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随着人工智能技术的发展,智能航空发动机逐渐成为当今航空领域研究的热点。传统的航空发动机控制对发动机模型的依赖性过强,而基于发动机气热动力学公式的机理建模会引入较大的建模误差,给控制器设计带来困难。对此,提出一种基于强化学习的航空发动机控制虚拟自学习方法,首先利用航空发动机的试验数据通过LSTM 神经网络建立虚拟学习环境,然后采用深度强化学习TD3 算法,在虚拟环境中训练智能控制器,最后采用JT9D 发动机模型验证智能控制器的性能。结果表明:相比于传统PID 控制,智能控制器产生的超调量更小,调节时间更短。 相似文献
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旋转高频信号注入法注入信号较为稳定,且位置估计过程不依赖电机参数,因而十分适用于内置式永磁同步电机(IPMSM)的零、低速转子位置检测。针对传统高频信号注入法无法辨别磁极的问题,用电压方波注入法检测磁极,结合有限元软件仿真,来合理选取方波电压幅值和时长,有效缩短了磁极判断耗时。分析了滤波器和信号离散化对位置估计精度的影响,提出在低速段可用线段拟合带通滤波器中心频率处的相频特性曲线,推导所需补偿角度与电机转速的关系。在理论分析的基础上,采用基于DSP28335的样机平台进行试验,结果表明磁极判断过程稳定,耗时较短,补偿后的位置估计值相比补偿前有明显改善,调速过程中系统动态性能良好。 相似文献
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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。 相似文献
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交互式多模型粒子滤波优化重采样算法 总被引:2,自引:2,他引:0
针对标准交互式多模型粒子滤波(IMMPF)算法中存在粒子退化及多样性匮乏问题,提出了交互式多模型粒子滤波优化重采样(IMMPFOR)算法,利用线性优化理论改善模型中具有小权值的粒子精度。该算法的新颖性体现在给定量测信息条件下,利用线性优化方法及模型交互概率将每个模型中拥有小权值的粒子替换成新的粒子。新的粒子既包含本模型中粒子信息,又包含了本模型与其他模型交互后的粒子信息。目标跟踪的仿真结果证明:每个模型新产生的粒子集合可以准确地近似真实状态后验概率密度函数,系统的估计精度与标准IMMPF算法相比有较大提升。 相似文献
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为了提高复合材料帽型加筋壁板结构中筋条与蒙皮界面处的连接强度,引入Z-pin三维增强技术。制备了Z-pin增强帽型接头试样,并对其进行拉伸试验,研究Z-pin对帽型接头界面增强机理及不同Z-pin体积分数、直径及加载跨距对筋条与蒙皮界面处连接性能的影响规律。结果表明:Z-pin直径为0.5 mm、植入角度为90°时,在体积分数0%~1.0%范围内,Z-pin增强帽型接头拉伸强度随着体积分数的增加而增加,增长趋势随体积分数增加而减缓,含1.0% Z-pin增强帽型接头比未增强接头强度提高了31.2%,在体积分数1.0%~1.5%范围内,Z-pin增强帽型接头拉伸强度呈降低趋势;Z-pin直径对帽型接头拉伸强度影响不显著;随着加载跨距的增加,含0.5%(直径0.5 mm)Z-pin增强帽型接头伴随有失效模式转变,拉伸强度呈现降低趋势。 相似文献
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随着深空探测器技术的不断发展,深空探测器设计逐渐转向模块化和标准化。串联结构是模块化深空探测器常见并较为合理的结构形式,而如何将运载对探测器整体模态频率的指标要求合理转化为对探测器各个模块结构的设计要求是当前工作中的一项挑战。根据子结构综合模态法并基于固定边界法和悬臂梁理论,提出了探测器子结构模块动力学模态指标的分配方法。采用3种子结构模块极限处理方法,用全解析方式推导了子结构模块的基频表达式,并分析了子结构模块的动力学特性与探测器整体结构动力学特性之间的关系。提出的子结构模块的动力学指标分解方法操作简单,精度较高,可为串联式模块化深空探测器的设计提供关键性的指导。 相似文献
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