基于径向基函数神经网络的模型跟随自修复控制

提出一种基于径向基函数神经网络的模型跟随非线性自修复控制方法。该方法可不必精确已知故障的位置及程度,即可重构控制律使系统在故障情况下的输出精确跟踪期望参考模型的输出,并采用神经网络控制器以补偿邦联引起的非线性因素的影响。     

一种BP网络自整定PID控制算法及其在NF-6风洞控制中的应用

NF-6风洞是一座增压、连续、高速回流式风洞,对各子系统的控制性能都有较高的要求。针对NF-6风洞对模型姿态系统控制性能提出的高要求,提出了一种BP网络自整定PID控制策略,并结合现有的改进型PID控制思想对其进行了进一步的分析与改进。仿真结果及初步应用表明:该算法在算法收敛性、实时性及控制精度上较传统PID算法及BP网络算法都有较大程度的提高。     

定点DSP的开发实践

本文阐述了在定点DSP芯片的开发过程中如何进行数据处理特别是实数处理以及开发过程中要注意的一些问题。     

等离子体气动激励扩大低速轴流式压气机稳定性的实验

在低速轴流式压气机孤立转子实验台上进行了等离子体气动激励扩大压气机稳定性的实验研究.研制了等离子体气动激励处理机匣,通过比较一定转速下施加等离子体气动激励前后的压升系数和流量系数,研究压气机稳定性的变化.施加等离子体气动激励后,转速为900 r/min和1 080 r/min时,压气机近失速流量系数分别降低5.2%和5.07%.等离子体气动激励电压增大后,扩稳效果更好.在距离转子叶片前缘49.5%弦长处施加等离子体气动激励,扩稳效果更好.      

航空发动机的支持向量机自适应PID控制

首先介绍了支持向量机(SVM)的原理, 建立了支持向量机回归(SVMR)模型.将SVMR与基于支持向量机的控制器相结合, 组成自适应PID支持向量机控制(SVMC)系统.最后用于某型航空发动机, 通过在选定的设计点处进行控制系统的设计, 利用支持向量机强大非线性映射能力、网络结构的自动最优化特性, 使控制系统在发动机偏离设计点工作时控制系统仍保持很好的性能.为通用非线性控制提供了一种新的控制思路.      

某型涡扇发动机起动过程数值模拟

基于发动机设计点参数和压气机、涡轮高转速特性数据,完善了一种计算风扇、高压压气机和高、低压涡轮小转速特性近似方法,并进一步基于涡扇发动机部件匹配技术,建立了某型涡扇发动机起动过程计算模型及相应算法,给出了比较合理的发动机起动过程模拟结果.      

适用于柔性工艺规划的分层规划法

提出了基于分层约束的柔性工艺规划方法,并用实例说明了规划的设计方法;通过引入AOS树作为特征加工顺序的组织方法,为后续的在线设计提供了多种可选方案路线,为非线性工艺设计提供了必需的技术保障.     

基于特征的航空发动机涡轮叶片参数化设计

从零件层、特征层和参数层的角度,详细分析和阐述了涡轮叶片及其叶身特征、叶身附属特征和标准件之间的关系.给出了涡轮叶片的叶身特征、标准件,以及叶身附属特征中的扰流柱和隔肋特征参数化设计的实例.详细介绍了扰流柱和隔肋的参数化设计过程,以程序设计结合标准模板件的方式实现了扰流柱和隔肋的参数化设计.     

点火位置对圆盘结构下旋转爆震波起爆过程的影响

为分析点火位置改变对旋转爆震波(RDW)起爆过程的影响,在圆盘形旋转爆震发动机上进行点火实验,研究了不同点火位置、质量流率条件下旋转爆震波的建立过程及工作特性.结果表明,不同点火位置下,RDW的起爆过程皆经历点火器放电、爆燃转爆震以及稳定旋转爆震3个阶段.点火位置靠近喷注面附近时,RDW起爆过程中的无序缓燃模式缩短,起...     

一种基于指数损失函数的多类分类AdaBoost算法及其应用

 提出一种新的多类分类AdaBoost算法——使用多类分类指数损失函数的前向逐步叠加模型FSAMME（forward stagewise additive modeling using a multi class exponential loss function）。该算法是基于原始的两类分类AdaBoost算法归结为使用两类分类指数损失函数的前向逐步叠加模型的统计学观点,将两类分类的前向逐步叠加模型自然扩展到多类分类情况下得到的,并采用多类指数损失函数和前向逐步叠加模型对FSAMME进行了详细的理论证明。该算法大大降低对弱分类器的精度要求,只需每个弱分类器的精度比随机猜测好;算法简单明了,不用把多类问题转化为多个两类问题,而是直接求解多类分类问题,大大减小计算复杂度和计算量。通过对基准数据库的测试分类及航空发动机故障样本的诊断,结果表明:FSAMME算法一方面可达到较高的分类诊断准确率,其准确率明显高于AdaBoost.M1,略高于AdaBoost.MH;另一方面可大大减小计算成本,满足在线快速分类诊断的要求。