非定常自由来流对飞机过失速机动特性的影响研究

在南航非定常风洞内,对三角翼模型在定常和非定常自由来流中做俯仰运动的动态气动特性进行了实验研究.利用模糊逻辑建模方法,对实验获得的非定常气动力数据进行了建模,并将非定常气动力模型应用于过失速机动中70°迎角定直飞行的仿真计算,分析了含自由来流非定常变化影响的非定常气动力数据对过失速机动飞行特性产生的影响.研究表明,考虑自由来流非定常变化的非定常气动力对飞机飞行过程中运动参数的变化和控制律设计都产生较大影响.因此在新一代战斗机的设计、研制中,深入研究飞机的非定常气动特性是十分必要的.     

一个新的研究领域——演化硬件

演化硬件的概念最初是由HugodeGaris于1992年提出的。硬件演化的目的在于使硬件系统能够像生物一样改变其自身的结构以适应环境的变化。本文首先给出演化硬件的定义,继而介绍演化硬件的物质基础──可编程专用集成电路和演化硬件的理论基础──演化算法。进而研究实现硬件演化的方法,最后讨论演化硬件的发展前景。     

固体火箭发动机试验测量系统零位变化研究

介绍了测试系统推力测量中常见的零位变化现象,对零位变化的原理进行了分析,并提出了针对性的数据处理方法。     

非线性非定常气动力的模糊逻辑建模方法

建立了非线性非定常气动力的模糊逻辑模型。利用大迎角俯仰及滚转振荡气动力验证了模型的有效性。结果表明：该模糊逻辑模型对非定常气动力有很好的预测能力;利用模糊逻辑方法可建立包括非基本运动状态变量在内的多变量非线性非定常气动力的数学模型。     

基于模糊控制的某型飞机极限状态限制器的设计

提出一种基于模糊控制的某型飞机极限状态限制器的设计方法。该方法将模糊控制函数的优化和模糊控制系统增益自适应调整集中于一体 ,可大大改善系统的品质和适应能力。在系统设计中 ,比例因子的最小二乘法估计用于优化控制规则 ,论域的在线自调整可以消除模糊化过程中所导致的信息丢失 ,积分抑制策略则是为了提高稳态精度、增强适应性和进一步抑制超调。全飞行包线的数字仿真结果表明 ,本文提出的模糊控制方法获得了良好的控制效果     

应用于电机转子抛光机可编程控制器系统设计

针对自主研发的电机转子抛光机平台及电气主回路,采用三菱Fx1s PLC作为抛光机运行的控制系统,对转子夹具、可调滑台、抛光电机及吸尘器等执行元件进行控制;最后设计了触摸屏及操作界面。成套设备已应用于工程实践。     

基于微粒群算法的复合控制逻辑参数优化方法

针对复合控制中采用PSR调制器控制发动机开关机的控制逻辑参数选择问题,基于微粒群算法提出了一种控制逻辑参数优化方法。该方法以提高复合控制性能为目标,将复合控制的控制逻辑参数选择问题转化为对以复合控制性能为指标的多目标优化问题。在此基础上,将微粒群算法应用于该优化问题的求解,提出了一种基于微粒群算法的PSR调制型复合控制逻辑参数优化方法,并设计了算法流程图。仿真结果表明,采用该设计方法对参数优化后,复合控制总体性能有明显提升。     

航姿系统内阻尼的模糊自适应滤波算法

平台式惯性航姿系统的内阻尼算法通过阻尼网络将自身的速度信息加到系统中,达到提高姿态精度的目的.本文将该思想引入到捷联式惯性航姿系统中,在系统加速度较小时,利用加速度计的输出估计系统姿态角,通过卡尔曼滤波的形式补偿姿态误差.由于内阻尼算法只有在系统加速度较小的情况下才能使用,本文设计了模糊自适应控制器,根据三轴加速度计的输出进行自适应判断内阻尼算法是否可用,调整内阻尼卡尔曼滤波器的量测误差方差阵,从而避免了滤波器的发散.仿真和实验表明,内阻尼的模糊自适应算法可明显抑制舒勒周期振荡和傅科周期振荡,避免了系统姿态漂移,有效提高了捷联惯性航姿系统的精度.     

A combined technique of Kalman filter,artificial neural network and fuzzy logic for gas turbines and signal fault isolation

The target of this paper is the performance-based diagnostics of a gas turbine for the automated early detection of components malfunctions. The paper proposes a new combination of multiple methodologies for the performance-based diagnostics of single and multiple failures on a two-spool engine. The aim of this technique is to combine the strength of each methodology and provide a high success rate for single and multiple failures with the presence of measurement malfunctions. A combination of KF (Kalman Filter), ANN (Artificial Neural Network) and FL (Fuzzy Logic) is used in this research in order to improve the success rate, to increase the flexibility and the number of failures detected and to combine the strength of multiple methods to have a more robust solution. The Kalman filter has in his strength the measurement noise treatment, the artificial neural network the simulation and prediction of reference and deteriorated performance profile and the fuzzy logic the categorization flexibility, which is used to quantify and classify the failures. In the area of GT (Gas Turbine) diagnostics, the multiple failures in combination with measurement issues and the utilization of multiple methods for a 2-spool industrial gas turbine engine has not been investigated extensively.This paper reports the key contribution of each component of the methodology and brief the results in the quantification and classification success rate. The methodology is tested for constant deterioration and increasing noise and for random deterioration. For the random deterioration and nominal noise of 0.4%, in particular, the quantification success rate is above 92.0%, while the classification success rate is above 95.1%. Moreover, the speed of the data processing (1.7 s/sample) proves the suitability of this methodology for online diagnostics.     

非定常气动力对飞行动力学特性影响分析

在模糊逻辑非定常气动力建模的基础上,研究了非定常气动力对飞行动力学特性的影响.首先分析了非定常气动模型与定常气动模型的差别.其次采用分支分析方法,对带定常与非定常气动模型的飞行动力学系统的陡尾旋状态平衡分支图进行计算、比较与分析.并通过仿真对结果进行验证.研究表明,在大迎角状态下,非定常气动模型与定常气动模型存在较大的差别,对飞行动力学特性将产生一定的影响,需要在大迎角控制律设计中考虑非定常气动力的影响.