同步机动态模型参数的数字机估计

本文的主要目的是发展一种数字机参数估计算法,它能从带有噪声的数据中提炼出同步发电机的动态模型参数。本方法采用的是建立电机模型;用该模型计算在参数初值的基础上的电流输出;进而利用电机参数的灵敏度矩阵,调整参数值,以使量测输出与模型输出间误差的平方和达到最小。进一步,结合噪声的统计规律于估计方法之中,通过加权阵的形式,建立了极大似然估计器。     

基于ARMA模型的引信系统动态精度测定方法

引信系统静态试验满足精度指标后,要在导弹和目标处于相对运动的状态下,进行动态精度测定以检查引信系统输出值相对标准值的误差,决定是否需要校正精度。对引信系统误差序列建立ARMA模型后,使用现场数据辨识模型参数,并使用残差白性分析和零极点分析对模型进行了检验,基于该模型所预测的误差数据,对引信系统的动态精度进行简易测定,其结果与靶场试验测定结果一致,表明该方法可作为一种适用于现场的动态精度测定方法。     

基于无差拍预测控制和扰动观测器的永磁同步电机电流控制

永磁同步电机(PMSM)转速或转矩驱动系统都要求具有良好的电流控制性能,因此对电流环的控制至关重要。为了提高电流的动态性能和鲁棒性,基于无差拍预测控制和扰动观测器提出了一种新的PMSM电流控制方法。利用预测控制动态性能好,易于数字实现等优点,基于无差拍原理设计了预测电流控制器,但该方法对电机模型及参数依赖较大。针对实际应用中由于建模误差及参数变化等产生的扰动,设计了一种简单的扰动观测器,并用于电流环的前馈补偿控制,有效地提高了系统的鲁棒性。基于dSPACE平台完成了试验验证。试验结果表明:所提出的电流控制方法能实现电流的快速跟踪控制,而且具有较强的鲁棒性。     

基于RBF神经网络的开关磁阻电机在线建模 及其实验验证

 为了获取开关磁阻电机(SRM)的精确模型,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络对SRM进行建模的方法,主要包括离线建模和在线建模两部分。离线建模通过实验测量得到SRM的磁链特性曲线,并利用该数据训练RBF神经网络,实现SRM磁链的离线建模;在线建模是指当SRM的运行状态发生变化时,离线模型的估计磁链与实际磁链会产生误差,通过对神经网络的输出权值进行在线调节,实现具有在线动态调节功能的SRM在线模型。为了验证该方法的可行性,针对一台12/8结构的SRM样机进行仿真和实验,结果表明SRM的离线模型和在线模型在仿真和实验条件下均能正确地估计SRM的磁链特性,而且在线模型的估计精度高于离线模型,验证了本文的研究方法合理有效。     

基于混合控制集预测控制的永磁同步电机电流脉动抑制方法

模型预测控制(MPC)技术近年来在高动态性能电机驱动系统中应用广泛。为了克服传统MPC技术中有限控制集(FCS)造成的稳态电流脉动问题,提出了一种基于混合控制集(MCS)预测控制的永磁同步电机(PMSM)电流脉动抑制方法。分析建立PMSM预测控制系统离散数学模型,并分析电压矢量精度与电流脉动之间的关联性;在此基础上,MCSMPC将电压源型逆变器有限的有效电压矢量数,扩展为多个以占空比形式存在的虚拟电压矢量,并基于上述虚拟电压矢量完成MPC优化问题在线求解;此外,考虑到MCSMPC系统的参数敏感性问题,对MCSMPC系统反馈噪声问题进行分析讨论。最后,搭建双15 kW PMSM对拖样机测试平台进行试验分析,分析内容包括MCS方法动态跟踪特性、电流脉动稳态效果。试验结果表明所提出的MCSMPC方法在保留了传统预测控制技术高动态响应的基础上,可有效降低PMSM稳态电流脉动幅度和运行噪声。     

高超声速超燃冲压发动机实时模型仿真研究

给出了一种高超声速超燃冲压发动机实时模型建立方法.发动机采用基于特性的部件级建模思想,考虑了燃烧室的容积效应,其中,在计算进气道参数时给出一种计算激波角的方法,该方法能够一次得到激波角,不需数值解法,在保证精度的同时简化了计算过程.该发动机动态模型通过数值积分来完成,避免了循环迭代,提高了模型计算速度与实时性.以某超燃冲压发动机建模为例, 通过闭环仿真实验得到在动态过程中响应时间在1s左右,超调量为0.5%.仿真结果表明:该建模方法满足提高实时性的要求,有助于对此类发动机动态过程进行控制研究.      

一种基于加速度预估计的机动目标跟踪算法

研究分析了几种典型单机动目标模型的建模方法,针对现有单机动目标模型中机动参数需要先验假设,并且不能随目标机动情况的改变而自适应调整的问题,提出了一种加速度预估计模型(Acceleration Pre-estimation Model,APM)。该模型首先用位置量测对机动加速度进行预估计;然后,将加速度估计值作为系统的输入控制项建模;将估计误差看做系统的机动控制项,并作为系统的相关噪声建模。由于APM模型中,加速度机动参数是通过位置量测实时估计得到的,不需要先验假设。与现有单机动目标模型相比,该模型的自适应能力得到了提高。     

一种两自由度飞行机械臂系统的设计与实现

提出了一种基于欧拉-拉格朗日方法的飞行机械臂系统模型,在机械臂缓慢运动的合理假设下,模型不仅能有效描述实际系统,同时模型表达得到了精简。在此基础上进行控制器设计,首先使用输出变换将系统反馈线性化,并将内外环动态分离,基于此分别设计外环滑模控制器和内环比例-积分-微分（PID）控制器。该控制器在仿真实验中能有效抑制机械臂带来的扰动且镇定和轨迹跟踪性能明显优于经典的串级比例-积分-微分控制器。结果表明本文提出的建模和控制方法能够有效补偿机械臂的已建模扰动,并能充分抑制机械臂摆动产生的未建模扰动,且控制器计算复杂度适中,能够满足实际应用需求。     

独立励磁直流发电系统优化控制方法比较

传统的电压环比例积分（PI）控制无法兼顾直流（DC）发电系统的稳态和动态性能，一种电容能量平衡控制（CEC）方法被提出用以提升独立励磁直流发电系统的动态性能，CEC外环仍然采用PI控制。提出一种基于负载反馈的广义预测控制（GPC）方法，与PI控制框架下的电容能量控制方法进行比较研究。从原理上分析了CEC与GPC方法的特点，指出CEC方法的高比例增益能够加速系统动态响应，但外环的积分环节与负载电流反馈相冲突，会影响系统的电压稳态精度。分别构建CEC与GPC方法下的系统传递函数，从抗负载电流扰动的角度进行控制参数优化设计，并进行仿真验证，讨论了电容参数失配对2种控制方法的影响。最后，通过对比实验验证了本文对2种优化控制方法分析的正确性。实验结果表明：优化控制参数后的GPC与CEC方法在动态性能上优于传统的电压环PI控制，且相较于CEC,GPC拥有更强的鲁棒性。     

采用定子电流与扰动观测的永磁同步电机改进预测电流控制

提出了一种采用定子电流和扰动观测补偿的改进预测电流控制(PCC)算法。理论上永磁同步电机PCC具有优异的控制性能,但现实系统中离散采样延时与电磁参数时变等问题使得原理上基于模型的预测电流控制器的控制品质严重恶化。设计了龙伯格(Luenberger)状态观测器实现对定子电流与参数扰动的观测,并应用于补偿和改进经典的无差拍预测电流控制器。将观测到的当前时刻的定子电流替代当前时刻的采样电流用于反馈控制,以补偿采样延时;运行过程中电磁参数的变化使得模型参数失配,其影响以电压扰动的形式被观测出来,并补偿到预测控制输出的电压指令中。仿真和试验结果验证了所提方法的有效性。     

基于改进拟合法的涡扇发动机状态变量模型建立方法

为解决拟合法建立涡扇发动机状态变量模型时初值难以选取的问题和有效提高模型的精度,研究了一种改进的优化拟合方法.针对拟合法初值难以选取的问题,采用改进偏导数法获得的优化迭代初值;根据发动机稳态工作点线性化模型的动态响应与该点处的非线性模型动态响应一致的原则,采用线性最小二乘优化拟合法建立某型涡扇发动机状态变量模型.通过在不同状态工作点、采用不同模型结构,与改进偏导数法和非线性部件级模型仿真结果相比较表明:该方法能有效保证模型收敛性,具有较高的建模精度,并适用于高阶系统建模.     

基于遗传算法的航空发动机状态变量模型建立方法

提出了一种采用遗传算法建立用于航空发动机控制系统设计的小偏差状态变量模型的方法,即根据发动机稳态工作点处的线性化数学模型的动态响应应该与该稳态工作点处的非线性数学模型动态响应一致的原则来构造遗传算法的适应度函数,通过优化算法,得出系统的状态变量模型。该方法不受系统模态及模型阶次的限制。应用该方法建立某型涡扇发动机的小偏差状态变量模型,具有较高的建模精度,根据该状态变量模型设计鲁棒控制器取得了良好的控制效果,从而验证了该方法的有效性。      

一种交流固态功率控制器新型建模仿真方法

为解决交流(AC)固态功率控制器(SSPC)利用Saber软件基于真实结构及器件的仿真方法仿真速度慢、三相AC SSPC带整流桥负载无法仿真的问题,提出一种新型建模仿真方法,只考虑AC SSPC对外工作行为,不依赖于真实结构及器件,利用Saber软件控制单元建模。分析该模型的工作行为,验证了各种负载的兼容性及保护特性,实现了三相带整流桥负载的仿真。与基于真实结构及器件的模型对比,仿真速度和收敛性能显著提高。     

充气式蓄能器参数选型方法研究

容积和预充气压力是充气式蓄能器的关键参数，对其动态性能（工作状态下，其压力与流量的输出性能）有较大影响。以某型飞机舵面应急型充气式蓄能器计算选型为例，基于Hypneu 仿真软件中的液压元件库，结合该型飞机液压系统的主要设计参数以及应急型蓄能器的工作原理，建立蓄能器作动仿真模型；在Hypneu中设置测试点记录仿真曲线，通过分析仿真曲线探究充气式蓄能器的关键参数对其动态性能的影响；结合理论计算与仿真分析，提出一套蓄能器参数选型方法，并通过试验验证该选型方法。结果表明：蓄能器的预充气压力越大，初始蓄能器输出的有效容积越小，减少预充气压力增加有效容积的同时会降低蓄能器的输出压力，试验结果与仿真结果接近，使用该方法选型的蓄能器可以满足作动要求。     

高空台特种调节阀建模方法对比研究

为了获得准确的轮盘式特种调节阀流量特性模型,提高高空舱进口流量预测精度,提出了基于BP神经网络和NARX网络的建模方法。在对调节阀与传感器测点位置分析的基础上,将调节阀和阀后容腔作为整体进行建模。对比研究了流量系数、静态BP神经网络以及基于Gamma Test的动态NARX网络建模方法,并给出了工程中选取建模方法的建议。以试验流量数据为基准,仿真对比了不同阀门开度变化时,各模型输出流量的稳态误差和动态误差。结果表明,BP神经网络方法和NARX网络方法建模精度要优于流量系数法。同时,BP神经网络模型最大稳态误差为0.52kg/s,优于NARX网络模型和流量系数模型。NARX网络模型的最大动态误差为2.04kg/s,相比于BP神经网络模型和流量系数模型,能够更准确地反映流量的动态特性。     

基于稀疏自动编码器的发动机机载模型建模方法研究

为解决分段线性化机载模型精度不足的问题,提出并设计了基于稀疏自动编码器的大包线、具有10输入11输出的发动机机载自适应模型,该模型由稳态、动态两部分组合而成。首先基于一种新的相似准则进行建模所需样本数据的压缩,在保留主要信息的同时,大大降低了数据量及采样时间。用BP算法对简化后的样本数据进行了机载模型稳态部分的建模。针对机载模型动态部分所需样本数据量巨大、BP算法难以训练的问题,建立了基于稀疏自动编码器的动态机载模型。引入准稳态判断逻辑,在动态过程使用稀疏自动编码器的动态机载模型,在稳态过程使用基于BP算法的稳态机载模型。仿真结果表明,所建立的发动机机载模型具有优良的动稳态精度,且实时性好、存储量小,其中动态精度小于1%,稳态精度小于0.6%,一次模型计算时间不大于1ms,模型存储量不大于100kB。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。     

一种单相光伏并网逆变器改进预测电流控制算法

光伏并网逆变器传统预测电流控制算法由于采样与计算延时会造成差一拍控制,使得逆变器并网电流不能很好地跟踪目标电流,同时逆变器滤波电感模型值与实际值有误差时会造成并网电流谐波大,还可能导致系统不稳定。为克服这些不足,提出了一种改进的预测电流控制方法,可提前一个采样周期对并网逆变器输出电压进行预测,同时利用递推最小二乘法对电感参数进行在线辩识。仿真和试验结果表明所提方法有效提高了逆变器并网电流对目标电流的跟踪精度,减小了并网电流的谐波分量,提高了由逆变器进网的电能的质量。     

无人机滑橇缓冲装置动力学仿真分析

着陆缓冲装置的性能主要依靠缓冲器来实现,而缓冲器的仿真建模是虚拟样机设计的关键,传统的缓冲器建模方法主要采用理论公式法,其精度较难确定。根据无人机的使用要求,设计一种适用于伞降回收的滑橇缓冲方案;运用缓冲器静压试验及缓冲器落震试验数据曲线建立缓冲器动力学模型;基于缓冲器动力学模型研究全机多刚体落震模型,对无人机着陆缓冲过程的动态特性进行仿真分析;应用有限元技术对滑橇结构动态响应进行非线性动力学仿真分析,并根据仿真结果优化滑橇缓冲装置设计参数。结果表明:仿真结果与全机落震试验结果相吻合;所建立的无人机落震模型精度较高,满足工程需要,能极大地减少试验成本,缩短研制周期。     

一种加速度计小型化V/F电路设计

本文提出了一种惯导系统中加速度计信息采集的V/F方案,其将加速度计输出的电流信号通过采样电阻转化成电压信号,再由高精度V/F芯片进行电压信号到频率信号的转换,然后通过FPGA计数、同步、补偿并最终输出.整个方案的实现过程简单,电路体积小,成本低,非常适用于导弹及鱼雷等捷联惯导系统应用领域.实验证明,该方法提高了加速度计...