模糊分层模型参考自适应控制方法在机器人视觉伺服中的应用

研究了基于图像的视觉伺服机器人系统的控制问题。首先建立了视觉伺服GRB-400机器人的图像雅可比矩阵,然后针对该动态LookandMove系统提出了一种带有模糊自调整能力的分层模型参考自适应控制的设计方法,其特点是设计方法简单并可以在线调节相关参数,给出了闭环系统的阶跃响应实验结果,并与原分层模型参考自适应控制闭环系统的动态性能做了比较,实验证明了改进后的闭环系统具有更好的动态性能。     

减速器振动信号的经验模态分解

时域同步平均是直升机减速器诊断技术的基础,目前这种方法依赖于转速传感器提供相位同步信号。探讨了应用经验模态分解代替时域同步平均分析减速器振动信号的方法。构建了一个减速器振动信号模型,提取了故障特征信号。对经验模态分解过程进行了理论推导,证明经验模态分解可以分离出故障特征信号,给出了信号分离的充分条件。将这种方法应用于直升机减速器的两种故障(点蚀和裂纹)振动数据,结果表明经验模态分解正确地分离出了故障特征信号,信号特征更为显著。     

基于特征正交分解的跨声速流场重构和翼型反设计方法研究

在二维流场的重构问题中应用特征正交分解(Proper Orthogonal Decomposition,POD)数据处理方法。利用CFD技术计算得到的流场快照对气动力模型进行降阶,然后利用基于POD的降阶模型(Reduced Order Model,ROM)对所需的流场参数进行重构,在快照范围内可以得到高精度的结果,且具有一定的外插能力。在翼型反设计问题中该方法仍然是成功的,通过修正快照向量,利用基于POD降阶模型的数据重构方法,由已知的翼型表面压力分布通过反设计就能够高效精确地得到对应的最优翼型形状,这极大地简化了翼型反设计问题。本文分别在跨声速范围对RAE 2822翼型的流场重构和Korn翼型及NACA 63212翼型的反设计进行了验证,证明了基于POD的流场重构和翼型反设计方法的有效性和高效性。     

基于奇异值趋势分解和LS-SVR的航空发动机性能指数组合预测

发动机性能指数是衡量其性能优劣的重要指标之一。针对发动机性能指数具有非线性、非平稳的特征,引入多层次多尺度的思想,在此基础上提出一种基于奇异值趋势分解的组合预测方法。利用奇异值趋势分解提取原始数据的趋势项和波动项;以改进粒子群算法分别获取趋势项和波动项在最小二乘支持向量回归模型中的最佳参数组合(嵌入维数、延迟时间、惩罚因子、核参数),并引入回归移动的思想,在此基础上利用最佳的最小二乘支持向量回归模型进行预测。预测结果表明预测精度明显增加,计算时间也相对减少。提前预测步长在5步之内时,精度变化不大;步长超过10步,精度下降很快。与不同预测方法比较,证明了方法的有效性。      

壁面加热湍流标度律的实验研究

用热线风速仪测量了风洞中壁面加热和不加热平板湍流边界层不同法向位置的流向速度和温度的时间序列信号，研究了壁面加热的边条件和不同法向位置的剪切作用对速度和温度增量的p阶结构函数的非线性反常标度律的影响，实验结果表明，壁面加热的边界条件不同法向位置的剪切作用对层次结构模型中间歇参数β和最奇异指数γ的影响明显存在，并初步分析了在具有强剪切作用的壁湍流中这种影响产生的原因。     

具有软件特征的一种CTI应用模式

计算机电信集成技术是 2 0世纪 90年代新兴的计算机通信技术。通过使用最新的数字处理技术 ,CTI把计算机和通信紧密地结合到一起。本文论述目前CTI的发展趋势 ,即传统呼叫中心与WEB呼叫中心统一的方案向“软件”方向靠拢的趋势 ,核心是提出一种分层的CTI体系结构。     

NEPE推进剂的热分解(Ⅰ)粘合剂的热分解

利用快速热裂解原位反应池（气体原位反应池）／快速扫描傅里叶变换红外光谱（RSFT－IR）和固体原位反应池／RSFT－IR联用装置，实时测定了NEPE推进剂粘合剂气相及凝聚相热裂解产物，研究获得了在线性升温条件下NEPE推进剂粘合剂的热分解特征，并讨论了其热分解机理。     

纳米金属和复合金属粉对AP/HTPB推进剂热分解的影响

用热分析法(DTA)研究了纳米金属和复合金属粉(Cu,N i,A l,N iCu,N iCuB,N iB)对AP/HTPB推进剂热分解的影响。结果表明,纳米金属和复合金属粉对HTPB推进剂的热分解具有明显的催化作用。纳米铜粉使AP/HTPB推进剂的低温和高温热分解温度分别降低了51.6℃和33.6℃,DTA表观分解热增大为3.7kJ.g-1,催化效果十分显著。纳米铜粉和含铜的纳米复合金属粉(N iCu和N iCuB)的催化效果强于其他纳米金属粉。纳米金属粉主要通过催化AP/HTPB推进剂中AP的热分解,表现出对HTPB推进剂具有较好的催化效果。     

一种改进的航空发动机转静件碰摩故障诊断方法

针对航空发动机碰摩故障的实际情况,分析了各种诊断方法的应用局限性,引入并改进适用于航空发动机碰摩诊断的基于SVD(奇异值分解)的碰摩特征提取方法:提出利用数据边界延拓来消除边界振荡,以此发展了适合短时间序列和长时间序列的奇异值分解处理方法,并探讨了简便实用的奇异值选择方法.并在某航空发动机故障信号的检测中,取得了良好的效果.      

基于经验模式分解法的航空发动机振动传感器故障诊断技术研究

在深入研究经验模式分解法基本理论的基础上,针对航空发动机振动传感器故障的时频特征,提出一种基于经验模式分解法的传感器故障诊断新方法.该方法的关键在于将含有传感器故障的航空发动机振动测试信号进行经验模式分解,利用这种方法的局部自适应特性和时频多分辨率分析将传感器输出信号的局部特性细化,使故障信息凸显出来.分析结果表明,该方法可以准确诊断传感器软、硬故障,有效降低误报率和漏报率,具有很好的应用价值.