基于Armijo准则和BFGS算法的运载火箭控制重分配

以某型运载火箭为研究对象，研究了伺服机构故障下的重构控制问题。将该问题转化为有约束二次规划问题，采用一种Armijo准则和BFGS算法相结合的控制分配方法来求解。Armijo准则可以保证优化算法的收敛性，而BFGS算法则避免了迭代过程对Hesse阵的求逆运算，且具有收敛快的优点。将该重构方法与不动点迭代算法进行了对比，该算法经过8次迭代收敛，目标函数值和误差值分别收敛到${\mathrm{10}}^{\mathrm{2}}$量级左右和${\mathrm{10}}^{-\mathrm{5}}$量级；而不动点迭代算法经过30次迭代尚未完全收敛，目标函数值和误差分别收敛到${\mathrm{10}}^{\mathrm{3}}$量级左右和${\mathrm{10}}^{-\mathrm{2}}$量级。结果表明该重构方法比不动点迭代算法收敛快且收敛精度高。以单台发动机发生卡死故障为例对该方法进行了仿真验证，得到了与无故障情况下相同的控制效果，验证了该重构方法的有效性和正确性。      

基于VMD-MPE的开关磁阻电机功率变换器故障诊断

故障诊断是提升开关磁阻电机(SRM)调速系统可靠性的重要技术。针对功率变换器故障信号非线性不稳定、有效信息易被噪声掩盖的特点, 提出了一种新的故障特征提取方法。对直流母线电流进行变分模态分解, 得到若干本征模态分量, 取多尺度有效模态分量排列熵平均值作为特征向量, 输入支持向量机分类器进行故障识别。为验证所提方法的可行性, 建立仿真模型, 与传统的小波分析等故障诊断方法进行对比；搭建了开关磁阻电机实验台架, 测试了开路、短路故障状态。仿真和实验结果表明:所提方法可减小噪声影响, 提高故障识别准确率。      

基于条件判断准则的涡扇发动机限制保护控制器优化设计

为了降低涡扇发动机控制逻辑中最小-最大选择结构的保守性，更高效地利用现有的安全裕度，提出一种基于条件判断 准则的涡扇发动机限制保护控制器优化设计方法。通过对发动机关键输出变量进行条件主动判断，来决定限制保护控制器是否 处于激活状态。其中，条件判断模块中的边界阈值采用智能优化算法-粒子群算法使其在给定的边界内搜索出合理可靠的最优 值。基于某型涡扇发动机控制系统仿真平台进行计算机数值仿真，仿真结果表明：该优化方法有效地降低了最小-最大选择结构 的保守性，在保持所有必要的安全极限情况下，推力响应速度得到了有效提高。其中，传统线性控制器的响应时间为4.7 s，而基于 条件判断准则的限制保护控制器的响应时间则为3.8 s，缩短了近20%，控制系统的保守性得到了有效降低。     

大型电传民用飞机人机耦合（APC）分析与评估

大型民用客机电传操纵系统的应用,使驾驶员诱发振荡（PIO）的可能性大大增加,直接影响到飞机的安全性。通过对PIO的分析,介绍了三个工程上实用的Ⅰ类PIO趋势评估准则：姿态带宽准则、Smith-Geddes准则、综合（姿态带宽加回落）准则,并结合准则给出了相应的算法和算例。最后提出了防范不利人机耦合的改进方案和设计措施。     

基于最大后验概率准则的天基星座网络多用户检测方法

天基星座网络中用户可以随意进出自由组网，活动用户的数量、身份和发送的数据随机变化，对接收用户的性能造成很大影响。多用户检测是指识别每个活动用户的身份并检测每个活动用户发送的数据。传统方法假设活动用户数等于网络可以容纳的最大用户数，这种方法模型比较简单且误码率性能不够理想。提出了一种基于最大后验概率准则的多用户检测方法，该方法将用户的活动状态建模为马尔科夫链，并将多用户检测转换为在网格图中使用BCJR算法搜索最优路径。仿真结果表明，当活动状态错误概率和符号错误概率达到10^-3时，本文所提方法与对照方法相比分别获得2.6 dB和1 dB信噪比增益。     

一种可靠性增长试验抽样数Max-Min准则的反馈修正方法

对成败型航空发动机部件可靠性增长试验抽样数的确定问题进行了研究。推导出了初始故障数服从典型离散分布时的最小化最大准则(Max-Min准则),提出了一种逐次抽样样本估计值反馈修正方法。最后给出了一个应用实例,验证了该方法的有效性。     

基于LMD与AO-PNN的中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承受噪声干扰大、传递路径复杂导致采用传统方法难以进行故障诊断的问题,提出了一种基于局部均值分解（LMD）与相关系数-能量比-峭度准则、结合天鹰座优化算法（AO）优化概率神经网络（PNN）的中介轴承故障诊断方法。使用LMD对传感器采集的振动信号进行分解;利用相关系数-能量比-峭度准则判决筛选分解得到的PF分量,重构筛选后的信号;计算重构信号的多尺度排列熵（MPE）,以构建特征向量;通过AO优化的PNN的平滑因子,将优化后的神经网络用于中介轴承的故障诊断。基于中介轴承故障试验数据对诊断结果进行了分析,结果表明：提出的方法可以有效诊断高背景噪声、复杂路径干扰下的航空发动机中介轴承的典型故障,与粒子群优化的概率神经网络方法（PSO-PNN）和传统的PNN方法相比,其诊断准确率分别提高了3.875%和8.125%,具有较好的全局收敛性和计算鲁棒性。     

轮盘模拟件破裂试验及其有限元描述

建立了与材料延伸率相关的轮盘破裂准则。以某型发动机低压压气机第1级轮盘为研究对象,模拟轮盘工作时榫槽底的应力分布,设计制造了模拟试件,并在材料试验机上对2个模拟试件进行了试验;借助MSC.MARC商用有限元软件,应用弹塑性、大应变、大变形的非线性有限元方法,描述了轮盘模拟件破裂试验的过程。经验证,计算结果和试验结果相一致。     

基于一种贝叶斯优化框架的高空螺旋桨气动优化设计

为了在可接受时长内获得高空螺旋桨气动方案的最优解，提出一种基于贝叶斯优化框架的高空螺旋桨气动外形优化设计方法。该方法以拉丁超立方抽样获取螺旋桨气动外形参数的初始样本点，建立以该参数为输入、数值模拟获取螺旋桨气动性能为输出的初代高斯过程模型；以遗传算法和三种并行加点准则构成的子优化获取新样本点，求取新样本点的气动性能，并更新样本数据和高斯过程模型。该方法可以使新样本点快速向最优解附近集中，从而提高最优解附近的模型近似精度。为验证模拟方法，加工了某高空螺旋桨进行地面试验。与模拟结果相比，试验推力平均误差2.34%、扭矩平均误差3.33%。以课题组自研的6个低雷诺数翼型为基础，使用该方法对某高空太阳能无人机螺旋桨进行优化设计，优化结果显示：螺旋桨在设计点推力提高9.24%、效率提高8.13%。研究结果表明，该方法对高空螺旋桨优化设计及相关工程应用具有较强的参考价值。