基于动态RBF网络的发动机起动过程模型辨识

针对航空发动机在起动过程中各截面气流处于亚临界状态 ,难以利用传统的气动热力学方法进行建模的问题 ,本文利用发动机地面试验数据作为学习样本 ,采用动态径向基 (RBF)神经网络的方法 ,建立了航空发动机起动过程动态模型。仿真结果表明 ,利用该方法建立的发动机模型具有动态性好 ,精度高的优点 ,开辟了发动机中小转速建模的新途径     

某型发动机高原起动过程数学模型建立

针对某型发动机高原起动过程具有危险性大和变化规律复杂的特点,提出了一种变记忆长度的小波变换多分辨分析方法。该方法将辨识的数据分解到不同频段,然后针对各不同频段采用不同的记忆长度进行辨识,从而可以建立起该型发动机高原起动过程的数学模型,为高原起动试验提供理论参考。      

抗荷阀-抗荷服系统动态模型结构研究

 通过理论分析和系统辨识方法研究了 4种不同型式抗荷阀—抗荷服系统的动态响应特性 ,分别建立了机械式、混合式和电磁式抗荷阀—抗荷服系统的动态模型 ,并说明了三者模型结构之间的内在联系。     

基于LMI的一类非线性离散动态系统的鲁棒故障诊断

 针对一类非线性不确定离散动态系统 ,提出了一种新型鲁棒故障诊断方法。该方法不但能够对被诊断系统进行故障检测 ,而且同时能够实现故障的分离和辨识。它首先通过构造一个辅助系统 ,将故障的辨识问题转化为min max问题 ,并且通过巧妙设计辅助系统的输出增益矩阵 ,使得辅助系统与被诊断系统的状态差值方程和输出差值方程稳定 ,然后将min max问题转化成LMI问题 ,最后通过求解LMI问题来实现故障诊断。分析了故障诊断方法的鲁棒性、灵敏度和故障的辨识误差。仿真结果验证了该方法的有效性。     

起落架载荷的自校正控制

通过建立自校正控制起落架的非线性模型和系统的ARMAX模型,对控制器进行了设计,并结合参数辨识,实现了起落架的自校正控制。计算机仿真结果表明,此方案有效地改善了飞机起落架的缓冲性能。     

计及随机噪声的频域多输入多输出模态参数识别

提出了一种计及随机噪声的多输入多输出频域模态参数识别方法。该方法基于连续时间域的频率响应函数有理分式模型,利用Forsythe正交多项式改善求解性态,属频域的极大似然类估计方法。在最小二乘估计的基础上,利用"先验"的随机噪声信息进行优化迭代的极大似然估计,得到更优的模态参数识别结果。根据Cramer Rao下界不等式,在几乎不增加计算量的情况下获得所识别结果的不确定性信息,提高了模态参数识别的可靠性。采用GARTEUR飞机模型作为仿真算例,对本算法进行了仿真验证。     

硅基复合材料粘性系数的参数辨识

硅基复合材料是目前国内比较成熟、综合性能较好的烧蚀型热防护材料之一,高温粘性系数是这类材料烧蚀性能的重要表征参数.本文利用系统识别原理,给出这类复合材料粘性系数的参数辨识方法及其应用实例.     

点火瞬态过程仿真模型参数辨识

建立了固体火箭发动机点火瞬态过程一维非定常流场仿真模型,采用系统辨识方法进行了模型参数不确定性研究。基于点火试验用缩比发动机试验结果,得到了传热模型参数和瞬态燃速模型参数的最优估计,提高了点火瞬态过程一维仿真模型的预估精度。采用近似方法,构建Kriging近似函数,有效解决了一维非定常流场仿真的计算复杂性问题。     

基于确定学习理论的轴流压气机系统分岔预测

针对轴流压气机系统中的分岔预测问题,基于简化的Moore-Greitzer 3阶压气机模型,分析了该系统中存在的分岔现象;利用最新发展的确定学习理论,对压气机系统随着γ参数变化出现的几种典型模态的相关系统动态进行辨识,并将所学知识保存成常值RBF神经网络以构成模式库;利用该模式库构建1组嵌入了常值RBF神经网络的动态估计器;将测试模式与估计器相比,得到1组残差,并利用动态模式识别方法的残差最小原则实现了对Pitchfork分岔的预测。     

自主机动条件下的实时定轨方法

中继卫星在跟踪自主机动用户目标时,由于机动轨道未知,需要利用中继卫星下传的星载GNSS(Global Navigations Satellite System,全球导航卫星系统)数据进行实时轨道确定与预报,为中继卫星跟踪提供实时的引导信息,以方便中继卫星快速捕获目标和连续稳定跟踪。针对该类用户目标的任务需求,讨论了基于星载GNSS数据自主机动条件下的实时定轨方法,建立了连续推力机动力学模型。以某一型号卫星的实测数据进行分析验证,并对轨道机动进行辨识,计算的机动加速度和机动时间与试验单位提供的结果一致。针对卫星不同机动情况,5min的观测数据定轨预报10min的弧段,最大位置误差小于8km,可以为中继卫星快速捕获提供高精度的引导信息。