磁悬挂天平导航控制系统的应用与研究

介绍了利用美国国家仪器有限公司(简称NI:National Instruments)的软件LabVIEW和硬件高速定时器/计数器,以及含步进电机的CCD线阵列式位置传感器支架来实现的磁悬挂天平MSBS(Magnetic Suspension and Balance System)导航控制系统,其中主要包括它的俯仰、左右和平动方向的导航控制.磁悬挂天平是进行风洞实验的理想装置,其基本核心技术之一就是进行导航控制.该系统基于LabVIEW7.0平台进行编程,具有操作界面友好直观、导航控制精度高、便于扩展等特点.磁悬挂天平导航控制系统是"30cm×30cm磁悬挂天平装置"及"30cm×30cm低速高品质气流风洞装置"的重要组成部分.     

微型飞机降低重心位置对稳定性的影响

由于微型飞机有最大尺寸的限制,通常平尾/升降舵距离机翼和全机重心很近,造成气动效率和纵向静稳定性都比较低。研究了不使用平尾/升降舵、而是通过降低微型飞机重心位置来获得纵向静稳定性的思路。分析了重心低置情况下的纵向力矩平衡关系,推导了相应的纵向静稳定性的计算公式,并构造了计算模型和试飞样机进行实例分析。结果表明,通过降低重心位置可以有效地增大微型飞机的纵向静稳定性,并可以在没有平尾的情况下实现纵向力矩平衡和获得静稳定性。其静稳定性裕度可以通过重心与气动中心的纵向距离来调节。     

航空发动机神经网络自适应控制研究

本文研究神经网络自适应控制方法及其在航空发动机控制中应用。结合某型航空涡喷发动机,首先研究采用神经网络进行非线性动态系统辨识,包括神经网络模型辨识的格式、输入信号形式等问题。然后,提出了一种神经网络自适应控制方法,阐明了该方法基本结构、原理。最后,在选定的设计点处进行发动机控制系统设计,当偏离设计点时,利用神经网络很强的学习、适应能力,通过在线修正神经网络参数,使控制系统仍保持良好性能。      

振动结构的多输入/多输出实时辨识控制与试验研究

发展了一种多输入/多输出、具有实时辨识和控制能力的自适应控制方法和控制系统,并将其应用于某自由-自由结构的振动控制。采用最小均方算法统一处理系统的实时辨识与控制问题,在没有任何受控结构特征信息的情况下,实现了对结构振动的自适应控制。控制系统由TMS320C30数字信号处理器和多通道数据采集卡构成,辨识与控制方法由TMS320C30数字信号处理器实现。对周期激励,在激励信号恒频率/恒振幅、变频率、变振幅时,受控结构的振动显著减小,各传感器测得加速度的平方和为无控时的1%或更小。     

GPS速度法确定飞机空速系统位置误差

飞机空速系统位置误差的测定,飞行试验中有多种常规方法,但期精度只能满足常规型号空速系统的验证要求。针对这一问题提出了ＧＰＳ速度法,叙述了该方法的原理、实施过程和数据处理方法,讨论了方法的系统精度并给出了误差估算结果。通过对某型飞机的验证试飞,表明该方法简便易行,可满足气动补偿型空速系统的试飞验证要求。     

系统辨识在导弹建模中的应用

引入系统辨识的方法 ,确保当原始气动参数表内存在“突跳点”时 ,仍可以较为精确地得到导弹弹体三通道线性化模型。论述了这种方法的可行性、以及具体实现的步骤 ,最后给出仿真框图、仿真结果以及辨识误差的统计特性。结果表明 ,建模精度可以满足工程设计要求。     

面向自驾出行方式的旅游区标志设置研究 ——以梅岭风景区为例

旅游区标志版面的设计、标志位置的确定是面向自驾出行游客在景区交通信息有效引导的关键.针对旅游区标志版面中代表景点特征的平面图形(以下简称特征平面图形)参数的量化确定和标志位置的设置方法开展深入研究.首先提出旅游区标志在景区道路不同设计速度下的特征平面图形参数的计算方法;再构建景点分级评价指标,提出旅游区连续指引标志之间...     

民航客机旅客座椅垫/椅套适航要求研究分析

对民航客机旅客座椅垫/椅套初始适航和持续适航的要求进行研究分析,提出飞机和座椅持续适航文件（ICA）中关于椅垫/椅套适航要求存在的问题,最后对椅垫的适航管理提出了一些建议。     

试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

基于BP神经网络的飞行器参数辨识与自适应控制

针对跨域空间飞行器气动参数非线性严重和具有大不确定性等特点,提出一种基于BP神经网络的飞行器离线参数辨识与在线自适应控制的方法.首先,临近空间飞行器进行风洞试验吹风得到的气动参数是典型的输入输出非线性系统,运用BP神经网络算法进行离线训练建立气动数据的辨识模型;其次,根据气动数据的辨识模型计算实时舵效变化参数,飞行器控...