MAV放宽静稳定性设计的效益/代价分析

介绍了一种固定翼微型飞行器，通过对不同静稳定性设计的升阻特性、力矩特性、配平损失等进行计算分析，确定了在该类微型飞行器上应用放宽静稳定性技术的代价和效益，分析了不同操纵面布局的影响，并给出了微型飞行器在操纵面布局和控制增稳应用方面的一般计算方法和建议。     

振动主动控制中的三个问题

介绍了振动主动控制中的三个重要问题：传感器、作动器和信号处理，对常用的传感器、作动器的工作原理、特点和应用进行了分析，并对信号处理的两个重要技术：Fourier变换和小波分析进行了较详细的分析比较。     

激光熔覆技术在发动机涡轮导向器修复中的应用

研究了工艺参数对激光熔覆层微观组织的影响,测试了熔覆层和基材的显微硬度,获得了无裂纹、孔洞等缺陷的熔覆层。     

微型推进系统技术方案研究

将微机电系统(MEMS)技术应用于微推进系统可以降低成本，减少风险，并可满足微型航天器对性能、体积和质量等的特殊要求。本文针对微电热推力器(FMMR)和微型双组元液体火箭发动机的技术方案进行研究，采用直接蒙特卡罗(DSMC)方法，对影响FMMR工作特性的因素进行了研究，并对其进行了性能评估；应用商用FLUANT软件，计算并分析了二维喷管流场的附面层情况；对无毒液体推进剂进行点火试验选择。研究结果表明，对于FMMR当采用H2O作为推进剂工质，比冲为68．247s，推力为0．225mN，效率为52．6％。通过采取其它措施可以进一步提高比冲、推力和效率。对于微型双组元液体火箭发动机，采用醇类作燃料时，起动平稳、响应时间短。通过系统集成和一体化设计，微推进系统在未来微型航天器上具有广阔的应用前景。     

一种新型电动舵机系统

介绍了一种为某型无人驾驶直升机研制的新型电动舵机系统。该系统采用了航空精密微型滚珠螺旋副和基于智能功率集成电路（ＳｍａｒｔＰｏｗｅｒＩＣ－ＳＰＩＣ）的ＰＷＭ（ＰｕｌｓｅＷｉｄｔｈＭｏｄｕｌａ－ｔｉｏｎ）伺服放大器，具有精度高、频带宽、线性度好、效率高和线位移输出方式等特点。文中详细描述了该系统的设计思想和结构特点。频响测试和机载试飞表明：这种新型的电动舵机系统具有良好的动态响应过程，完全满足无人驾驶直升机的使用要求     

ACTIVE VIBRATION CONTROL OF A CANTILEVER BEAM USING PIEZOELECTRIC SENSORS AND ACTUATORS

讨论了利用压电片作为传感器和驱动器对悬臂梁进行主动振动控制问题，针对模态频率差距较大的系统，提出了分组建模和控制的方法。使用滤波器消除观测溢出。文中还讨论了传感器／驱动器配置问题。实验结果验证了所述方法的有效性。     

超声速来流下叶片式微型涡流发生器流动控制研究

不同构型的微型涡流发生器对提高进气道/隔离段性能所产生的效果不同.采用数值模拟方法研究来流马赫数为2.0条件下,五种叶片式微型涡流发生器对流场边界层的流动控制特性.结果表明:带有一定前缘高度的叶片式微型涡流发生器可产生更强的流向涡,总压畸变和马赫数畸变较小,流场出流质量更佳,但同时带来较大的总压损失;微型涡流发生器的前缘厚度对流场性能提升无明显帮助,反而会增大总压损失;无前缘高度的微型涡流发生器能在引入较小总压损失的情况下,使隔离段拥有较强的抗反压能力,同时有效增大壁面摩擦系数,提高边界层对抗分离的能力.     

航空发动机燃油系统执行机构故障诊断及验证

研究了基于执行机构模型以及发动机逆模型的发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断方法.基于发动机半物理仿真试验台试验数据建立执行机构小闭环传递函数模型,通过二次多项式拟合将油针位置转换为燃油流量.提出基于自校正在线训练神经网络算法建立发动机逆模型,以离线训练网络参数初始化在线系统,基于阈值更新网络参数,并对学习速率进行自校正,以提高算法的泛化能力及收敛速度.对比执行机构模型输出、发动机逆模型输出与LVDT传感器测量位移换算得到的燃油流量,基于阈值判断故障状态.在T700涡轴发动机半物理仿真试验平台上进行试验,实现了在发动机额定及各种性能退化状态下,执行机构及其传感器漂移和偏置故障的准确诊断及定位,验证了算法的有效性.     

基于FPGA的电动舵机控制器设计

针对传统的电动舵机控制器控制周期长的问题,提出了一种基于FPGA的电动舵机控制器设计方案.在完成硬件设计的基础上,通过建立高速浮点运算模块,解决了FPGA无法直接进行浮点运算的问题,从而实现了不完全微分PID控制,并给出了具体的控制周期和控制延迟.与传统的基于DSP的电动舵机控制器进行对比试验,试验结果表明,所提控制器设计方案能够有效缩短控制周期,提高控制效率,优化控制效果.     

微小型飞行器的神经网络动态逆控制方法

微小型飞行器(MAV)精确的数学模型很难得到,限制了单纯动态逆控制方法的使用,比例-积分-微分(PID)等传统的控制方法已不能满足要求。针对这一问题,研究了应用动态逆控制方法的新途径──神经网络动态逆。选取串接积分器的多层前向神经网络训练飞行控制系统的动态逆模型,并自适应补偿逆误差。用MATLAB的NNCTRL20工具箱并结合NNSYSID20工具箱建立了仿真系统。升降舵和方向舵联合控制转弯。用PID控制器、近似神经网络动态逆模块、在线神经网络补偿器构建了飞行控制系统。仿真结果表明,神经网络动态逆有较强的鲁棒性、稳定性和指令跟随能力,比PID更适合于微小型飞行器的姿态控制。