航天器下行数据异变检测算法研究

针对航天器下行遥测数据故障检测问题,建立了相应的非平稳+异常分量模型,并借鉴采样数据新息增量过程的回归系数有界影响辨识方法,提出了航天器下行数据异常突变在线检测算法,该算法具有简捷的递推关系和良好的容错能力。实测数据结果表明,该算法可以有效地检测出航天器异常数据,并能克服异常数据的不利影响,提高在轨航天器测控过程的可靠性。     

应用时变参数建模方法辨识时变模态参数

 应用非平稳时间序列的时变自回归建模方法进行了参数随时间变化的线性系统模态参数的辨识。对线性时变系统在白噪声激励下振动响应的非平稳时间序列进行建模。通过引入基函数将非平稳过程的辨识问题转化为线性时不变过程的辨识。结合信号时频变换确定模型阶次, 通过时变的伯格尔( Bur g) 算法对时变的自回归(AR) 模型系数和时变结构模态频率进行了估算。通过对刚度随时间变化的三自由度系统模态频率的仿真辨识, 验证了辨识方法的有效性。     

输入—输出过程脉冲型故障的统计检测方法与容错检测技术的研究

对于输入-输出系统的脉冲型故障,本文指出了系统运行过程中发生的输出部件故障和输入部件故障与时间序列分析领域AO型及IO型常数据之间的关系,系统地总结了过程故障统计诊断方法(特别是仿Jacknife法、假设检验法和影响分析法)的研究现状及其存在的不足之处,建立了两组容错辨识算法,并基于容错辨识技术提出了分别适用于第一类故障和第二类故障检测与辨识的有效方法。最后,通过仿真计算验证了新方法的有效性。     

飞机执行器故障诊断方法研究

故障诊断是容错控制技术的基础,本文采用了一种独特的辨识算法,通过对系统开环增益的辨识而确定控制系统执行器的工作状态。仿真结果表明,该算法可以快速、有效地确定出当前执行器的工作状态。经过进一步的改进,该算法还可以应用于控制系统其他参数的故障诊断。     

基于反电动势法的双绕组永磁容错电机转子位置估计算法研究

针对双绕组永磁容错电机,在反电动势法基础上,提出一种改进的适用于容错电机的转子位置估计算法。利用每相绕组产生的磁链增量及单位反电动势来估算双绕组永磁容错电机转子的位置,通过锁相环技术进行误差补偿,对该方法中使用到的电机参数进行在线辨识,把辨识结果更新到转子位置估计算法中。通过该方法可以在双绕组永磁容错电机正常工作、单相故障或者多相故障容错的情况下,实现对转子位置以及转速的估计。通过MATLAB/Simulink进行仿真,验证转子位置估算方法的准确性和鲁棒性。     

基于IMM算法的容错气动参数辨识

针对高超声速飞行器非线性模型气动参数在线辨识问题,将需要辨识的参数增广为状态,建立理论解析模型和实际飞行模型。利用交互多模型(IMM)算法在传统3-2-1-1激励输入条件下对增广"状态"进行跟踪,并将跟踪结果作为对参数的辨识结果。仿真结果表明,IMM算法可以在正常及舵面卡死条件下实现对高超声速气动参数的准确辨识,具有较好的容错性能,并能快速诊断出舵面故障。     

一种时域稳定参数预报与最优估计兼容的参数辨识法

 本文导出一种基于时域稳定的参数预报与最优估计兼容的状态估计和参数辨识算法。这种算法将系统辨识分为三步:1.以辨识系统预报误差渐近稳定为准则的参数预报;2.以预报参数为条件的状态估计;3.对参数和状态的后验修正。即一般分割辨识算法（GPIA）与模型参考辨识算法（MRIA）相结合的兼容辨识算法。本文将这一算法用于飞行器气动系数和控制导数的辨识,并与GPIA算法所得结果相比较。     

基于交互式多模型的飞控系统容错控制研究

针对飞控系统故障引起的参数跳变问题,提出一种基于交互式多模型飞控系统容错控制方法,该算法建立在多个辨识模型和最优二次型控制、特征值配置的基础上.首先,根据作动器故障参数模型设计一系列并行的辨识模型,每个模型对应一种故障;然后,分别采用最优二次型控制和特征值配置的方法设计对应于正常模型和故障模型的控制器;最后,基于交互式...     

铣削过程在线辨识与极点配置自适应控制

 研究了铣削加工过程的建模、参数在线辨识及自适应控制问题,为铣削过程建立了二阶离散传递函数模型,提出了一种修正的带遗忘因子递推最小二乘参数辨识算法,从而解决了普通递推最小二乘辨识算法中由于递推计算协方差矩阵衰退或膨胀引起辨识结果失真的问题,采用极点配置设计原理,为铣削过程推导了自适应控制的控制律。仿真和实验表明,修正的最小二乘辨识算法和极点配置自适应控制律是正确和可靠的,自适应控制器可获得所需的响应性能。     

一种基于在线辨识和专家系统的飞行器智能姿态控制方法

针对未来战场形势对攻击型飞行器提出的大包线飞行、大不确定、主动容错控制问题,提出了一种基于在线辨识和专家系统的智能姿态控制方法。该方法通过在线估计飞行器的时域、频域关键参数,驱动专家系统实时计算并调整控制器参数;结合时域、频域辨识结果诊断、定位故障,实现故障隔离、控制策略调整。该方法综合了飞行器结构、气动试验数据和专家知识,通过在线辨识和估计丰富了专家系统推理计算所需信息,促进了专家系统的在线应用,是一种近期可实现的智能控制方法。仿真结果表明,采用该方法,姿态发散概率由无容错控制时的45%降低到容错控制时的0%,姿态控制任务完成率100%。     

基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识

针对影响支持向量机辨识性能的核函数及相关参数,找出使辨识结果最佳的核函数;结合两种措施改进粒子群算法,优化相关参数,选择最佳的参数组合.对比 BP 神经网络和支持向量机对发动机起动过程的辨识结果,得到支持向量机的辨识精度和收敛时间优于 BP 神经网络,与起动数据基本一致.在训练样本存在噪声的情况下,验证了所建辨识模型具...     

一种线性辨识系统动态模型的自寻优算法

基于静态特性已知的线性时变系统,通过对其动态响应数据的分析,建立了随时间跳变的动态参数模型,提出了一种新的线性自寻优辨识算法。该算法在静态特性约束条件下,可估计模型的跳变时刻及结构参数。经对某航空发动机电子综合调节器燃油通道动态过程参数模型辨识的实例,验证了该算法精确快速。      

基于循环平稳时间序列的齿轮裂纹故障早期检测

在分析齿轮振动信号的基础上 ,结合其具有循环平稳性的特点 ,提出了基于线性几乎周期时变 AR模型的故障早期检测方法 ,推导了基于高阶循环累积量的模型参数辨识算法 ,具有抑制加性平稳噪声的优点。最后在某型直升机齿轮裂纹故障早期检测中进行了应用 ,结果表明该方法具有很好的预测能力 ,利用模型残差的峭度能够检测和预报早期裂纹故障 ,同时为根据正常样本检测旋转机械故障提供了一种思路      

基于ODE参数辨识的液压伺服系统灰箱建模

 针对液压伺服系统常规"白箱"建模由于参数无法精确获得导致所得模型精度不高及"黑箱"建模所得模型内部结构未知的问题,本文提出基于ODE参数辨识的液压伺服系统"灰箱"建模。首先,建立了工程上实用的系统状态空间模型, 根据系统特征确定了待辨识参数,将模型辨识问题转化为常微分方程(ODE)参数辨识问题;然后,采用正弦扫频信号作为激励信号和基于带边界约束的信赖域优化算法的初值问题方法进行参数辨识;为了和ODE参数辨识结果进行对比,本文同时采用系统的频率响应数据和最小二乘法辨识得到系统的"黑箱"传递函数模型;最后,通过大量实验验证了辨识模型的精确度。实验结果表明,本文提出的基于信赖域算法的液压伺服系统模型辨识方法可以有效处理参数的边界问题,使辨识模型既具有实际的物理意义,又与实际系统高度符合。     

基于H∞算法的飞机机翼结冰气动参数辨识

针对国内大型飞机结冰防护需求,开展针对大型结冰研究样机的H_∞算法参数辨识结冰探测研究。首先通过参数调节选取一组合适的H_∞算法参数,利用考虑测量噪声的结冰研究样机飞行仿真数据验证H_∞算法的辨识能力,由结果对比发现辨识算法能够跟踪飞机气动导数随结冰累积过程的变化趋势,辨识精度较高,其最大归一化平方根（RMS）误差仅为真值的11%;分析了H_∞算法对81种不同结冰累积过程的辨识能力,通过结果分析发现结冰累积时间较长且结冰速度较慢的情况辨识效果较差,结冰累积时间在100~300 s之间辨识精度较高;最后利用蒙特卡罗仿真分析了不同测量噪声大小对H_∞算法辨识精度和跟踪延时的影响,给出了3个纵向气动导数在随机误差影响下的辨识误差和跟踪延时的统计结果,发现在给定噪声标准差变化范围内,升力和俯仰力矩关于迎角的导数能够得到较为准确的辨识结果,二者的归一化平方根误差均值仅为各自真值的1.8%和4%,其预报延时均值最大仅为3 s和9.5 s。     

基于遗传算法的发动机控制通道数学模型辨识

由于控制器结构的变化,某型发动机电子调节器主要控制通道的动态响应过程为分段线性数学模型。为了获得精确的数学模型,对基本遗传算法进行了改进,提出了一种基于改进遗传算法的辨识算法,能有效辨识出系统的结构跳变时刻及其分段数学模型参数,仿真结果表明,该算法辨识的模型与实际系统接近,较之其它辨识算法具有计算稳定、辨识精度高和适应性强等优点。     

基于LSTM的空间机器人系统惯性张量在轨辨识

在空间机器人抓捕目标的过程中,整个系统的惯性张量会随时间变化且在目标被捕获瞬间发生突变,这会严重影响整体姿态控制的精度。针对以上问题,提出了一种基于长短期记忆（LSTM）的系统惯性张量在轨实时辨识方法。首先,对于目标捕获前后的2个阶段,利用拉格朗日方程建立了空间机器人的动力学模型;然后,基于所建空间机器人模型采用域随机化方法生成足量训练数据,并用其对由LSTM网络与多层全连接网络构建的参数辨识网络进行训练;最后,使用训练好的参数辨识网络对系统惯性张量进行辨识。数值仿真结果表明：所提方法能够精确辨识空间机器人抓捕过程中的系统惯性张量,所研究系统的主惯量平均相对辨识误差小于0.001,惯性积的平均相对辨识误差小于0.01。     

磁悬浮电励磁三相直线同步电机离线参数辨识

建立磁悬浮电励磁三相直线同步电机(MSEETPLSM)的连续时间参数型状态空间方程数学模型,利用前向一阶差分方法将连续时间数学模型离散化成离散时间参数型状态空间方程数学模型,再利用z变换写成递推最小二乘算法标准形式的数学模型。利用递推最小二乘算法在初级转子静止状态下辨识出MSEETPLSM的电阻及自感参数。利用计算机数值仿真软件仿真MSEETPLSM参数的离线辨识算法,得到MSEETPLSM的初级与次级电阻与电感时域辨识曲线,仿真曲线收敛速度较快且辨识精度较高。仿真结果验证了该参数离线辨识算法的有效性。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

基于参数辨识原理的飞机参数分析及算法研究

提出一种在飞机概念设计中基于参数辨识理论的设计参数分析方法。在给定的设计重量和任务剖面要求下,利用基于物理的运动方程和动力学方程模型辨识出飞机气动力参数,并在总体性能评估的基础上进行设计参数分析,给气动设计提供了设计参考;在辨识过程中针对参数可行域离散度很高使得很难收敛到Pareto解的问题,提出了将神经网络预测模型融合到遗传操作过程,使得尽量在可行域内搜索。最后通过对某客机进行算例分析,表明基于辨识理论的参数分析方法和改进的算法是合理和可行的。与一般经验公式方法相比,该方法对布局类型的限制较小,在满足概念设计参数分析准确度要求的条件下能够为下一步的气动设计提供设计指标。