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101.
故障诊断技术在中国航天领域应用的方略 总被引:2,自引:0,他引:2
就故障诊断技术在中国航天领域应用给出了基本方略。研究这一技术的目的就是要针对空间飞行器建立故障诊断专家系统。并在系统功能、技术发展方向、系统构形布局、关键的相关技术、技术开发阶段和实施这一工作的建议等方面提出了一些看法。 相似文献
102.
宏结 《郑州航空工业管理学院学报(管理科学版)》2007,25(3):23-27
随着人民币的升值,中国产业结构不合理,劳动密集型产品的比较优势减弱等问题凸现出来,成为中国在升值期内保持出口持续增长的致命伤。为此,中国应该利用升值期的机遇,变压力为动力,谋求动态比较优势,加快产业结构调整和产业升级,提高出口竞争力,以应对人民币升值可能对出口造成的负面影响,保持国民经济的可持续增长。 相似文献
103.
谭松林%王永宏%单黎波 《宇航材料工艺》2003,33(1):59-62
为进一步提高内窥镜在液体火箭发动机的工作内腔、焊缝表面、导管内表面的缺陷及多余物检测效果,采用定性与定量方法对缺陷进行了试验研究。内窥镜检测到的缺陷图像转变为数字图像后,可实现对缺陷尺寸实际大小的判别。该研究方法对其它产品的内部质量状况检测也有一定的参考价值。 相似文献
104.
针对航空发动机高空台推力瞬变等过渡态试验对进气环境模拟控制系统所提出的强抗扰性、强鲁棒性的迫切需求,设计了一种基于扩张状态观测器(ESO)的高空台进气环境模拟主动抗扰控制技术方法。首先分析了现有高空台过渡态环境模拟的技术特点和高品质控制指标难于实现的原因;其次设计线性自抗扰控制器(LADRC)和一体化并行控制器(IPC);最后通过仿真对高空台进气环境模拟主动抗扰控制方法进行了验证。结果表明,应用基于扩张状态观测器的主动抗扰控制技术能够大幅提高发动机过渡态试验中进气环境模拟的动态响应速度、控制精度和抗扰动能力。 相似文献
105.
一类航天器智能自适应控制方法探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现代航天器对控制任务的需求特点,基于航天器对象特征模型知识描述,提出了具有多层结构的智能自适应控制系统概念。作为本方法的原理基础,分别给出了关于一类高阶对象的低阶时变等效模型的定理及其推论;以及广义补偿基本定理及其推论;然后介绍智能自适应控制器三个层次的基本设计要点。最后对带有太阳帆板展开的航天器姿态控制进行了仿真研究,结果初步表明本智能自适应控制方法的有效性。 相似文献
106.
107.
针对高空舱压力模拟系统拟使用的大口径双瓣液动调节装置在压力条件模拟过程中的调节能力、动态调节特性及内部流场分布特点进行了仿真评估.构建了该压力模拟系统的仿真模型,在Matlab/Simulink仿真环境下研究了大口径双瓣液动调节装置在发动机稳态与推力瞬变试验中的工作效果,并使用Solidworks对调节装置的内部流场分... 相似文献
108.
提出了基于质心和惯性主轴空间位置的转子旋转惯性描述方法,推导了旋转惯性载荷在不同运动状态下的完整表达式,建立了考虑轮盘质心横向运动和惯性主轴角向运动的连续梁转子模型及运动微分方程。分析表明:高转速下轮盘具有“质心自动定心”与“惯性主轴自动掰正”的趋势,这种旋转惯性将提高转子系统正进动模态频率,并增大转子支点动载荷,盘-轴连接局部角向刚度是决定其影响程度的关键。在此基础上,解释了高转速下转子支点动载荷随转速提高而持续增大的原因,探究了盘-轴连接局部角向刚度对转子系统固有特性和动力学响应的影响规律,为高转速复杂结构转子动力学设计与振动故障排查,提供了理论支撑。 相似文献
109.
面向高空台进气压力调节系统试验和维护需求,提出了一种基于滑模观测器的执行机构故障诊断方法。考虑特种调节阀的流量-压差气动特性对执行机构外负载作用机制,建立了电液伺服执行机构的非线性模型。由其识别出最佳估计数学模型,以获得自适应滑模观测器。分析确定不同故障对应伺服阀或液压缸的主导特征参数,据此选择可观测状态量且结合自适应阈值进行判断某部件是否发生故障,仿真验证该观测器对典型故障的诊断效果。结果表明,基于自适应滑模观测器的故障诊断方法可实现对进气压力调节系统中电液伺服执行机构典型液压、机械、电气故障的诊断和定位,诊断准确率达91%以上。 相似文献
110.
为了获得准确的轮盘式特种调节阀流量特性模型,提高高空舱进口流量预测精度,提出了基于BP神经网络和NARX网络的建模方法。在对调节阀与传感器测点位置分析的基础上,将调节阀和阀后容腔作为整体进行建模。对比研究了流量系数、静态BP神经网络以及基于Gamma Test的动态NARX网络建模方法,并给出了工程中选取建模方法的建议。以试验流量数据为基准,仿真对比了不同阀门开度变化时,各模型输出流量的稳态误差和动态误差。结果表明,BP神经网络方法和NARX网络方法建模精度要优于流量系数法。同时,BP神经网络模型最大稳态误差为0.52kg/s,优于NARX网络模型和流量系数模型。NARX网络模型的最大动态误差为2.04kg/s,相比于BP神经网络模型和流量系数模型,能够更准确地反映流量的动态特性。 相似文献