石英灯加热器的热特性研究

本文通过理论和试验相结合的方法,在石英灯加热器加热过程中,对其放大倍数、时间常数等主要特性参数进行了研究,为热强度试验加热系统的优化设计提供有效数据及方法。     

空间太阳能电站的准对日定向姿态

针对空间太阳能电站的俯仰姿态运动,提出一种能追踪太阳运动的准对日定向(QSP)姿态方案。此方案的太阳能电池阵列在万有引力梯度力矩的作用下,始终在垂直于太阳光的方向附近作幅值约为18.8°的振动,且几乎不需要姿态控制力矩。准对日定向姿态方案解决了大型太阳能电池阵列对日定向所需的巨大俯仰姿态控制力矩问题。准对日定向姿态的发电效率为对日定向姿态的97.3%,对Abacus空间太阳能电站而言每年可节省燃料约36791 kg。通过数值方法得到了准对日定向姿态的精确初始条件。随后,设计了比例-微分控制器,保证了系统存在初始姿态误差的条件下收敛到准对日定向姿态。最后研究了轨道、姿态和结构振动对准对日定向姿态的影响,并发现准对日定向姿态下的结构振动幅值比对日定向姿态减小约40倍。     

立方星电源系统最大功率点跟踪优化控制方法

针对立方星在能量来源严重受限条件下如何提高太阳能利用率的难题,提出一种适用于立方星的集中供电式空间微电源架构(EPS),并设计基于改进粒子群优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)控制策略来提升能量转换效率。首先,推导太阳电池阵列的数学模型,并根据太阳电池阵列的工作特性,提出电源系统最大功率点跟踪控制的物理系统实现结构。其次,设计基于改进粒子群优化(PSO)的最大功率点跟踪控制算法,并进行了数学仿真校验。最后,对所设计的电源系统架构进行了硬件实现和试验验证。地面试验结果表明,电源系统的太阳能最大转换效率可达95.5%。该电源系统成功应用于世界首颗12U立方星“翱翔之星”的飞行试验,在轨数据表明电源系统工作状态良好,为微纳卫星电源系统的设计提供了有益参考。     

基于SVM方法的APU故障预测方法

针对辅助动力装置(Auxiliary power unit,APU)故障预测时,仅基于快速存取记录器(Quick access recorder,QAR)数据存在实时性欠缺或精度不足的问题,提出了基于实时报文数据的APU故障预测方法。首先,对报文所采集的数据进行预处理,将每次航班的报文数据规整为一条数据集;其次,从参数阈值、维修记录及APU序列号变化情况等角度对数据集进行标注工作;随后,针对特征选择算法具有较差解释性的缺点,提出通过相关性分析选取能够表征APU运行性能的参数;最后,建立基于支持向量机(Support vector machine,SVM)的多参数故障预测模型并优化。经验证,该模型提高了预测正确率,为APU视情维修策略的制定提供参考。     

基于高功率因数控制的永磁同步电机无电解电容驱动系统控制策略

永磁同步电机无电解电容驱动系统因其成本与寿命的优势,在白色家电领域逐步得到广泛的应用。然而,由于使用小容量的薄膜电容取代大容量的电解电容,母线电压会以两倍工频波动,在母线电压处于波谷时,逆变器输出电压容易饱和,导致控制性能恶化,网侧电流畸变。因此,提出了一种基于高功率因数控制的转矩控制环和电压矢量修正策略,能够有效提升网侧功率因数,抑制网侧电流谐波并符合IEC 6100032标准。该算法的有效性通过仿真得以验证。     

盘式对转永磁风力发电机设计与分析

针对现有风力发电系统普遍存在的工作风速范围较窄、风能利用率较低等问题,设计了一种盘式双转子对转永磁风力发电机,双转子对转运行。在介绍该电机的结构与运行原理的基础上,推导了电机功率尺寸方程,给出了该电机的初步设计方法。利用有限元软件对电机进行了三维建模和动态仿真分析,得到其磁路特点和电磁性能,验证了所提设计方法的有效性。     

Z源NPC三电平变换器恒功率并网控制策略研究

Z源中点钳位式(NPC)三电平变换器把逆变和升压两种环节结合在一起,结构简单、工作效率高,但是针对这种结构输出的无功功率研究较少。提出了一种Z源NPC三电平变换器的恒功率并网控制策略。首先对这种变换器的结构及原理进行分析;再把恒功率控制引入到这种变换器的并网控制中,并采用空间矢量脉宽调制(SVPWM)实现了变换器的并网控制。MATLAB/Simulink软件仿真结果证明了这种变换器能够提高电压升压比。该控制策略可使变换器输出的有功功率、无功功率稳定于设定值,且并网电流谐波较低。     

节能高效数字化兆瓦级风电变流器试验系统

针对现有风电变流器试验系统能量损耗高、试验效率低的问题,提出了一种基于环形功率回馈的试验方法。重点阐述了试验系统的基本原理与结构,并搭建了变流器试验软硬件平台,实现了对变流器各特性参数的自动测试要求。对兆瓦级风电变流器进行了相应的试验,试验结果表明:该系统试验效率优,而且系统操作方便,安全可靠,可实现变流器试验系统的高效节能与数字化。     

基于功率保持的辅助动力装置引气性能计算模型

以带负载压气机辅助动力装置(APU)为对象,分析了其结构特点与工作原理,针对目前工程上常用的APU引气性能计算模型的不足,建立了基于APU与空气涡轮匹配的总体性能数学模型和负载压气机变几何部件特性插值模型。在此基础上,研究了APU功率调节规律,获得了轴功率负载、APU涡轮前温度、排气温度与负载压气机进口导叶角度之间的匹配关系,进而实现了APU全包线内和全工况下的引气性能计算。利用GTCP131-9A试验数据对模型进行了验证,结果表明:引气流量计算误差小于3%,引气压力计算误差小于4%;功率保持下的APU涡轮前温度限制值仅与轴功率负载大小有关,与进气温度无关。研究结论对于带负载压气机APU总体性能计算和调节规律设计提供了参考。      

Aircraft engine fault detection based on grouped convolutional denoising autoencoders

Many existing aircraft engine fault detection methods are highly dependent on performance deviation data that are provided by the original equipment manufacturer. To improve the independent engine fault detection ability, Aircraft Communications Addressing and Reporting System (ACARS) data can be used. However, owing to the characteristics of high dimension, complex correlations between parameters, and large noise content, it is difficult for existing methods to detect faults effectively by using ACARS data. To solve this problem, a novel engine fault detection method based on original ACARS data is proposed. First, inspired by computer vision methods, all variables were divided into separated groups according to their correlations. Then, an improved convolutional denoising autoencoder was used to extract the features of each group. Finally, all of the extracted features were fused to form feature vectors. Thereby, fault samples could be identified based on these feature vectors. Experiments were conducted to validate the effectiveness and efficiency of our method and other competing methods by considering real ACARS data as the data source. The results reveal the good performance of our method with regard to comprehensive fault detection and robustness. Additionally, the computational and time costs of our method are shown to be relatively low.