100 mm一等量块自动测量仪测量不确定度评定

分析了100mm一等量块自动测量仪的误差来源，确定了测量量块的合成标准不确定度和扩展不确定度。     

脉冲信号源脉宽参数的测量不确定度分析

对脉冲信号源脉宽指标进行了不确定度的分析和评定.分析了脉冲信号源脉宽测量时的主要误差来源,包括计数器测量重复性、触发定时误差、时基误差、放大器滞后误差、分辨力误差等;结合这些影响因素,评估了脉宽测量的合成标准不确定度和扩展不确定度.     

鲁棒EKF在脉冲星导航系统中的应用

针对脉冲星导航系统的滤波问题,传统的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法存在不能克服系统模型存在不确定性参数以及乘性噪声等缺陷,提出一种鲁棒EKF算法。首先,分析了状态预测误差方程和估计误差方程,利用统计学原理,得到了状态预测方差矩阵和状态估计方差矩阵计算等式。由于系统模型存在不确定性参数,状态预测协方差矩阵和状态估计协方差矩阵无法计算;因此,利用4个重要矩阵不等式,分析并找到预测方差矩阵和状态估计方差矩阵的上界。最后,利用状态估计误差协方差矩阵上界设计状态增益矩阵,使得状态估计协方差矩阵的迹最小。将该算法对脉冲星导航系统进行仿真,仿真结果验证了所提算法的有效性。     

非线性模型预测控制的研究进展

近年来,模型预测控制（Model predictive control,MPC）的理论和技术得到了长足发展,随着线性系统模型预测控制的大量成功应用,基于非线性模型的预测控制简称非线性预测控制（NMPC）引起了广泛关注,并取得了丰富的研究成果。文章基于非线性模型预测控制的基本原理,对目前该领域的热点问题和取得的成果进行了综述,指出了研究不确定系统和时滞系统的非线性模型预测控制对进一步发展预测控制理论和拓宽其应用范围的意义。     

高超声速飞行器自适应反步控制器设计

针对含有不确定干扰项的吸气式高超声速飞行器模型,分别设计了基于反馈线性化的速度控制器和基于反步法的航迹控制器,以实现对速度和航迹角参考信号的稳定跟踪。通过指令滤波器得到俯仰角的实际跟踪指令及其一阶、二阶微分信号,可直接设计升降舵控制指令,在解决了虚拟控制量求导"复杂性爆炸"问题的同时,减少了反推计算步数,从而达到提高系统动态性能和优化控制器结构的目的。基于LaSalle不变集原理和Lyapunov理论设计的自适应更新律保证了系统的稳定性。仿真结果表明,所设计的控制器在飞行器存在不确定干扰的情况下仍能满足对参考信号跟踪性能的要求。     

涡轮叶片来流角扰动不确定性量化分析

为了高效精确量化来流条件变化对涡轮叶片性能的影响,发展了一种基于自适应抽样技术的非嵌入式多项式混沌(NIPC)模型,并通过函数试验对自适应NIPC模型进行了验证。在不同尺度来流角变化下,用该模型量化涡轮叶栅能量损失系数的不确定性变化,同时与直接蒙特卡洛模拟和灵敏度分析进行对比。通过流场统计分析揭示来流角变化对气动不确定性的影响机理。结果表明:自适应NIPC在不同尺度来流角扰动下均能快速准确量化能量损失系数变化;能量损失系数不确定性变化对来流角扰动是非线性依赖关系;叶片通道内的激波对来流角变化最为敏感,是引起能量损失系数不确定性变化的主要因素。     

端壁倒圆半径误差对高负荷静叶栅性能影响的不确定性分析

为对压气机静子叶片高精度设计与制造提供有力参考,以某高负荷压气机静子叶栅为研究对象,采用基于高斯分布型随机输入的非嵌入式多项式混沌方法,量化评估了端壁倒圆半径误差对最小损失和近失速两个工况下气动性能的不确定性影响。结果表明:倒圆半径误差的不确定性对气动性能的平均水平影响不大,主要反映在气动性能参数的标准差上。提高倒圆半径的加工精度可提升气动性能的鲁棒性近一倍。加工精度一定时,为对叶片进行鲁棒性优化设计,应重点关注近失速工况下气动损失的鲁棒性。根据公差带内端壁倒圆半径与近失速工况下气动性能的关联性分析,倒圆半径与气动性能呈线性关系,应避免倒圆半径与设计值相比偏小的叶片投入使用,以期获得良好的气动性能。通过近失速流场的不确定性分析,分离流动对于倒圆半径误差更为敏感,是引起气动性能不确定性变化的主要因素。      

锥导乘波体构型的气动特性不确定度分析

为研究锥导乘波体偏离设计条件下气动特性变化情况,采用稀疏的非嵌入式混沌多项式方法,对乘波体气动特性进行了不确定性量化及全局非线性灵敏度分析。首先,采用CATIA二次开发技术对锥导乘波体进行参数化建模;其次,在来流速度、温度、密度和迎角满足特定扰动的条件下,通过拉丁超立方试验设计生成样本,并采用CFD进行计算;最后,根据试验设计样本建立响应面,通过混沌多项式分析得到了乘波体气动力系数的不确定度。灵敏度分析结果表明,迎角在锥导乘波体的气动特性变化中起主导作用。对马赫数和压强的流场不确定性分析结果表明,气动特性变化主因是乘波体前缘处的压力泄漏,影响了上表面压力分布,导致了气动性能的改变。     

μ理论在电液负载模拟器中的应用

 研究μ理论在电液负载模拟器中的应用，提出电液负载模拟器的鲁棒控制策略。电液负载模拟器是一个复杂的机-电-液复合系统，且是一个强耦合、时变受控对象。综合考虑参数变化、模型变动和干扰等不确定性的影响，利用μ综合控制理论设计电液负载模拟器的鲁棒力控制器，并通过μ分析使用鲁棒力控制器时系统的鲁棒稳定性和鲁棒性能。给出使用鲁棒力控制器和经典力控制器时的实验结果，实验结果表明所设计鲁棒力控制器的有效性和优越性。     

基于RBF神经网络的机器人鲁棒自适应控制器设计

在考虑机器人系统中存在的模型不确定性的情况下,提出了一种基于RBF神经网络和反演技术的鲁棒自适应控制器的设计方法。首先,通过状态变换将机器人的模型转换为适用于反演技术的形式;然后,利用反演技术设计了鲁棒自适应控制器,用两个RBF神经网络分别对模型的不确定性进行了处理,并用Lyapunov稳定性理论推导出RBF神经网络的权重矩阵调节律以及相关的鲁棒项,证明了系统的全局稳定性;最后,进行了相应的仿真研究,验证了设计的正确性和有效性。