实时测控分布式系统的容错调度算法研究

根据目标系统的体系结构和功能分布特性以及实时性要求,文章提出了一种混合式实时容错调度算法,该算法对系统中服务器机组和工作站机组的任务分别实施对称式调度和以处理机负载平衡为目标的调度。当系统执行过程中检测到处理机故障,通过双机切换和冗余任务动态唤醒的办法进行系统重构,实现了目标系统硬实时和软实时共存的容错需求。     

一个面向5轴曲面加工的实时NURBS曲面插补器

提出了一个实时非均匀有理B样条(NURBS)曲面插补器,论述了5轴平头刀加工方法运用Taylor展开和坐标变换方法分别推导并实现了NURBS插补、刀具有效加工半径、刀具补偿以及逆运动变换等算法。与传统自由曲面加工不同的是,所提出的插补器能根据刀触点进给率而非刀位点进给率实时生成计算机数控(CNC)机床运动指令。对实例零件曲面进行演示与仿真分析结果表明该曲面插补器可以应用于5轴曲面加工中。     

固液混合发动机燃面退移规律辩识方法

为了以尽可能少的试验对固液混合发动机的燃面退移规律进行辨识，采用在一发试验中适当调节工作参数的方式，并结合瞬时燃面退移速率求解方法，总结出了一套固液混合发动机燃面退移规律辨识方法进行了试验验证，结果表明：采用二维药型的固液混合发动机，通过一发试验即可较准确地掌握其燃面退移规律，还可应用于其它同种类型的固液混合发动机内弹道性能预测。     

空中交通流量统计和预测系统的设计与实现

采用面向对象的Client／Serve结构开发工具Delphi 6.0，设计和实现了流量统计与预测系统。该系统通过流量统计和预测模块，实现了对用户指定时间范围和空间范围的空中交通流量进行有效地统计，并结合历史数据对全国性或大区域范围内的长期流量进行预测。上述各类数据的综合分析将为中国民航，尤其是空管系统的建设发展提供科学的量化依据。     

广义时变ARMA序列预测方法

提出一种广义时变ARMA序列预测方法,给出时变序列和广义时变序列的预测公式及其均方误差。该方法能够对均值、方差、自回归系数和滑动平均系数都随时间变化的广义时变序列(或信号)进行分析和预测,可广泛应用于气象、通信、自动控制、结构响应分析和故障诊断等领域。大量计算表明,本文方法与传统方法相比,具有更高的预测精度。      

组合预测方法在APU状态监控中的应用

针对复杂非线性时间序列预测误差较大的问题．提出了一种组合预测的方法以减小误差。该方法通过采用均方误差确定权系数的思想．拟合混沌预测和指数平滑预测的结果．对飞机辅助动力装置的排气温度进行预测．通过监控排气温度的预测值监视其工作的状况。仿真结果表明．组合预测的精度比单一方法高．预测更准确。     

涡扇发动机传感器故障诊断的快速原型实时仿真

为快速高效地完成涡扇发动机传感器故障诊断算法的硬件在环仿真试验,构建了以NI CompactRIO为核心的传感器故障诊断系统的快速原型实时仿真平台.基于一簇卡尔曼滤波器,在LabVIEW编程环境中建立了传感器故障诊断系统.分别在涡扇发动机模型稳态和动态工作时完成了对单个传感器故障的检测、隔离和重构的硬件在环仿真试验并验证了算法精度.经过大量试验,结果表明:基于卡尔曼滤波器理论的诊断算法能在传感器故障情况下确保控制系统安全运行,诊断精度最高可达1.4%;同时表明,该快速原型实时仿真平台的设计是成功的.研究工作为发动机传感器故障诊断系统的半物理仿真试验奠定了基础.      

基于干扰观测器的高超声速飞行器预测控制器设计简

 针对具有强耦合特性与模型不确定性特点的高超声飞行器控制问题,提出一种新型的姿态预测控制器设计方法。引入参考模型,建立了飞行器姿态预测控制模型。基于此,利用预测理论设计了飞行器的预测控制器,同时设计了干扰观测器实时观测外界未知干扰来进行补偿控制,从而实现滚动优化的目的;基于干扰观测值与真值的误差,利用Lyapunov稳定性理论,确定了控制精度与预测步长大小的关系;最后,在参数标称与拉偏的情形下进行了高超声速飞行器姿态控制系统仿真,仿真结果表明,干扰观测器能快速跟踪干扰,并且所设计的预测步长可以满足飞行器高精度的控制要求。     

多轴随机载荷下的疲劳寿命估算方法

提出了一种多轴随机载荷下的疲劳寿命预测方法.通过雨流计数法对各平面上的剪应变进行循环计数,以统计出的剪应变循环作为多轴疲劳损伤的主要控制参数,将各剪应变循环历程内对应的最大正应力和正应变变程作为多轴疲劳损伤的第二控制参数.根据多轴疲劳寿命模型计算出各平面上的损伤,以最大损伤平面作为多轴随机疲劳的临界平面,通过该临界平面上的损伤计算出多轴随机载荷下的疲劳寿命.采用SNCM630钢,304不锈钢和S45C钢3种金属材料的多轴随机疲劳试验数据对提出的寿命预测方法进行评估和验证.结果表明:疲劳寿命预测结果大都分布在试验结果的2倍分散带之内.     

基于支持向量机的航空发动机性能衰退指标预测

针对航空发动机性能衰退状态的趋势预测问题,基于非线性支持向量机回归建立了发动机性能衰退指标的预测模型,给出了反映其性能衰退的综合指标。利用该模型对发动机的性能衰退指标进行了预测分析,并与神经网络模型预测结果进行了比较。结果表明:支持向量机回归预测模型能更准确地对发动机的未来状况进行预测。