基于CMPSO算法的永磁同步电机转动惯量识别研究

永磁同步电机(PMSM)是一种具有很强非线性的动态系统,在工业驱动应用中发挥着重要作用。实时辨识转动惯量对于高精度PMSM系统控制和稳定性状态监测具有重要意义,但传统转动惯量识别方法精度较低。在传统离散模型参考自适应理论基础之上,用柯西变异粒子群优化(CMPSO)算法代替待辨识参数自适律设计环节,以实现PMSM转动惯量识别。该转动惯量辨识方法充分利用了CMPSO算法的快速高效收敛性,仿真结果和试验结果表明了可行性、正确性和准确性。     

一种开关磁阻电机无位置传感器控制效率优化策略

针对开关磁阻电机(SRM)的简化磁链法只能实现单相导通运行且导通区间固定的缺点,提出了一种结合固定关断角和自适应调节开通角的无位置传感器控制技术。利用曲线拟合关断位置磁链取代传统存储数据表,通过对比实时计算的动态磁链和曲线拟合的静态磁链,确定关断位置信号并估计转速和其他位置。考虑电机阻抗和电感的非线性特点,优化电感最小区域的开通角自调节模型确定导通区间。仿真结果验证了该方案的可行性和正确性,能够实现转子位置的间接检测,电机的运行效率得到进一步优化。     

基于改进粒子群优化模糊控制的MPPT算法研究

在光照强度和温度变化时,常规的最大功率点跟踪(MPPT)算法难以快速准确地跟踪光伏系统最大功率点。针对此问题,设计了一种改进粒子群优化算法(PSO)的模糊控制器。首先,依据常规MPPT特性,设计了一种带调整因子的模糊控制算法以快速收敛到最大功率点;然后,采用参数自适应PSO对设计的模糊控制器调整因子进行动态优化。仿真结果表明:所设计的参数自适应PSO优化模糊控制器能快速准确地跟踪最大功率点,保证了MPPT的动态响应速度和稳态精度,提高了光伏系统的工作效率。     

Six sigma robust design optimization for thermal protection system of hypersonic vehicles based on successive response surface method

Lightweight design is important for the Thermal Protection System(TPS) of hypersonic vehicles in that it protects the inner structure from severe heating environment. However, due to the existence of uncertainties in material properties and geometry, it is imperative to incorporate uncertainty analysis into the design optimization to obtain reliable results. In this paper, a six sigma robust design optimization based on Successive Response Surface Method(SRSM) is established for the TPS to improve the reliability and robustness with considering the uncertainties. The uncertain parameters related to material properties and thicknesses of insulation layers are considered and characterized by random variables following normal distributions. By employing SRSM, the values of objective function and constraints are approximated by the response surfaces to reduce computational cost. The optimization is an iterative process with response surfaces updating to find the true optimal solution. The optimization of the nose cone of hypersonic vehicle cabin is provided as an example to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.     

改进人工蜂群算法及其轴流压气机优化应用

为了探索更优的全局优化算法并将其应用于轴流压气机气动优化上,将标准人工蜂群（ABC）算法中采蜜蜂和观察蜂探索新蜜源的方式进行改进,从而更好地利用总体蜜源的探索信息,得到改进人工蜂群（IABC）算法。经基准函数测试表明,改进算法既能提升全局寻优能力,又能加快收敛速度。采用IABC算法和经过校核的CFD数值方法搭建优化平台,对单级跨声速轴流压气机Stage35进行优化。优化变量为动叶和静叶径向6个截面的弯、掠、前缘重弯值和尾缘重弯值,以流量和压比相对变化保持在0.5%以内为约束条件,以提高绝热效率为优化目标。结果表明：在设计转速下,优化后设计点绝热效率提升0.83%,全工况范围内平均绝热效率提升2.0%,同时喘振裕度提升1.0%,验证了IABC算法在轴流压气机优化中的有效性。     

ORB-SLAM系统优化框架分析概述

首先阐述了ORB-SLAM系统的核心思想和基本框架,介绍了SLAM系统中光束平差法的应用实现,然后针对视觉里程计部分不同的关键帧位姿优化过程分别进行了详细阐述,并利用KITTI数据集的不同序列的实验结果进行比较研究,给出了核心的光束平差法在ORB-SLAM中的具体工作方式及性能分析,最后讨论和分析了ORB-SLAM的优势和不足。     

智能方法在惯性系统误差参数辨识中的应用

总结了目前我国提高惯性系统导航精度的技术途径,阐述了国内外惯性系统误差参数辨识方法的研究现状,介绍了当前滤波算法、智能优化算法和人工神经网络方法在惯性系统导航领域的应用情况以及存在的不足。最后,分析了空间飞行器惯性系统误差参数辨识技术的未来研究方向,即智能优化算法和人工神经网络方法等智能方法将在惯性系统误差参数辨识中发挥越来越重要的作用,通过将误差系数标定问题转换为参数辨识问题,采用智能方法在庞大的解空间内实现对惯性系统误差参数的快速辨识。     

用于BVI噪声试验的新型涡发生器设计与分析

针对直升机特有的旋翼桨/涡干扰(Blade vortex interaction,BVI)噪声计算精度低且试验数据缺乏问题,也为了开展旋翼气动噪声特性分离方法的验证试验研究,本文设计了一种能够用于BVI噪声试验的新型多段翼型组合式涡发生器。首先通过CATIA软件建立涡发生器出口端翼型段在不同迎角下的试验模型,再使用FLUENT软件建立涡发生器的流场仿真计算模型,比较分析了不同翼型段迎角下的涡流流场。随后用粒子图像测速法(Particle image velocimetry,PIV)技术系统测量了不同翼型段迎角、距离涡发生器出口端的长度及流速等参数变化下的涡流流场,对不同试验状态下的涡核、涡强等参数进行了对比分析。针对涡量偏弱的缺点,对传统单级涡发生器进行了改进,设计研发了双级涡发生段。试验证明其能产生更强且稳定的涡,为BVI噪声试验提供了模拟的桨尖涡,试验结果表明了涡发生器的有效性。     

月/火着陆制导方法与考虑不确定性的研究进展

上世纪六七十年代和21世纪后的两轮月/火探测热潮产出了丰硕成果,以Artemis计划、探月工程四期和火星采样返回为代表的新一批任务已拉开帷幕,站在这一特殊历史节点,对月/火着陆制导技术进行综述。首先,阐述了月/火着陆的物理过程,指出了未来复杂探测任务对制导技术的挑战。随后,鉴于轨迹优化这一技术分支近年取得的广泛发展,讨论了其与制导的联系。然后,回顾了月/火探测工程任务的技术遗产,包括多项式制导、动力显式制导、Apollo进入制导、预测校正制导以及凸规划制导。鉴于动力学与环境不确定性的挑战日益突出,讨论了来自人工智能、先进优化与控制等领域的潜在理论工具,能够为制导技术的发展提供新动力。最后,面向随时随地、高精度、高可靠、高自主着陆的制导技术发展需求,总结了后续研究方向。     

液体火箭发动机初始雾化液滴分布预测

在简要描述使用最大熵原理预测初始雾化液滴分布的基础上,发展了较传统方法具有更大收敛域的数值计算方法,建立了离心式喷嘴雾化特性研究实验台,使用激光相位粒子分析仪进行了雾化粒径分布研究,结果显示实验数据同使用最大熵原理预测的分布吻合性较好,在此基础上最后提出了在液体火箭发动机雾化粒径分布预测应用中的策略。