基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。      

POD和DMD方法分析不同间隙压气机旋转不稳定性特性

对一台单级低速轴流压气机旋转不稳定性(RI)进行分析。在前期的旋转不稳定性特性、流场成因和不同间隙影响的研究基础上,进一步基于全通道数值模拟,采用两种流场降阶方法分析不同叶顶间隙条件下旋转不稳定性各阶模态对应的流场成分、模态能量占比和稳定性等特性。计算结果表明,前几阶模态能量占比大,对流场起主要贡献,并且稳定性相对较强。随着间隙的减小,旋转不稳定性的能量占比和稳定性下降,各阶的叶片转动成为流场的主要成分。      

基于二阶滑模算法的永磁电机直接转矩控制

针对传统直接转矩控制(DTC)方法低速控制精度差、转矩脉动大、开关频率不稳定等问题,提出了一种基于二阶滑模控制的永磁电机DTC方法。该控制方法基于二阶滑模控制原理,将传统磁链控制器与转矩控制器以滑模控制器替代,对空间电压进行矢量调制,提高了开关频率的稳定性,获得了良好的动态稳定性,改善了电机输出性能。仿真与试验结果表明,该控制方法能够有效减小电流脉动与转矩脉动,同时提高了控制系统的抗干扰能力,实现了电机的快速动态响应,具有较强的鲁棒性能。     

摆线桨非定常动态失速的三维效应

对摆线桨三维全尺寸模型进行了非定常数值模拟。验证了两种嵌套网格方法的可靠性与适用性,针对二维/三维情况下摆线桨非定常涡流动特性及诱导分离特性开展了数值分析,重点研究了展向气动力随方位角的分布与全局流场的诱导速度分布,并分析了尾迹捕捉精度与涡量耗散特征。结果表明:受摆线桨切向速度、展向诱导速度等三维效应影响,两种计算结果的瞬态气动力极值差值达到44%。三维动态失速涡的产生、脱落与再附明显弱于二维翼型情况,这对于摆线桨非定常气动特性有较大影响。      

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

A CFD-based numerical virtual flight simulator and its application in control law design of a maneuverable missile model

A CFD-based Numerical Virtual Flight (NVF) simulator is presented, which integrates an unsteady flow solver on moving hybrid grids, a Rigid-Body Dynamics (RBD) solver and a module of the Flight Control System (FCS). A technique of dynamic hybrid grids is developed to control the active control surfaces with body morphing, with a technique of parallel unstructured dynamic overlapping grids generating proper moving grids over the deflecting control surfaces (e.g. the afterbody rudders of a missile). For the flow/kinematic coupled problems, the 6 Degree-Of-Freedom (DOF) equations are solved by an explicit or implicit method coupled with the URANS CFD solver. The module of the control law is explicitly coupled into the NVF simulator and then improved by the simulation of the pitching maneuver process of a maneuverable missile model. A nonlinear dynamic inversion method is then implemented to design the control law for the pitching process of the maneuverable missile model. Simulations and analysis of the pitching maneuver process are carried out by the NVF simulator to improve the flight control law. Higher control response performance is obtained by adjusting the gain factors and adding an integrator into the control loop.     

一种新的极值搜索算法及其在航空发动机燃烧主动控制中的应用

 针对航空发动机存在的不稳定燃烧控制问题,推导出当发动机不稳定燃烧时,燃烧室内的振荡压力与平均燃空比值之间的函数模型,此函数模型构建了压力振荡变化的幅值与平均燃空比值之间的极值关系。提出了一种新颖的退火递归神经网络极值搜索算法,可以自适应地搜寻出极值模型中最优的平均燃空比值,实现对燃烧室内压力振荡变化的最小幅值控制,并有效地抑制了燃烧室的不稳定燃烧现象。通过仿真对比,验证了方法的有效性。     

基于试验气动力的弹性飞机舵面效率分析

基于非线性试验气动力和线性理论气动力对某飞机进行了气动导数和飞行载荷计算,分析了舵面操纵效率受气动力类型、飞行动压和迎角的影响,重点研究了舵面操纵效率、舵面操纵反效与翼面弹性载荷、弹性压差分布以及弹性气动压心之间的关系。研究表明：使用非线性试验气动力和线性理论气动力所分析得到的舵面效率具有较大的差别;受到结构弹性变形的影响,随着飞行动压的增加,舵面的操纵效率不断下降,副翼甚至会出现操纵反效现象;在使用非线性试验气动力进行分析时,飞行迎角对于舵面操纵效率具有较大的影响,这是在使用线性理论气动力进行分析时所不能考虑的。     

Elman网络在某型自动驾驶仪飞控盒多故障诊断中的仿真研究

目前采用传统故障诊断方法对复杂系统进行故障诊断时,还存在许多缺点,尤其在多故障同时发生的情况下,传统故障诊断方法难以准确定位故障点。为此,基于Elman神经网络,结合故障字典法,设计了一种基于Elman网络的综合故障诊断方法。为验证该方法的准确性,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的几种主要故障为诊断源,仿真研究了所设计的综合故障诊断方法。仿真结果表明,与传统故障诊断方法相比,所设计的基于Elman网络的综合故障诊断方法在进行多故障诊断中对故障的准确定位是有效的和快速的。     

数模混合电路故障诊断的方法研究

结合目前数模混合电路测试的发展现状,对其故障诊断的理论进行了介绍,指出了各自的优点以及存在的缺陷,探讨了在实际中得到发展和应用的数模混合电路故障诊断技术,并预测了这些理论和技术今后的发展方向。