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261.
根据高超声速滑翔飞行器的任务和特点,并考虑一阶执行器动态,建立了面向控制系统设计的飞行器姿态模型.针对模型的结构,结合分散控制和滑模变结构控制的思想设计了再入飞行段的分散鲁棒姿态控制器:采用Tornambe控制方法进行了分散鲁棒滑模面的设计,使得系统能够克服耦合及非匹配不确定性的影响实现性能优良的滑模运动;采用改进的时间次优控制方法实现了二阶滑模变结构控制律的设计,通过在线估计等效控制削弱了抖振.为验证控制器的设计,在Simulink中以某概念高超声速滑翔飞行器为对象,进行了分散鲁棒姿态控制系统和制导系统的联合仿真,仿真结果表明在存在大不确定性的情况下,可以实现对制导指令的鲁棒稳定跟踪. 相似文献
262.
介绍了在无转速定位信号情况下实现非接触叶片振动测试的方法,通常定位传感器安装干发动机转子部件内,存在传感器脱落打伤发动机的隐患。对此,开展了双光纤信号替代转速定位信号实现叶片振动测试方法的研究。运用单自由度理论分析了无转速定位的测量原理,分析了在无转速定位时对叶片振动测量误差的影响。该方法通过了模拟试验器和台架压气机试验验证。结果表明:无转速定位非接触叶片振动测试方法与转速定位方法的测试结果基本一致,为发动机工作叶片安全监视提供了更为简易的技术手段。 相似文献
263.
264.
针对低信噪比条件下多通道信号特征参数估计问题,提出了两种基于张量子空间的信号参数估计算法,分别是基于矩阵堆叠的张量分解算法和基于张量矩阵因子的联合算法。通过研究参数化信号模型、信号子空间旋转不变性和张量范德蒙分解原理,分析了多通道数据的三维张量数据模型的构建;矩阵堆叠的张量分解算法验证了张量高阶奇异值分解是矩阵奇异值分解的推广,矩阵因子联合算法进一步提高了低信噪比条件下的信号参数估计精度。仿真以信号频率和初相位的估计精度为衡量指标,验证了低信噪比的条件下,张量子空间信号参数估计算法要优于传统的矩阵子空间信号参数估计算法。
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相似文献
265.
基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的滚动轴承故障诊断 总被引:3,自引:3,他引:0
针对变转速工况下滚动轴承的故障诊断问题,提出一种将线调频小波路径追踪算法与阶比循环平稳解调方法相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法先利用线调频小波路径追踪算法提取轴承的故障特征频率,再根据轴承的故障特征频率对变转速下时域振动信号的包络在角域等角度重采样,并对获取的角域平稳信号进行循环平稳解调,计算得到切片解调谱;最后根据切片解调谱识别滚动轴承故障.仿真分析和应用实例表明:该方法能准确提取变转速工况下滚动轴承的外圈与内圈故障故障特征,提取效果明显优于基于Wigner-Ville峰值跟踪法的包络阶次谱方法. 相似文献
266.
针对弹载SINS/GPS系统的空中对准,提出一种四元数模约束条件下的非线性滤波初始对准算法。首先,利用坐标变换和四元数姿态描述,将传统的强非线性滤波对准问题转化为一个二阶弱非线性滤波问题;其次,采用二阶扩展卡尔曼滤波(EKF)对二阶非线性部分进行处理,得到一种简洁的滤波对准方案;最后,推导了四元数模约束条件下滤波算法的最优实现,及反馈四元数估计结果时的闭环滤波形式。利用车载MEMS IMU/GPS系统,进行了初始对准的地面试验,结果表明,在车辆弱机动条件下,对准算法能够实现姿态和惯性器件误差的快速估计,实现惯导系统的对准。 相似文献
267.
研究了Duffing振子信号检测过程中混沌、间歇混沌和大周期状态的时频特征,提出了一种基于检测统计量的任意频率信号检测方法。通过对系统不同状态下的输出序列进行短时傅里叶变换(STFT)发现,等幅线和三维时频分布能够体现出不同状态的显著差异,且可以完全区分出每一种状态。从构造统计量的易实现性出发,用三维时频分布中的幅时曲线作为衡量不同状态的依据,并将不同频率对应的幅时曲线的均值最大量作为检测统计量,该统计量的计算可以借助快速傅里叶变换(FFT)操作提高时效性。在此基础上,引入频率控制单元,给出了任意频率信号的检测方法步骤,方法的关键是将检测统计量最大值处所在的频率作为待测信号频率范围的一个端点,另一个端点为毗邻的两个检测统计量值较大者所在频率点。实验给出了不同状态的检测统计量范围,进而以此范围为判据,实现了振子对任意频率信号的检测,说明了方法的可行性,为Duffing振子信号检测问题的研究提供了一种新的思路。 相似文献
268.
文章分析了影响石英挠性加速度计标度因数(K1)的长期稳定性的原因,讨论了一种将磁极片和磁钢的尺寸及磁钢材料进行改进的方法。并通过ANSYS大型有限元分析软件对改进的石英挠性加速度计的磁路进行了计算,获得了满意的结果。通过对结果的分析获得了对有关现象的直观深入的认识,为所计算加速度计的改进设计提供了线索。 相似文献
269.
为解决采用在转子升降速过程中产生的非平稳信号难以进行故障诊断的问题,提出一种基于2维时频脊线和阶次分析的转子故障诊断方法。采集转子升降速信号,采用2维时频分布的峰值脊线提取法获得信号脊线特征,结合脊线特征与等角度重采样技术依次获得信号角度域、角-阶域和阶次域图像,将信号阶次域内的特征参数作为故障敏感特征,输入人工神经网络诊断模型,对转子信号的故障类型进行分类。利用实测信号验证所提方法的实际应用效果,并与传统特征提取法的结果进行对比。结果表明:阶次分析方法的测试准确率约为99.8%,标准差小于0.09%,均优于传统特征提取法。基于时频脊线和阶次分析的转子故障诊断方法具有更高的诊断准确率,在非平稳信号特征提取过程中具有很好的可行性和准确性。 相似文献
270.