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针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步~10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。 相似文献
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标度因数温度稳定性是微机电陀螺的关键指标之一,是评价陀螺温度性能的重要依据。推导并分析了温度对陀螺标度因数的影响,指出驱动模态振动位移、检测通路电路增益及两模态频差是影响陀螺标度因数温度稳定性的3个重要因素,测试了对标度因数影响较大的电路增益和频差在温度变化条件下的变化。对此设计了基于增益在线辨识技术的标度因数温度补偿方案并进行了数值及宏模型仿真,通过在驱动端和检测端施加一远离陀螺工作频率的辅助信号实时辨识出电路的增益变化,进而进行增益补偿,同时对陀螺频差变化带来的影响也进行了补偿。仿真结果表明该方法能够大幅提高陀螺标度因数的温度稳定性,由未补偿下的7.93×10~(-4)/℃降至1.0×10~(-5)/℃以内,改善幅度达98%以上。 相似文献
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针对涡轴发动机控制系统设计,提出了1种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法。综合考虑直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速、涡轮级间温度和压气机喘振裕度等信息,设计具有较好实时性、精度和泛化能力的多输出在线滚动序列核极限学习机作为预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差进行反馈校正,利用序列二次规化算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合平台的仿真环境中进行了直升机大幅度机动飞行仿真验证,结果表明:该模型预测控制器相比于传统串级控制具有更好的控制品质,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量。 相似文献
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过顶盲区问题是目标在两轴转台奇异点附近区域运动时,转台不能正常跟踪目标的一种现象.从数学和物理上对过顶盲区性进行解释说明,结合工程研制的一些约束条件,提出基于姿态自主在线路径规划的过顶盲区规避策略及具体实施办法,对该策略的假设条件进行了建模和误差估计.最终仿真证明本策略满足预期,适于工程应用. 相似文献
139.
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开发了用于科氏振动陀螺的在线自测试方法.该方法通过一种用于电容传感器的微机械陀螺数字读出电路实现.在微机械结构上施加一些额外的信号,传感器的最终性能(<0.1°/s)不会恶化.自测试的目标是验证科氏振动陀螺的第一和第二模态运动是否正常.对比其他的方法,该方法不会使器件性能退化,且可在运行的任何时间进行测试而不会干扰正常操作.该方法使微机械陀螺的性能得到提高,保证了传感器的正常功能.而在传感器非正常工作时可生成错误信号. 相似文献