基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。     

一种开关磁阻电机无位置传感器控制效率优化策略

针对开关磁阻电机(SRM)的简化磁链法只能实现单相导通运行且导通区间固定的缺点,提出了一种结合固定关断角和自适应调节开通角的无位置传感器控制技术。利用曲线拟合关断位置磁链取代传统存储数据表,通过对比实时计算的动态磁链和曲线拟合的静态磁链,确定关断位置信号并估计转速和其他位置。考虑电机阻抗和电感的非线性特点,优化电感最小区域的开通角自调节模型确定导通区间。仿真结果验证了该方案的可行性和正确性,能够实现转子位置的间接检测,电机的运行效率得到进一步优化。     

改进人工蜂群算法及其轴流压气机优化应用

为了探索更优的全局优化算法并将其应用于轴流压气机气动优化上,将标准人工蜂群（ABC）算法中采蜜蜂和观察蜂探索新蜜源的方式进行改进,从而更好地利用总体蜜源的探索信息,得到改进人工蜂群（IABC）算法。经基准函数测试表明,改进算法既能提升全局寻优能力,又能加快收敛速度。采用IABC算法和经过校核的CFD数值方法搭建优化平台,对单级跨声速轴流压气机Stage35进行优化。优化变量为动叶和静叶径向6个截面的弯、掠、前缘重弯值和尾缘重弯值,以流量和压比相对变化保持在0.5%以内为约束条件,以提高绝热效率为优化目标。结果表明：在设计转速下,优化后设计点绝热效率提升0.83%,全工况范围内平均绝热效率提升2.0%,同时喘振裕度提升1.0%,验证了IABC算法在轴流压气机优化中的有效性。     

基于地面安全约束的无人机航路规划研究

随着无人机数量和飞行时间的快速增长,由无人机飞行风险引起的安全事故也逐渐增多.安全航路规划是在战略层面降低无人机运行风险的有效手段.考虑无人机航路的安全代价,基于地面风险评估提出了一种无人机安全航路规划模型.将航路下方区域栅格化处理,以每飞行小时地面人员伤亡率为量化指标,定义各栅格安全系数,并根据栅格安全系数构造航路安...     

多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法

提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。     

自适应滤波算法在SINS/GPS组合导航系统中的应用研究

以SINS/GPS组合导航系统为应用背景,对具有代表性的Sage自适应滤波和渐消卡尔曼滤波进行了研究,分析了这些方法在SINS/GPS组合导航应用中存在的问题,提出了适合工程应用的改进方法。改进的Sage自适应滤波主要对系统状态噪声协方差阵利用状态误差进行估计,更符合SINS/GPS组合导航系统的实际情况,提高了滤波稳定性。改进的渐消卡尔曼滤波采用矩阵因子的形式直接对状态预测协方差阵各分量进行不同程度的调节,使调节更趋合理。此外,改进算法增加了对观测粗差的处理,降低了观测粗差对滤波结果的影响。最后,用实际跑车试验验证了改进方法的有效性。     

基于GPS的弹射试验测试技术研究

该课题将GPS差分定位技术引入到弹射救生试验测试中,产生了新的弹射试验测试方法,提高了测试水平和测试的自动化程度.该方法将静态差分定位的后处理手段和动态差分定位测试有机结合,解决了动态精确定位、测速问题.在后处理中同时使用纵向平滑和横向平滑的滤波算法,建立了加速度"当前"统计模型的卡尔曼自适应滤波算法,有效提高了测试数据的后处理的抗干扰能力和测试精度.并通过大量的试验研究对系统进行了验证和分析.结果表明将GPS用于弹射试验测试是一种可行的方法,同时该课题的研究成果可推广到空降空投的试验测试中.     

基于集对分析法的故障模式综合评价研究

针对产品出现多种故障模式后难以确定故障模式改进优先顺序的问题,本文提出了集对分析模型,实现了故障模式的综合评价和优先排序,为实现质量的持续改进提供有效的依据。     

一种用于解决粒子滤波粒子退化现象的重要性重采样算法的研究

粒子滤波通过蒙特卡罗模拟来实现递推贝叶斯估计,在非线性非高斯系统中体现出良好的特性;但粒子滤波存在粒子退化现象的缺陷,针对这一问题,提出一种新的重采样算法,即分区重采样算法,其主要思想是根据多项式重采样与分层重采样算法的特点,把随机数区间划分成若干个区,每个区内的随机数任意排列,而区与区之间按升序排列。与目前常用的其他重采样算法相比,该方法提高了粒子滤波的平均性能,仿真实验验证了该算法的有效性和实用性。     

涡扇发动机早期退化性能的线性变参数估计

针对涡扇发动机线性变参数(Linear parameter varying,LPV)模型,给出了一种新的早期退化航空发动机部件性能LPV滤波器设计方法.该方法采用仿射依赖于参数的二次Lyapunov函数,在仿射二次稳定性的基础上,引入多凸性引理将滤波器求解问题转化为线性矩阵不等式(Linear matrix inequalities,LMI)约束下的凸优化问题,避免了求解参数化线性矩阵不等式(Parameterized linear matrix inequalities,PLMI)约束下的优化问题.针对某型早期退化涡扇发动机的仿真表明,该方法能以较高精度估计性能退化参数,且鲁棒性强,增益调度简单,具有一定的工程意义.