基于脉冲响应相关函数的模态辨识算法

利用不同时刻系统测量噪声具有独立同分布的特点,对脉冲响应进行相关处理,可以提高信噪比。为解决传统的基于脉冲响应的模态辨识算法的辨识精度问题,用某点脉冲响应同参考点响应之间的相关函数代替该点的脉冲响应以形成基于脉冲响应相关函数的模态辨识算法,并从理论上证明脉冲响应相关函数算法的辨识精度优于传统的脉冲响应算法。通过对一个四自由度系统模态频率和阻尼比的仿真辨识,验证了脉冲响应相关函数辨识算法的有效性。     

移动测量系统的三维数据采集与建模

介绍了一种基于距离数据重构立体图像的三维户外信息移动采集系统。该系统在车辆顶端安置两个激光扫描测距仪,分别采集横向和纵向数据。这种移动测量系统通过代价函数的计算和距离剖面匹配使得重建图像的精度和效率大大提高。     

基于自适应不对称高斯基函数网络的可靠飞行跟踪控制

针对歼击机操纵面结构故障,提出了一种基于自适应不对称高斯基函数网络（AGBFN）的可靠跟踪控制方案。该方案的特点是在传统的线性控制器的基础上,引入基于自适应AGBFN的自适应控制器,用于在线补偿由于建模误差、外扰、以及操纵面卡死或损伤所造成的影响,并且采用控制隔离技术来处理执行机构的饱和问题。完全自适应AGBFN采用不对称高斯基函数,并且可以在线更新网络所有参数,克服了传统RBF网络对称性约束,提高了网络的适应性和学习能力,从而保证歼击机的操纵品质,且输出较好地跟踪参考模型输出。飞行仿真结果表明,文中采用的控制方法使飞机在正常状态和故障状态下均可获得满意的控制效果。     

用于直升机频域系统识别的频率响应灵敏度函数

本文论述了基于频域的状态空间系统识别的一些见解。发展了一种频率响应灵敏度函数,并用于依据模拟频率扫描数据识别耦合旋翼－机身直升机模型问题。这种函数表示,在所研究的每个频率上,模拟频率响应对模型参数扰动如何敏感。通过表明什么频带和什么输入最适合于参数的识别,这种信息可用于改编识别程序。本文还给出了用于高效计算这种灵敏度函数导数的公式。这就能够更快地实现频率响应匹配的精度矩阵的计算。这种技术的一种可能的应用是单独的低频飞行试验和较高频的旋翼风洞试验识别耦合的旋翼－机身系统。结果证明,使用频率响应灵敏度函能够有助于使一般留待分析人员判断的决定自动化。     

线性相位有限冲激响应滤波器的实现

介绍线性相位滤波器的一种实现方法,即采用有限冲激响应（FIR）滤波器的窗函数法设计线性相位的数字滤波器。     

实用航空发动机LQR权阵选取方法

为了简化航空发动机LQR方法权阵的选取,基于优化理论提出了一种新的目标函数选取方法。该目标函数同时反映控制性能与控制能量的影响,因此,通过优化该目标函数得到的权阵设计出的LQR控制器不仅性能优良,还能保证控制能量在可接受的范围内。此外,该目标函数中包含且只包含了一个可调参数,可简化控制器参数调节过程,使设计者能轻松地在控制性能与控制能量间找到合理的折中。线性仿真、非线性仿真及半物理仿真试验均验证了按此方法设计的控制器的性能。     

基于反电势形状函数法的无刷直流电动机直接转矩控制

采用两相导通模式时通过逆变器开关状态不能确定电压空间矢量,现有方案是通过实时测量3个相电压来解决这一问题,但系统变得复杂;此外现有方案在转矩观测中包含的微分项会降低控制精度,增大计算量,影响系统实时性。针对这两点不足,提出反电势形状函数法,在软件中实现了相电压的实时计算,使转矩观测变得简洁,更易于工程实用。最后给出的仿真与实验结果证明了反电势形状函数法用于无刷直流电机直接转矩控制中的可行性与有效性。     

直升机飞行品质等级数值认定方法研究

针对直升机机动飞行品质评估,ADS-33E-PRF飞行品质规范设立了不同机动性要求的任务—科目—单元,这些任务—科目—单元为驾驶员试飞进行品质评定提供了相应的依据.同时,这种主观评定方法存在成本高、风险大、周期长且无法指导直升机前期设计等问题,采用数值分析的方法是解决这一问题的有效方式.本文在总结直升机机动飞行驾驶员主...     

基于伴随方法的矩形喷口湍流混合噪声空间模态分析

修改喷管出口的几何形状是一种低成本、高效率的喷流噪声降噪方法.为了深入分析非轴对称喷口的降噪原因,本文以矩形喷口为研究对象,基于伴随格林函数,对矩形喷口产生的小尺度湍流混合噪声进行空间模态分解,避免了常规试验方法中试验误差及高频限制等方面的局限性.研究结果表明,声能量向高阶周向模态的转移,导致部分声能量的损失,是矩形喷...     

基于前馈神经网络的柔性连续臂建模与仿真

柔性连续臂的设计研究近年来取得重大进展,但其建模研究一直相对滞后。为此,文章对柔性连续臂进行运动学建模研究,提出使用临时姿态矩阵求解逆运动学的方法,解决了逆运动学不易收敛的问题;利用前馈神经网络对基于模态振型函数（MSF）的模型进行拟合,建立一种端到端的正运动学模型和逆运动学模型,在保证模型精度的同时,显著提高了其逆运动学求解效率。该模型可以灵活更改前馈神经网络输入输出神经元的数量,从而将自身迁移到多节模型中。