航空高压稀土永磁直流电动机

 阐述航空高压270V稀土永磁直流电动机的设计原则、工艺措施及计算和试验结果。解决了高空换向难题之后电动机能满足航空电机的技术要求,采用传统的有刷结构是完全可行的。     

磁悬浮反作用飞轮速率模式控制系统设计

针对磁悬浮反作用飞轮干扰力矩对输出力矩精度的影响,提出了一种速率模式数字控制方法,实现了正向加速、正向减速、反向加速、反向减速的四象限高精度稳定的转速跟踪控制,减速时,高速段利用飞轮储存的动能进行能耗制动,低速时进行反接制动,从而实现磁悬浮反作用飞轮速率模式控制.     

电动汽车的振动分析

对电动汽车的振动问题进行仿真分析。新型电动汽车的开关磁阻电动机由于结构简单、成本低、效率高、启动性能好等优点,在电动汽车上得到了广泛的应用。缺点主要是由于转矩波动引起的振动较大,易产生噪声,进而使车辆的舒适性和平顺性降低。     

基于IRIG-B码的软件化测控系统时间同步方法研究

利用软件实现测控信号处理将成为未来测控系统的发展趋势。针对通用计算机处理时延的不确定性问题,根据软件化测控系统中数据块式的传输模式,提出基于B码的系统时间同步方法,能够为数据处理、存储及事后分析提供精确的时间定位。方法按照国际通用的B码格式,通过A/D端口将B码流与测控信号同时送入计算机,采用纯软件解调出8421码格式的天、时、分、秒信息,并利用采样率计数进行初始相位估计,可实现测控数据的精确校时,同时利用误差校正降低A/D采样时钟漂移对时间同步的影响。设计无需外部设备辅助,具有配置灵活和低损耗的特点。     

基于群相位量子化处理的新型高分辨率相位差测量方法

在群周期相位比对和群相位量子化处理的基础上,提出了一种新型高分辨率相位差测量方法。利用频率信号间群相位重合点的分布规律,在群相位重合点处建立测量闸门,将相位差的测量转化为以群周期为基础的短时间间隔测量,大大提高了系统的测量分辨率。通过公共频率源信号的引入和群相位量子化处理技术,降低了实际计数闸门开启和关闭的随机性,消除了传统测量中±1个字的计数误差,提高了短时间间隔的测量分辨率,从而有效地提高了相位差的测量分辨率。实验结果表明该方法的科学性和先进性,鉴于短时间间隔的测量分辨率可达10 -13 /s量级,通过MCU控制时间--相位差的转换,实际相位差的测量分辨率可达0.0001度,明显优于传统的相位差测量方法,同时该方法电路简单,成本低廉,在卫星导航系统主、备份原子钟之间的无缝切换、1pps信号的相位异常检测及星地间高精度时间同步方面具有广泛的应用。     

人工辅助心脏用永磁轴承盘式无刷电机设计与研究

介绍了一种应用于人工辅助心脏的永磁轴承无位置传感器盘式无刷直流电动机的结构与电磁场仿真计算方法及结果,并对其温度场进行仿真计算。该电机体积重量小,无机械轴承,避免了对血液的破坏,且运行安全可靠。     

编队卫星姿态的自适应协同控制

研究了无向信息交互条件下的多卫星姿态同步和跟踪问题,分别在模型参数精确已知和存在模型参数不确定性的情形下设计分散式协同控制算法。当模型参数精确已知时,基于滑动模态变量设计的协同控制力矩,实现了编队卫星姿态的同步机动,即保证编队卫星姿态的同步,并同时跟踪期望的时变参考姿态轨迹。当在轨卫星存在模型参数不确定性和常值未知扰动力矩时,提出了一种自适应协同控制律,仍能实现多卫星姿态的同步机动。基于Lyapunov-Krasovskii的分析表明,当星间链路存在任意未知的定常通讯时延时,本文设计的控制器有效。数值仿真算例验证了本文提出的控制算法。     

感应电动机寿命预测的加速退化试验方法研究

感应电动机正常使用时一般具有长寿命高可靠性,为在较短时间内预测感应电动机的寿命,提出了一种简单易行的感应电动机加速退化试验方法:在电动机转轴上偏心安装圆孔叶片模拟电动机负载工作时承受的不平衡载荷,并且通过改变叶片偏心安装孔的位置模拟增大不平衡载荷。进行了3种应力形式的试验研究,以试验中测得的电动机轴心轨迹面积值表征电动机的性能退化指标,建立了轴心轨迹面积相对变化的漂移Brown运动和幂律加速退化模型,利用无偏估计法和最小二乘法得到模型参数的估计,外推获得叶片无偏心安装状态下的不平衡重力矩,以该值作为电动机正常工作时承受的不平衡载荷,预测和分析了电动机正常工作寿命和可靠性,验证了加速退化试验方法的可行性和高效性。     

基于鲁棒非线性卡尔曼滤波的自适应SLAM算法

针对传统非迹卡尔曼滤波算法缺乏在线自适应调整能力,在噪声模型出现误差时滤波精度下降的问题,提出了一种基于鲁棒无迹卡尔曼滤波的同步定位与地图创建算法。该算法引入了一个多维观测噪声尺度因子,能根据观测噪声统计特性的实际变化情况对每种传感器的噪声模型做出自适应调整,使其逼近真实噪声水平,进而将滤波增益调整到一个适当值,实现滤波器的最优估计。SLAM仿真实验结果表明,在噪声统计特性发生变化的情况下,该算法相比其它几种SLAM算法具有更好的自适应能力,估计精度更高,鲁棒性更强。