹的研究

 反直升机智能雷对直升机航迹的预测在作战中非常重要,但在数据非常有限的情况下,准确地预测又很困难。提出了用灰色系统理论解决直升机航迹预测问题,建立了灰色系统 GM预测模型和 n次累加残差模型并对GM预测模型进行修正。在每个采样期间内,实时在线建立GM预测模型和残差模型以提高预测精度。通过实例计算能看出用较少的探测数据可以得到较高的预测精度。