直驱阀控制系统设计及验证

为提高直驱阀系统的动态特性和稳定性,设计了1种位置环加电流环的直驱阀双闭环控制系统,其中位置环采用比例积分控制加相位超前校正,电流环采用比例积分控制。在MATLAB平台上,开展了电流环仿真、位置环的参数辨识以及仿真;在由DSP和FPGA构成的验证平台上,开展了试验验证,电流环与位置环的控制效果与仿真模型均一致,获得了400 Hz以上的电流控制带宽和25 Hz以上的位置控制带宽。研究结果表明:此控制器设计及校正方法可有效提高直驱阀系统的动态特性和稳定性。     

柔性接头迟滞阻尼特性识别

为实现对柔性接头系统的建模和动力学分析,对柔性接头的迟滞阻尼特性识别方法进行了研究.测试了一系列不同摆角和不同频率条件下柔性接头的动态特性参数,基于变刚度变阻尼法对不同频率下的刚度系数和阻尼系数进行了参数识别,获得了刚度系数和阻尼系数跟摆动频率之间的关系,建立了柔性接头动力学模型.应用该模型分析计算了柔性接头低速频率特性,并与试验结果进行了对比分析.结果表明:建立的模型可以很好地描述柔性接头的低频特性,随摆动频率的增加,恢复力矩略有增加;在振幅较小时,弹性力矩随摆角呈线性,随着摆动振幅的增加,弹性力矩的非线性逐渐增强.      

卫星动量轮灵敏性变异分析

基于模糊理论提出一种非线性卫星动量轮灵敏性变异分析的数值方法,以工程实际中的模糊相似关系转化为空间向量的模糊等价关系,来评估稳定系统的总体变异本质特征.并通过仿真均匀分布、线性分布以及周期分布的时间数据序列验证了该模型的可行性;以3套卫星动量轮实际稳态运转实验见证了该方法的实用性和有效性.其中动量轮A的最小灵敏系数为0.678,大于0.5阈值,表明其运转期间灵敏性十分良好;动量轮B的最小灵敏系数为0.439,小于0.5阈值,其运转期间灵敏性有所变异;动量轮C的最小灵敏系数等于0.5阈值,其关系最为模糊并介于稳定与变异之间.该模型实时预测并描述了动量轮灵敏性变异过程,且适用于诸多航天领域的非线性乏信息问题.      

基于VMD的自适应复合多尺度模糊熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于自适应多尺度模糊熵、ILS（迭代拉普拉斯得分）特征选择和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。该方法采用变分模态分解对振动信号进行分解和重构,并计算重构信号的复合多尺度模糊熵;同时采用迭代拉普拉斯得分选择敏感故障特征,并将特征选择结果输入到基于粒子群优化支持向量机的多故障分类器进行识别。将提出的方法应用于滚动轴承试验数据分析。结果表明:该方法对试验数据的故障识别率为100%。并将基于ILS特征选择方法与基于SFS（sequential forward selection）特征选择进行了对比,表明基于SFS特征选择的最高识别率为92.86%,而基于ILS特征选择的故障识别率达到100%。      

动态模糊RBF神经网络焊接接头力学性能预测建模

建立动态模糊径向基神经网络RBF( Radial Basis Function,RBF)焊接接头力学性能预测模型,克服静态RBF和模糊神经网络( Fuzzy Neural Network,FNN)在结构辨识、动态样本训练及学习算法的不足。该模型的结构参数不再提前预设,在训练过程中动态自适应调整,适用动态样本数据学习,学习算法引入分级学习和模糊规则修剪策略,加速训练并使模型结构更加紧凑。利用三种厚度、不同工艺TC4钛合金TIG焊接试验数据对该模型进行仿真。结果表明：模型具有较高的预测精度,适用于预测焊接接头力学性能,为焊接过程在线控制开辟了新的途径。     

基于梯形模糊理论货航机务系统风险综合评估

伴随着航空货运网络的迅速发展和飞机老龄化现象日趋严重,机务维修对货运航空安全运行意义重大.鉴于机务系统所含不确定因素较多,其数据存在模糊性及不确定性的特点,采用梯形模糊理论与AHP层次分析法相结合,依据某货运航空的实际情况,从人、机、环、管四个方面建立了机务维修系统风险评估层次模型,构造了系统的可能性、严重度及风险值的梯形模糊风险评估表,并对各因素进行了风险评估.结果表明,梯形模糊综合评估所得的结果较好地反映了货航现阶段的安全水平,并针对其中风险较高的六个指标提出三点维修风险控制措施,为提高机务系统安全性提供了参考.     

航空发动机性能参数约简方法研究

对航空发动机进行性能参数约简以提取关键参数,是提高故障识别准确率和可靠度的必要条件,为此提出两种性能参数约简算法.基于灰色聚类算法的参数约简,首先计算参数间的灰色关联度,然后选取聚类中心进行聚类以提取特征参数.基于模糊粗糙集的参数约简,首先利用模糊聚类算法对连续数据进行离散化处理,然后用粗糙集理论进行参数约简.用某型航空发动机实际监测数据进行验证,结果表明:两种方法约简结果一致,以此约简结果进行故障诊断可提高诊断率,缩减运算时间.     

严格逆向过程的捷联惯导快速回溯对准

回溯对准是利用高性能计算机反复进行正向和逆向导航解算来实现惯导系统的初始对准。对捷联惯导系统回溯参数辨识对准技术进行了研究,首次将严格逆向过程用在常规回溯对准中,其逆向过程不采用常规的近似解算,而是严格由正向过程的终点递推至起点,这可有效缩短惯导姿态失准角的估计时间,从而可相应提高捷联惯导在相同对准精度下的对准速度。最后,利用光纤陀螺捷联惯导系统进行了离线对准试验。结果表明,该对准方法的对准时间比常规回溯对准法缩短了1/3以上,证明了该对准方法的正确性、可行性。     

船舶推进永磁同步电机参数在线辨识方法研究

永磁同步电机(PMSM)因其优良的转矩特性和宽广的调速范围而广泛应用于船舶电力推进领域。无位置传感器控制是系统可靠运行的重要保障。然而由于温度变化、磁场饱和效应和磁路交叉耦合作用,电机参数会随运行工况而发生变化,因此实时掌握PMSM运行参数是决定系统控制质量的重要保障。针对以上问题,将模型参考自适应法用于PMSM参数的在线辨识,运用RungeKutta方法建立满秩可调模型,依据Popov超稳定性定理推导出自适应律,最后利用搭建的试验测试平台进行算法的试验验证。仿真和试验结果表明提出的在线参数辨识算法可以准确、实时地辨识出电机参数。     

基于QPSO-ELM的某型涡轴发动机起动过程模型辨识

针对解析法建立某型涡轴发动机起动过程模型困难的问题,提出一种基于量子粒子群优化-极限学习机（QPSO-ELM）的某型涡轴发动机起动过程模型数据驱动辨识方法。首先构建基于状态空间法描述的某型涡轴发动机起动过程分段模型,然后结合发动机起动试验数据,采用QPSO-ELM算法对该起动模型进行辨识,试验结果表明：燃气发生器转子转速、发动机输出轴转速和燃气涡轮后温度的辨识结果都良好地逼近了实测数据,最大相对误差的均值分别为1.358%、1.628%和2.195%,满足实际应用的精度需求,并且QPSO-ELM的辨识精度优于极限学习机（ELM）、支持向量机（SVM）和反向传播（BP）神经网络。