两类多自由度开关磁阻电机原理与控制的类比

多自由度(Multi-degree-of-freedom,MDOF)开关磁阻电机(Switched reluctance motor,SRM)中的电磁力具有多维分布特征,对其建模和主动控制可实现该类电机的多自由度运行。无轴承开关磁阻电机(Bearingless switched reluctance motor,BSRM)和直线旋转开关磁阻电机(Linear-rotary switched reluctance motor,LRSRM)均具有多自由度运动控制的特点,其电磁力的分布规律、建模方法和控制策略具有一定的相似性。通过对比这两类多自由度开关磁阻电机工作原理的相似性,将前期BSRM数学模型和控制方法的研究成果进一步应用于LRSRM中,实现了LRSRM的准确建模和高性能控制,为推动和加速LRSRM的研究提供参考,以期进一步完善多自由度开关磁阻电机的研究理论体系。     

广义循环矩阵的特征值、逆、行列式值及在结构计算中的应用

给出求解广义循环矩阵的特征值、逆、行列式值及方程组的一种新的分解算法。它将原问题分解为一系列相互独立的子问题。和原问题相比，子问题具有较小的维数，因此它具有更好的特性和更小的舍入误差。特别是，能够带来较高的计算效率。数值算例和在结构计算中的应用表明算法是适用的。     

基于H2/H∞的双振动台解耦控制

研究了基于次优H2／H∞混合控制的振动台解耦控制器的设计方法，用缩减了高阶模态的降阶模型所设计的控制器对原系统进行解耦控制．引入了模型不确定性，克服了传统的基于模型逆的解耦控制系统鲁棒性能较差的缺点；利用双自由度控制结构的特点．将问题分解为H2和H∞两个次优控制器的设计过程，简化了问题求解的复杂性；通过整形技术提高了解耦控制的效果；与基于Riccati方程的求解方法相比．本文利用的线性矩阵不等式求解方法更具有灵活性和一般性；本文的仿真结果表明了次优H2／H∞解耦控制方法不仅具有良好的解耦性能，而且能够有效控制结构振动高阶模态的溢出。     

变速恒频电源系统的交-交矩阵变换器闭环控制

功率电子变换器作为飞机变速恒频(Variable speed constant frequency,VSCF)电源系统的重要组成部分,始终是人们的研究热点之一。本文分析了用于飞机变速恒频电源系统的新型交-交矩阵变换器的工作原理和特点,提出了基于空间矢量调制技术的矩阵变换器输出电压闭环控制方式,从而实现了变速恒频电源系统中功率变换器输出电压的局部调节功能,有效弥补了发电机调压器时间常数大、动态调节能力差等缺陷。仿真和原理样机实验结果表明,本文的理论分析和控制方案是正确可行的。     

基于发展的PWM Switch模型的Buck/Boost双向直直变换器建模及分析

提出了双向功率流动场合的PWM Switch模型,同时选取典型的Buck/Boost双向变换器作为评估平台。小信号分析结果表明,Buck/Boost双向直直变换器通过仅控制Buck模式主控管可以对电池充放电模式进行切换。其提供了对变换器稳态及动态性能研究的一种快速仿真方法。基于改进PWM Switch模型及器件级电路的详尽仿真对比验证了模型的精确性。     

Jacobi矩阵的一类广义特征值反问题

在给定部分特征值以及对应的特征向量的前提下,以Jacob i矩阵特征值反问题为基础,提出了一类Jacob i矩阵广义特征值反问题,给出了问题有解的充要条件,并给出了算法。     

12/8极无轴承开关磁阻电机定子振动特性分析

开关磁阻电机(Switched reluctance motor, SRM)由于径向磁拉力导致的振动和噪声问题阻碍了其推广应用;电机定转子偏心时出现的单边磁拉力使振动和噪声更加恶化.本文基于定子周向振动理论和无轴承开关磁阻电机(Bearingless-SRM, BSRM)的径向力特点,分析了将无轴承技术引入SRM后对不平衡径向力起到的补偿作用;给出了同时适用于SRM和BSRM的定子极径向力数学模型,建立了SRM和BSRM的系统仿真模型,分析了两种电机定子极所受的径向力.谐波分析发现:BSRM定子单边磁拉力直流分量及低次谐波含量幅值较SRM大幅减小,因而由此引起的振动和噪声小,更适合于应用在要求低噪声的领域.     

3-DOF转动柔索驱动风洞机构的力雅可比矩阵

简要概述了柔索牵引并联机器人在国内外的研究和发展现状,提出一种新颖的基于5根柔索牵引并联机器人的三自由度转动角度机构及测力一体化风洞试验装置。应用并联机构基本理论研究了机构的运动学逆解。依据空间解析几何理论,直接推导出在各柔索安装单分量力传感器时模型的感、测力变换雅可比矩阵。最后给出了数值算例,验证了该装置应用于风洞测力试验的有效性,为该测力装置应用于风洞试验奠定了基础。     

增强现实中的直线边缘对象位姿跟踪

改进了增强现实中跟踪直线边缘对象位姿的方法.首先用扩展卡尔曼滤波器预测对象位姿并限制隐式边缘搜索的区域;然后利用M估计子与权重直线拟合得到图像中直线边缘的方程系数;最后利用平面的标准正交基构建关于对象位姿的目标函数,并用奇异值分解法加以求解.实验表明本文位姿跟踪方法的旋转角最大的平均偏差为0.29°,绝对偏差为1.90°,跟踪速度大约为10帧/s,综合性能明显优于基于LM的跟踪算法.