航空发动机数控系统综合仿真平台设计

综合现有软硬件资源,采用模块化方法设计了航空发动机数字电子控制系统综合仿真平台,其框架主要包括发动机模型系统、传感器信号模拟与处理、控制器快速原型等子系统.发动机模型系统采用集成仿真环境调用液压执行装置和发动机数学模型库方式设计;快速原型系统采用Matlab/Simulink环境下将控制程序封装成S-Function的方法设计;软件设计重点描述了混合编程与定时器编程技术.以某双轴涡扇发动机为应用对象,进行控制系统数字仿真、半物理模拟试验和台架试车,在相同控制参数下,仿真试验与台架试车结果相似,表明所设计综合仿真平台具有工程应用价值.      

模糊可靠性理论中的基本概念

经典可靠性理论以概率假设和二态假设为基础,在许多情况下是不可接受的,需要以可能性假设和模糊状态假设分別替代。模糊可靠性理论或者基于概率假设和模糊状态假设,或者基于可能性假设和二态假设,或者基于可能性假设和模糊状态假设,从而有3种不同的形式:率模(Profust)可靠性理论、能双(Posbist)可靠性理论和能模(Posfust)可靠性理论。本文概述了率模可靠性理论和能双可靠性理论中的基本概念,并介绍一个简单实用的模糊软件可靠性模型,最后展望模糊可靠性研究的未来趋势。     

基于Hamilton-Jacobi方程的编队飞行控制

 针对椭圆参考轨道的编队飞行控制系统,基于哈密尔顿 雅克比（Hamilton-Jacobi）方程,给出一种新的生成函数半解析近似解的计算方法,同时推导了编队飞行控制系统相对运动的线性状态转移矩阵,并且验证了模型的精度。在此基础上,结合一个具体的编队飞行任务,采用线性规划算法得到了队形保持的闭环控制器,该算法得到的是脉冲形式的控制序列,因此更具有实际意义。同时还提出了一种简单的避免生成函数奇异点的方法,从而减少了生成函数间相互转换所带来的计算量。最后的非线性仿真结果验证了控制方法的有效性。     

航空发动机健康等级综合评价方法

研究意义在于将发动机的健康状态量化,进一步提高发动机健康状态评估的可操作性.决定发动机健康状态等级的因素众多,如故障发生的概率、故障的程度以及故障可能造成的损失风险等,且这些因素的影响作用均具有随机性和模糊性.将模糊综合评价方法应用于发动机健康状态等级的评估,将健康状态划分为5个等级,得到每个健康状态等级的隶属度函数,最后基于最大隶属度原则和最大危险性原则确定发动机的健康状态等级.通过对两组发动机故障模拟实验器振动数据的等级评价结果对比,验证了提出方法的有效性和合理性.      

基于模糊PID算法的六自由度并联机构控制研究

针对六自由度并联机构难以实现高精度及快速响应的问题,分析六自由度并联机构模型,提出基于模糊PID的六自由度并联机构的控制算法.介绍了六自由度并联机构的运动学反解模型及机械系统模型;在此基础上确定模糊算法的模糊语言变量、隶属函数和模糊规则,完成了六自由度并联机构模糊PID控制器的设计.针对一组PID控制参数进行了仿真和实验,结果表明,加入模糊算法的PID控制提高了系统的动态响应特性及运动精度.     

柔性导轨自动制孔机器人离线编程与仿真技术研究

特征建模、路径规划、工件坐标转换等是自动制孔机器人离线编程与仿真的核心技术,完善的特征建模技术和稳定高效的坐标转换算法能够为离线编程系统实用化提供重要保证。通过对工业机器人离线编程几个关键技术的研究,提出了适用于某型柔性导轨自动制孔机器人离线编程与仿真系统的建模、路径规划和坐标转换等方法。     

武器系统综合效能的模糊积分评估方法

对系统综合效能的评价是进行系统决策的前提和重要依据,在研制和使用系统时,都要对其进行评价,以便为选择研制方案或使用策略提供支持。指出了概率和统计理论在综合效能评估问题研究中的不足。定义了模糊测度和模糊积分的概念,提出了基于模糊测度和模糊积分的武器系统综合效能评估模型,给出了效能评估的基本过程并进行了应用实例分析研究。     

中小型企业建立生产计划优化线性规划模型的通用模式

本文提出了建立企业生产计划优化线性规划模型中约束方程的通用方法。简化了建模过程。并经多个企业的实际应用证明了其普遍适用性。为中小型企业建立生产计划优化线性规划模型提供了一个通用模式。     

基于抓持稳定度的多指灵巧手抓持控制

提出了一种控制多指灵巧手稳定抓持物体的新方法。首先给出了接触稳定度和抓持稳定度的定义及其相应的计算方法,然后探讨了基于抓持稳定度的多指灵巧手抓持控制方法。最后以北京航空航天大学的BH-2新型三指灵巧手为背景,对所提出的方法进行了仿真验证,仿真结果证明所提方法是有效可行的。     

无人机自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制

为了克服当前提出的无人机编队飞行的不足，提出一种新的无人机编队飞行概念——自由编队飞行，制定了相关的避让规则，用补偿模糊神经网络进行训练，实现自由编队飞行的补偿模糊神经网络控制。仿真显示，编队飞行的飞机能按照规则自主改变航路进行避让，表明了该方法的有效性。