基于离散反电动势估计的永磁同步电机无速度传感器控制

针对高速永磁同步电机(PMSM)的无速度传感器控制问题,提出了一种基于离散反电动势估计的PMSM无速度传感器控制策略。实施离散反电动势估计的设计有三点:首先,设计了离散dq电流观测器以消除反电动势估计中的电感交叉耦合效应;然后,设计了延迟补偿模型以补偿数模转换引起的电压误差,同时设计了较为精确的离散模型,以克服由数字实现导致的估计反电动势和实际反电动势之间的偏差;最后,开展了高速PMSM驱动试验,试验结果验证了所提出的高速PMSM无速度传感器控制方案的性能。     

基于最小约束系统的分布式协作定位研究

5G移动通信系统中,设备到设备的通信方式产生了节点间的信号测量,可用于提升无线定位的覆盖范围和定位精度。提出了一种基于最小约束系统的分布式协作定位方法,该方法首先利用已有算法估计节点参考位置,并据此构建最小约束确定网络的位置及朝向,然后在该约束下极大化由节点间测量引出的似然函数,获得位置估计。理论研究表明,该方法将由节点间测量确定的相对位置拟合到参考位置处,在参考位置等于真实位置时达到最优效果。仿真结果表明,该方法可有效提高定位精度,并具有分布式和可扩展等优点。     

基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法,敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先,介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次,针对传统算法的不足,提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法,该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题,提高了估计精度。最后,给出了该算法具体实施方式,说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真,算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真,星敏感器轨道周期低频误差可被消除。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

复合材料加筋壁板制造成本的快速估算模型

为了能够在设计阶段早期对复合材料加筋壁板制造成本进行快速估算,提出了一种以结构设计重量为主要驱动因素的制造成本估算模型。该模型的关键是考虑了诸如材料成本比重系数、制造工艺系数、蒙皮形状系数、筋条形状系数、材料利用率系数等合理取值。以某验证试验的试验件制造成本估算为例,估算成本与实际制造成本的偏差为10.8%,说明了采用该方法对复合材料加筋壁板制造成本进行快速估算的结果是可以为设计人员提供决策依据的。     

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

基于最小二乘法的磁力计误差补偿与校准

磁力计在行人自主导航系统中用于提供绝对航行信息,而航向的精度直接决定着系统定位的精度。针对目前磁力计标定方法中存在磁干扰等问题,提出了一种基于最小二乘法和"8"字校准法对磁力计零偏进行实时校准的方法。该方法先利用最小二乘法修正磁力计零偏,再根据磁力计的模值大小及方差作为磁干扰的判断条件,用"8"字旋转方式进行实时校准。通过仿真和实验验证,新的方法有效地解决了磁力计误差补偿问题,证明了改进误差补偿算法的可行性和有效性。     

一种纬度估计算法优化及误差抑制技术研究

在战时,舰船会由于卫星信号受干扰等情况影响而无法获取准确的当地地理位置信息。这就需要船舶能够在行进中估计纬度。为提高纬度估计精度,提出了一种舰船行进中纬度估计算法优化及误差抑制方法。首先利用重力加速度在惯性坐标系的投影,构建几何解析方程求解一定精度的纬度信息。通过选取重力加速度最优积分区间,提高了动基座条件下的纬度估计精度。行进中的舰船易受风浪等因素影响,导致罗经测量的地球自转角速度和重力加速度受到严重干扰,因此纬度估计精度下降。针对该问题,采用最小二乘拟合算法对外部扰动误差进行抑制。仿真结果表明,该方法能够有效提高舰船行进中的纬度估计精度。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。     

民用飞机气动工程估算软件设计与开发

工程估算是飞机概念设计阶段常用的气动力计算方法,其计算效率高,并且满足飞机概念设计的精度要求。工程估算过程涉及大量的图表查阅与数据插值,传统的手动计算存在工作量与人为误差较大的缺点。针对上述问题,在已有工程估算方法的基础上,搭建了气动工程估算数据库,提出了软件的系统架构与组成,设计并开发了基于民用飞机的气动估算软件。软件具有良好图形用户界面,提供了多种输入方式与自动多维插值算法,与手动计算相比,减少了计算工作量,提高了计算效率和精度。以某大型民用飞机为对象,利用软件进行气动工程估算,并与算例的计算流体力学法(CFD)结果进行比较。结果表明:二者结果基本相符,而且计算成本远低于CFD方法。这体现了软件在民机概念设计阶段具有较高的工程实用性。