高速开关阀控电液位置伺服系统自适应鲁棒控制

为研究高精度的液压缸位置跟踪控制问题,设计了高速开关阀和换向阀组合控制液压缸的结构方案,并通过实验分析了高速开关阀的静态流量特性。建立了液压缸的连续可微摩擦模型,利用粒子群优化算法对其参数进行辨识。建立了系统的非线性数学模型,基于非连续参数映射和反步法设计了直接自适应鲁棒控制器,通过参数在线自适应调节来更新估计值和鲁棒反馈项支配参数不确定性,实验结果表明:在跟踪幅值为5mm,频率为0.4Hz的正弦信号时,最后一个周期的最大跟踪误差、平均跟踪误差及其标准差分别为0.638、0.25mm和0.405mm,与传统PID控制器相比,控制精度显著提升,旨在为实现高精度的数字阀控位置伺服技术提供有价值的参考。      

基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断

在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。      

航空发动机静叶联调机构运动分析及优化

针对航空发动机可调静子叶片联调机构运动关系复杂、优化难度大的问题,研究了一种采用图解法和齐次坐标法结合MATLAB软件推导两级联调机构运动方程,并运用遗传算法对两级机构中的关键构件进行联合优化的方法。运用该方法对指定联调机构的两级曲柄可调端长度、可调端与固定端夹角进行了优化求解。得到了最优解,使得第一级摇臂转动角度是第零级摇臂转动角度的2倍,且第一级摇臂转动角速度也是第零级摇臂转动角速度的2倍。      

双列角接触球轴承的免疫算法优化设计

建立了双列角接触球轴承结构优化的数学模型,用免疫优化算法,分别以额定动载荷、额定静载荷和两者的加权和为目标函数进行轴承结构的优化设计.设计变量包括每列的钢球数、钢球直径、内滚道沟曲率半径系数、外滚道沟曲率半径系数和轴承节圆直径.并对比分析了遗传算法与免疫算法的优化结果.免疫算法可以有效实现优化设计,与轴承手册标准值相比,优化后的3210和3218轴承的额定动载荷和额定静载荷都提高了60%以上.      

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

三维战术训练空域规划方法研究

三维战术训练空域规划是对空域的合理规划利用,人工排样已经无法保证空域的安全有效利用,寻找高效快速的算法对于提高空域利用率和训练效率具有重要意义。通过对空域规划的理论研究,结合空域特性,将整个空域划分为立方体单元,构建相应的训练空域规划模型;在此基础之上,利用改进的遗传算法来寻求最优方案,剔除了大量不可行解;通过实例仿真验证该空域规划模型的合理性和有效性。结果表明:该空域模型是合理和有效的,提高了空域规划的速度和准确度。     

示温漆图像等温线提取算法

分析示温漆（TIP）图像特征,根据等温线附近产生局部梯度极值的特点,实验对比了4种边缘提取算法效果。根据实验结果,选用Canny算子提取等温线。提出在边缘提取前进行K means聚类处理,并对K means聚类算法和Canny算子进行了改进。提出了两种K means初始聚类中心的选择方法,更适于示温漆图像的分割。改进了Canny算子的内核,提升了等温线的质量。结果表明:该算法能够快速提取清晰、连续的等温线,效果良好,满足工程应用要求,已用于示温漆自动判读软件开发。      

基于UKF的双机协同纯角度目标定位路径规划

针对三维空间双机协同定位问题,在无迹卡尔曼滤波的基础上,提出一种规划双机路径的方法。首先,利用双机探测得到的方位角和俯仰角信息,并结合无迹卡尔曼滤波算法估计目标的状态;在此基础上根据交互信息理论提出指标函数的概念,以指标函数最大为轨迹优化的最优性能指标,将问题转化为求双机控制量的最优解;最后,采用遗传算法求解双机的控制量,得到比较合理的双机飞行路径。仿真结果表明,通过最大化指标函数可以有效地规划双机路径,且具有更高的精度和速度。     

基于多岛遗传-模拟退火算法的气动外形优化

针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。