定子双绕组异步发电机漏电抗计算的研究

漏电抗的准确计算是电机设计中十分关键的问题。基于静止励磁调节器的双绕组异步发电机定子绕组漏抗计算比传统的三相电机更复杂。首先给出了定子双绕组异步电机通用数学模型及等效电路,采用解析法对不同绕组结构的定子双绕组异步电机漏电抗计算进行了系统地分析,导出了相应的计算公式。最后,利用所得计算公式设计了一种静止励磁调节器控制的定子双绕组异步发电机,并对其定子漏电抗参数、性能指标及运行特性进行了计算。     

基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法

为实现飞行器分离任务可靠性的定量分析和高效精确评估,研究了高超声速飞行器分离任务过程中各种不确定性因素对分离可靠性的影响,提出一种基于不确定性的飞行器分离可靠性建模与分析方法。面向高超声速飞行器分离任务需求,建立分离动力学仿真模型,综合考虑分离过程不确定性因素的影响,利用灵敏度分析方法识别主要不确定性因素,构建分离可靠性模型。针对此模型,提出一种改进主动学习Kriging(IAK)的分离可靠性分析方法,通过新的采样策略选取失效概率更大的采样点作为新增训练点,进行高效可靠性分析。实例结果表明,该方法能够准确描述不确定性因素对分离过程的影响,提升分离可靠性定量分析的精度和效率,为飞行器分离方案的精细化设计提供支撑。     

基于欠采样的零阶优化算法

非平衡学习吸引了许多研究者的关注。一般情况下,少数类是更值得关注的,并且其误分类代价要远高于多数类。由于非平衡数据分布的非均衡性,标准的分类算法将难以适用。为了解决非平衡数据分类问题,给出了基于欠采样的零阶优化算法。首先,为了降低数据非平衡分布的影响,针对不同非平衡比的数据集给出了不同的两种采样策略。然后,采用了一种引入间隔均值项的支持向量机(Support vector machine,SVM)优化模型进行分类,并使用带有方差减小的零阶随机梯度下降算法进行求解,提高了算法的精度。在非平衡数据上进行了对比实验,实验证明提出的方法有效提高了非平衡数据的分类效果。     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。      

基于遗传-支持向量机的对置活塞二冲程柴油机气口高度优化

以某对置活塞二冲程柴油机为研究对象,基于一维仿真模型,利用遗传-支持向量机的方法,以油耗为优化目标,进行不同转速工况下进排气口高度组合的自动化寻优。结果表明:在1200r/min下,优化的进、排气口无量纲化高度组合为［0.075,0.105］,所得最小油耗为220.32g/(kW·h);对置活塞二冲程柴油机的气口最优高度应随着转速的提高逐渐增大;且在高转速(大于1600r/min)下,排气口最优高度增加趋势更加明显。      

Behavior and functional modeling methods of doubly salient electromagnetic generators for aircraft electrical power system applications

The Doubly Salient Electromagnetic Generator(DSEG) is a promising candidate in aircraft generator application due to the simplicity, robustness and reliability. However, the field windings and the armature windings are strongly coupled, which makes the inductance characteristics non-linear and too complex to model. The complex model with low precision also leads to difficulties in modeling and analysis of the entire aircraft Electrical Power System(EPS). A behavior level modeling method based on modified inductance Support Vector Machine(SVM) is proposed. The Finite Element Analysis(FEA) inductance data are modified based on the experiment results to improve the precision. A functional level modeling method based on input–output characteristics SVM is also proposed. The two modeling methods are applied to a 9 kW DSEG prototype. The steady state and transient process precision of the proposed methods are proved by comparing with the experiment results. Meanwhile, the modeling time consumption, the application time consumption and the calculation resource demand are compared. The DSEG behavior and functional modeling methods provide precious results with high efficiency, which accelerates theoretical analysis and expands the application foreground of the DSEG in the aircraft EPS.     

基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

基于优化智能网络的发动机推力指令模型

针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法.其中子模型Ⅰ采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型Ⅱ的输入;子模型Ⅱ采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令.为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数.数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17％和单一极端学习机最大14.5％的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性.     

一种改进的航空发动机结构概率风险评估方法

针对航空发动机适航条款FAR33.75中关于发动机限寿件(ELLP)结构失效概率要求,提出了一种基于Kriging和蒙特卡罗半径外重要抽样(MCROIS)混合的结构概率风险评估方法。该方法针对ELLP高维、小失效概率事件以及极限状态函数为隐式、高度非线性的特点,利用Kriging元模型模拟隐式极限状态函数,然后通过主动学习迭代算法,计算最优点(MPP,最接近设计验算点的样本点),更新实验设计(DOE)并提高Kriging元模型的模拟精度。在此基础上,利用Kriging元模型确定最优抽样半径,构造半径外重要抽样密度函数,在最优抽样半径确定区域进行抽样,通过构造主动学习函数,使样本点更多落在抽样半径确定的球区域附近,加速失效概率计算的收敛,并构建了ELLP风险概率模型,解决了高维、小失效概率事件以及隐式、非线性极限状态函数的发动机结构概率风险评估难题,以某型发动机低压压气机轮盘为应用示例,与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法进行了对比,验证了该方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。     

基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测

针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。