无刷直流电动机旋转感应电压的分析与计算

系统地推导了无刷直流电动机旋转感应电压的通用计算公式,并以这些公式为基础,详细研究了气隙磁密平顶宽度、分布绕组、短距、分数槽、斜槽等因素对旋转感应电压的影响,给出了在保证旋转感应电压是平顶宽度为理想值的梯形波时,转子磁钢和定子绕组设计时应考虑的因素.本文的研究内容为高性能低转矩波动无刷直流电动机的设计提供了理论基础.      

带有附加扰动的系统族的鲁棒镇定

考虑线性不确定系统的鲁棒镇定问题,系统的不确定性由参数摄动和附加扰动组成。系统的参数摄动采用凸边界系统族的方法描述,给出了该系统可鲁棒δ－镇定的一个充分条件,基于这个结果将不确定系统的鲁棒δ－镇定问题转化为一个优化问题,并且进一步证明了该优化问题是凸的,因此其任何一个局部最优点也是全局最优点。算例说明了该方法的有效性。     

基于GRNN网络和遗传算法的旋翼动平衡调整

针对传统旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,提出一种结合广义回归神经网络GRNN(General Regression Neural Network)和遗传算法的旋翼调整方法,采用GRNN建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶调整参数作为GRNN输入,以旋翼转轴3个方向的加速度测量值和机身3个方向加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号之间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用改进的遗传算法对桨叶调整参数进行寻优,获得直升机振动最小时的桨叶的调整量.飞行实验表明,通过1到2次飞行调整,可使3个方向机身振动(旋翼的一阶振动)为最小,完成旋翼的动平衡调整.      

大气闪烁对近似无衍射激光通信系统的影响

在近似无衍射激光通信系统中,大气湍流的作用导致接收端光强起伏不定,这将对通信系统的误码率产生影响.以光强起伏的概率分布为基础,忽略系统中的其他噪声,推导出折射率结构常数、通信距离和激光波长等影响因素与误码率的关系式.通过计算机模拟,研究了误码率随折射率结构常数的变化规律,讨论了一定湍流强度下通信距离和激光波长对误码率的影响,并以10-9为误码率标准,确定了通信距离的允许范围.结果表明,合理地选择天气和日照条件、减小通信距离以及选择长波长的激光器可以减弱大气湍流对误码率的影响.      

基于投影约束的C臂外参数优化方法

C臂外参数计算是手术导航系统实现图像空间与手术空间映射的关键环节.标记点提取误差将使外参数偏离真值.采用投影方法系统分析选点误差对外参数计算的影响,发现相机光轴方向平移参数收敛性弱、易受误差干扰.利用不同平面上投影距离之比作为约束对线性方法所得外参数进行修正.借鉴二/三维图像配准方法,采用修正后的估计外参数与已标定内参数进行重投影,根据几何方法直接求出外参数修正量,避免反复迭代优化.仿真结果表明,该标定方法对误差具有一定免疫性,能够提高外参数精度.      

驱动轮结构参数对月球车牵引性能影响研究

研究在月球表面环境下月球车的牵引通过性能,对保证其正常探测工作具有重要意义.根据牵引性能的评价指标,在模拟月壤-车轮土槽测试系统上对不同结构参数的驱动轮牵引性能进行对比试验.结果表明,当增大驱动轮宽度和直径时,其挂钩牵引力和效率系数都呈增大趋势;增大驱动轮的轮刺高度,挂钩牵引力增大;当滑转率小于20%时,效率系数随着轮刺高度的增大而增大,而当滑转率大于20%时,效率系数随着轮刺高度的增大而减小;增大驱动轮轮刺密度时,其挂钩牵引力和效率系数随之先增大后减小.      

基于点线关系的透视图消隐算法

准确获取建筑物的三维形体信息,在军事和民用上都有非常重要的意义.针对建筑物三维形体获取过程中的消隐问题,提出了一种基于点线关系的三维透视图消隐算法.结合后向面判别法和光线投射算法,利用三维表面模型中点、线、面的遮挡关系和视平面域上的包含性规则,进行边界线段的显、隐程度检查,实现对模型的消隐处理.实验结果表明,该算法数据结构简单,建立的透视投影计算模型正确且消隐算法有效,为地形地物透视图的消隐提供了一种新的方法与支持手段.     

基于遗传算法的设备布置优化算法

对设备布置问题,建立了多目标优化数学模型.为弥补当前的现场布置遗传算法在变异阶段的不足,将最优个体变异与随机变异相结合,设计了组合变异策略:首先变异最优个体,如果变异出更优的个体,则用新个体替换当前种群的最差个体;如果最优个体变异不成功,则随机选择一个个体执行随机变异.据此,提出了一种改进的遗传算法用于求解设备布置问题.仿真实验证明了组合变异策略能够在明显较短的时间内,取得与随机变异相当的最优布置结果.对比分析进一步验证了该算法的有效性.     

静稳定裕度对飞翼布局的影响研究

减小配平损失对于提高飞翼布局升阻比和提升飞行控制能力具有重要意义,因此基于离散伴随优化方法研究静稳定裕度对跨音速飞翼布局减阻优化的影响,分别开展10%,0%,-10% 三种静稳定性设计工况的优化研究。采用自由变形（FFD）方法对非结构表面网格进行参数化,以FFD 控制点为设计变量,通过求解流场和伴随方程得到灵敏度信息;采用序列二次规划SQP 算法获得控制点位移的梯度,然后经过多轮迭代得到优化构型。结果表明：在几何厚度和力矩配平的约束下,离散伴随优化方法可以显著提升飞翼布局的最大升阻比,三种工况下最大升阻比提高都在8% 以上;随着静稳定性裕度减小,定升力系数优化的巡航升阻比增量有所减小,当静稳定裕度为10% 时巡航升阻比提高了5.08%。     

Variational Mode Decomposition for Rotating Machinery Condition Monitoring Using Vibration Signals

The failure of rotating machinery applications has major time and cost effects on the industry.Condition monitoring helps to ensure safe operation and also avoids losses.The signal processing method is essential for ensuring both the efficiency and accuracy of the monitoring process.Variational mode decomposition(VMD)is a signal processing method which decomposes a non-stationary signal into sets of variational mode functions(VMFs)adaptively and non-recursively.The VMD method offers improved performance for the condition monitoring of rotating machinery applications.However,determining an accurate number of modes for the VMD method is still considered an open research problem.Therefore,a selection method for determining the number of modes for VMD is proposed by taking advantage of the similarities in concept between the original signal and VMF.Simulated signal and online gearbox vibration signals have been used to validate the performance of the proposed method.The statistical parameters of the signals are extracted from the original signals,VMFs and intrinsic mode functions(IMFs)and have been fed into machine learning algorithms to validate the performance of the VMD method.The results show that the features extracted from VMD are both superior and accurate for the monitoring of rotating machinery.Hence the proposed method offers a new approach for the condition monitoring of rotating machinery applications.