太赫兹脉冲计量技术

太赫兹(以下简称THz)波位于微波到红外光学的过渡区域,具有重要的学术价值,在民用和国防等领域有着广泛的应用。高速器件产生或传输的超快脉冲宽度已达皮秒量级,带宽已进入太赫兹频段。传统技术和方法无法解决此类器件的校准问题,而结合光电技术的时域电光取样(EOS)技术则为太赫兹脉冲计量提供了有效的手段,本文对此类新技术进行了全面的概述。     

双馈异步风力发电机气隙偏心故障诊断研究现状与发展

双馈异步风力发电机(DFIG)机械故障在实际运行中尤其不可忽略,不论是转子刚度不足还是轴承磨损或安装误差,都会导致气隙偏心,严重时甚至会烧毁电机,因此对风机进行准确高效的气隙偏心故障诊断至关重要。简单介绍DFIG产生气隙偏心的故障机理,再对当前已有的相关故障诊断方法做重点归类阐述,最后展望未来的DFIG气隙偏心故障诊断方法的发展趋势和方向。     

基于PSO-ELM的军用飞机维修保障系统效能评估研究

维修保障系统效能评估是军用飞机精细化、规范化管理的一项重要措施,科学的维修保障系统效能评估是精细化保障的基础,是提升战斗力的保证。针对军用飞机的维修保障系统效能评估问题,在总结军用飞机维修保障系统效能评估体系的基础上,提出基于粒子群优化极限学习机算法(PSO-ELM)的维修保障系统效能评估模型;并通过实例进行验证。结果表明:该算法应用于军用飞机维修保障系统的效能评估是可行的,可为军用飞机维修保障效能评估提供借鉴。     

虚拟同步发电机频率稳定性分析

在电力电子逆变器控制领域,通过仿真同步发电机的同步特性来实现的虚拟同步发电机(VSG)技术作为近年来提高电力系统稳定性的主要手段得到了充分的研究,在一定程度上解决了分布式能源(DG)并网系统缺少惯性的问题,提高了系统电网频率的稳定性。然而,当电网强度发生变化时,原有的VSG控制策略并不能维持系统频率稳定性。为了进一步提升VSG对频率稳定性的作用,在传统VSG控制策略的基础上,对电网强度变化时VSG系统的频率稳定性进行了分析,研究了影响电网强度变化的因素,并在此基础上提出,可以通过增大VSG中系统惯量的方法来提高电网强度变化时频率稳定性。最后,通过MATLAB/Simulink仿真工具,验证了所提方法的有效性。     

航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型

提出了一种基于非线性不可分支持向量机（SVM）方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型。利用实验数据对SVM进行训练,建立穿透点和未穿透点的分隔面,进而预测新结构弹道极限特性。SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束,预测置信度最大化为目标的二次规划问题,用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题,并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集。引入二次核函数将线性SVM推广到非线性,有效实现了实验点的分类。利用超高速碰撞实验数据对SVM弹道极限预测模型进行了验证,计算对比表明SVM方法有效预测了弹道极限,并且精度高于NASA JSC单层板弹道极限方程。对分离面方程分离变量,建立了基于SVM的弹道极限方程显式表达式。     

多分量雷达辐射源信号的检测与分离

针对多分量雷达辐射源信号难以有效检测与分离的问题,提出了时频变换结合时变滤波的方法。通过图像分割中的区域生长法在时频平面对各分量进行检测,对其中的线性调频分量采用分数阶傅里叶变换进行优先分离,再对时频或频域没有耦合的分量进行滤波,最后通过支持向量机划分分类线,用于时频耦合分量的分离。仿真实验结果表明,该方法可以对多分量信号进行有效的检测与分离。     

一种新的加权最小二乘支持向量回归机及其对性能退化航空发动机推力估计的应用(英文)

要实现航空发动机的性能退化缓解控制,需要设计一个高精度并具有良好实时性的推力估计器。针对这种需要,本文提出了一种新的加权最小二乘支持向量回归机,并在此基础上设计了性能退化推力估计器。和现有的加权策略相比较,基于此新的加权策略的推力估计器不仅能满足性能退化缓解控制对精度的要求也能满足实时性的要求。最后,仿真实验证明此加权最小二乘支持向量回归机以及基于此回归机设计的推力估计器的有效性和可行性。     

基于运动控制卡的多轴机床控制系统

以自行研制的多轴数控机床为实验平台,开发了基于PC机和运动控制卡的主-从式控制系统。系统开发过程中,引进有限状态机模型构建数控软件系统,采用面向对象的设计手法实现各个模块,在Visual C++平台上完成控制系统设计。最后以简便的人机交互界面形式提供用户操作。     

利用神经元拓展正则极端学习机预测时间序列

为实现对于时间序列预测数据的准确预测,提出一种神经元拓展正则极端学习机(NERELM,Neuron-Expanding Regularized Extreme Learning Machine),并研究了其在时间序列预测中的应用.NERELM根据结构风险最小化原理权衡经验风险与结构风险,以逐次拓展隐层神经元的方式自动确定最佳的网络结构,以避免传统神经网络训练过程中需人为确定网络结构的弊端.应用于时间序列的仿真结果表明:NERELM可有效实现对于RELM最佳网络结构的自动确定,具有预测精度高与计算速度快的优点.      

基于预测扭矩前馈的涡轴发动机内模控制方法

基于内模原理设计了涡轴发动机功率涡轮转速控制器.针对主旋翼扭矩变化对功率涡轮转速的干扰,提出了一种基于极端学习机的扭矩预测方法.极端学习机训练基于动态仿真数据,其输入通过相关分析获得.基于内模原理的功率涡轮转速控制器采用极点配置的设计方法,将输入信号的内模直接加入控制器,实现鲁棒跟踪.扭矩前馈采用比例微分(PD)控制策略,实现对发动机负载变化干扰的有效补偿.数字仿真结果表明:极端学习机扭矩预测精度高,扭矩相对误差小于1.5‰,与不加前馈控制相比,所提出的控制方法减小了机动飞行过程中功率涡轮转速的超调或下垂30%以上.