基于时频二维估计的卫星导航失锁快速重定位技术

卫星导航接收机在天线受到遮挡或者弱信号环境中易出现信号失锁现象,信号恢复后的重定位时间成为接收机的一项重要性能指标。提出一种基于时频二维估计、适用于中低动态应用场景的失锁快速重定位技术,利用信号失锁前测量的载波多普勒频率和码相位等信息对失锁后的多普勒频率及码相位进行估计,信号恢复后直接启用信号跟踪,无需进行位同步和帧同步,即可实现快速重定位。对该技术进行工程实现及试验验证,结果表明信号输入功率高于–145dBm(积分时间为10ms)、失锁时间小于60s时,接收机重定位时间在1s以内。     

基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。     

Fault diagnosis based on measurement reconstruction of HPT exit pressure for turbofan engine

Aero-engine gas path health monitoring plays a critical role in Engine Health Management(EHM). To achieve unbiased estimation, traditional filtering methods have strict requirements on measurement parameters which sometimes cannot be measured in engineering. The most typical one is the High-Pressure Turbine(HPT) exit pressure, which is vital to distinguishing failure modes between different turbines. For the case of an abrupt failure occurring in a single turbine component, a model-based sensor measurement reconstruction method is proposed in this paper. First,to estimate the missing measurements, the forward algorithm and the backward algorithm are developed based on corresponding component models according to the failure hypotheses. Then,a new fault diagnosis logic is designed and the traditional nonlinear filter is improved by adding the measurement estimation module and the health parameter correction module, which uses the reconstructed measurement to complete the health parameters estimation. Simulation results show that the proposed method can well restore the desired measurement and the estimated measurement can be used in the turbofan engine gas path diagnosis. Compared with the diagnosis under the condition of missing sensors, this method can distinguish between different failure modes, quantify the variations of health parameters, and achieve good performance at multiple operating points in the flight envelope.     

基于遗传优化算法的微通道紫铜热交换器扩散连接工艺

基于遗传优化算法,进行了T2紫铜同种材料扩散连接工艺研究。采用正交试验方法,结合BP神经网络和多目标遗传算法,以扩散连接时的温度、压力、保温时间为输入变量,以扩散连接后的试样焊合率和变形量为输出变量,对扩散连接工艺参数进行优化,并实施相应的扩散连接验证试验。结果表明:T2紫铜合适的扩散连接工艺参数为:温度780℃、压力7. 5 MPa、保温时间120 min,此条件下焊合率可达95. 26%,变形量为0. 166 mm。采用此工艺参数进行微通道热交换器零件制造,厚度方向变形量0. 162 mm,经超声C扫描后连接情况良好,经耐压防漏检测后满足密封性及设计要求。     

基于功能检测的备用系统维修优化研究

为了减小或消除主系统故障的后果,机械中经常采用备用系统在主系统故障时代替其完成功能。根据某些机械设备的备用系统故障具有延迟性的特点,提出了不等间隔的功能检测策略;建立了该策略下备用系统的可用度模型和费用率模型;以系统可用度为约束,维修费用率为目标,建立了不等间隔功能检测维修策略下的维修优化模型;最后给出了优化模型的求解算法,得到了维修间隔的确定方法并进行了实例验证分析,结果表明：当首次检测间隔是重复检测间隔的3倍时采用不等间隔的功能检测优化模型比采用等间隔的功能检测优化模型节约9.55%。     

一种新的极值搜索算法及其在航空发动机燃烧主动控制中的应用

 针对航空发动机存在的不稳定燃烧控制问题,推导出当发动机不稳定燃烧时,燃烧室内的振荡压力与平均燃空比值之间的函数模型,此函数模型构建了压力振荡变化的幅值与平均燃空比值之间的极值关系。提出了一种新颖的退火递归神经网络极值搜索算法,可以自适应地搜寻出极值模型中最优的平均燃空比值,实现对燃烧室内压力振荡变化的最小幅值控制,并有效地抑制了燃烧室的不稳定燃烧现象。通过仿真对比,验证了方法的有效性。     

纤维复合材料刚度设计的力学原理及其应用

针对航空用纤维复合材料,基于纤维与基体的协调变形规律和材料应变能密度的计算,导出了纤维复合材料的刚度表达式,研究了刚度矩阵的基本力学特性,给出了复合材料刚度矩阵元素与基体材料的刚度、纤维束的刚度及铺设方向的关系,提供了平面铺层和三维取向纤维复合材料的基本刚度设计公式和设计方法。最后给出工程应用设计方法的几个具体例子,并与其他理论和实验结果进行了对比。研究结果表明,在考虑材料制备工艺缺陷造成的刚度折减后,本文提出的设计公式及方法可应用于纤维复合材料的优化设计。     

基于鲁棒变结构控制方法的非线性导弹自动驾驶仪设计

对一类非线性不确定导弹控制系统,采用自适应方法进行了基于滑模理论的变结构控制器设计。该方案使得采用反演手段产生的微分爆炸问题得到较好的回避,同时构造自适应律,消除了不确定性对系统的影响,最后通过构造Lyapunov函数方法,确保了系统的鲁棒稳定性。文末仿真结果表明了该方案的有效性。     

模式识别中幂变换正态性的研究

在基于模板匹配的模式识别中,当数据呈正态分布时得到的识别效果最优。幂变换是一种将非正态分布转换为正态分布的一种有效方法,文中对幂变换技术的正态性问题进行了相关的研究,并探讨了典型分布条件下的幂变换最佳取值问题,为幂变换的应用提供了一定的理论基础。     

RTM成型聚酰亚胺复合材料研究

以苯乙炔封端聚酰亚胺树脂为基体,采用高温R1M工艺复合成型了T300碳布增强聚酰亚胺层合板,复合材料的Tg达351℃(DMA),材料在300℃弯曲强度保持率达90%以上,模量保持率达85%以上,层间剪切强度保持率达60%以上.