热力系统中分布参数对象的数值─解析混合仿真方法

以热力系统中常见的管式换热器为对象，建立了包括质量、动量和能量平衡方程的集中参数数学模型，通过一系列的数值简化和处理，获得了能量方程的解析解，并发现此解的精度对时间步长的大小不很敏感。利用这一特性，本文提出了数值—解析混合仿真方法，采用多段集中参数模型同时选用较大的时间步长进行仿真。与非线性分布参数模型计算结果的对比表明，本仿真方法不仅具有较高的精度，同时也大大提高了计算速度，实现了仿真精度和实时性的统一。本方法对热力系统中分布参数对象的仿真具有重要意义。     

分析机匣—支承—转子系统动态响应的子结构迭代法

为分析机匣—支承—转子系统的动力特性，发展了一种子结构迭代—传递矩阵方法。利用这一种方法使得对复杂转子系统的分析大为简化。与传统的整体传递矩阵方法相比，可大为节省机时，简化公式推导。理论证明与计算实例都表明，该方法具有收敛快、稳定性好的特点。     

非线性系统的BP神经网络在线建模及故障检测

回顾了非线性系统建模、故障检测与诊断（ＦＤＤ）及ＢＰ神经网络应用中存在的问题。提出了一种ＢＰ网络在线阶段自学习方式及应用该方式对非线性系统进行在线建模和故障检测的方法。仿真结果表明,本文提出的方式和方法是可行的     

飞机纵向高阶等效系统品质参数辨识研究

对飞机纵向高阶等效系统模型的可辨识性进行了分析,指出原有的辨识飞行品质参数方法存在的问题,并提出新的解决方案,即首先对原始模型进行转换,得到一组可辨识性强的模型,然后综合引用极大似然方法和Ｅｘｔｅｍｅ单变量寻优方法辨识新的模型及参数,最后利用双步ＱＲ分解技术求出与原始模型中的相对应的。物理意义明确的飞行品质参数,另外,针对现代主动控制飞机时间延迟τ较大的特点,提出了一种新的处理时间延迟环节ｅ＾－τ     

飞行控制系统的非线性鲁棒控制

对非线性飞行控制系统的非线性鲁棒动态逆设计方法作了研究,给出了一种具有鲁棒稳定的非线性动态逆控制方案,以克服飞机在机动飞行时,被控对象参数不确定性和外干扰对系统稳定性的影响,并给出了该方案在这种情况下的稳定性结果。     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

双级延伸喷管动特性数学模型的建立

讨论了双级延伸喷管的动特性,确定了贮气瓶内压强、放气时间与延伸喷管运动参数之间的关系,建立了通用的数学模型,为供气系统和延伸喷管各部件的设计提供了理论依据。     

非线性反馈线性化方法在飞控系统中的应用

应用非线性反馈精确线性化方法进行了飞机自动着陆系统设计。首先,用非线性微分方程组表示的飞机纵向控制系统,在经过输入输出反馈线性化以后,可等效为线性系数;然后,用线性的ＰＩＤ控制方法对变换后的线性系统进行了设计;最后,考虑风的干扰,对所设计的飞机自动着陆控制系统进行了数字仿真。仿真结果表明,用反馈线性化方法设计的飞控系统具有良好的性能。     

最小二乘参数估计若干问题的讨论

讨论了最小二乘估计中应注意的几个问题,指出了最小二乘估计的一些新的研究和应用方向。     

涡扇发动机气路故障定量诊断的BP网络研究

为了克服ＢＰ算法收敛速度慢的问题,提出了一种基于混合学习规则的ＢＰ算法,并采用模归一化方法,成功地定量组织了故障的学习样本,建立了能够定量分析发动机气路部件故障的人工神经网络（ＢＰＮ）。通过分析测量系统随机误差的影响和实际试车数据的效验结果,表明该网络具有较强的推广能力及适应性,能基本满足故障定量诊断的要求,并具有较好的工程实用性。