叶片磨抛机器人力/位混合控制的设计与实现

为提高航空类发动机叶片的自动化磨抛精度,减小复杂曲面叶片加工轨迹控制误差,采用基于六维力传感器的机器人力/位混合控制策略,实现机器人磨抛轨迹的在线修正。搭建以Staubli机器人和ATI六维力传感器为核心部件的叶片磨抛验证平台,通过C++开发上位机,采集磨抛过程中六维力传感器信息并进行Kalman滤波。通过示教确定机器人运动轨迹,对机器人运动轨迹与力传感器信息进行采集分析,确定基于力/位混合控制可以实现机器人运动轨迹的在线修正,为复杂曲面的叶片磨抛轨迹控制提供一种解决方案。     

民用飞机临界冰型确定策略浅析

分析了适航规章第25部121修正案中关于民机临界冰型的修订内容,提出大型客机结冰适航验证所用临界冰型的确定策略。针对飞机不同飞行阶段分析飞机结冰特征,对飞机不同部件开展结冰参数临界性分析,确定临界结冰条件,结合结冰数值预测和冰风洞试验手段提出相应的临界冰型确定方法;同时提出适航验证所需失效冰型、延迟冰型等特殊冰型的确定方法。根据性能、操稳和动力专业对于结冰临界性的不同要求,对比评估各种冰型对飞机影响的严重程度,最终确定飞机用于适航验证的临界冰型。本文可为大型客机的结冰适航验证工作提供参考。     

利用增量相位和星光仰角增强XNAV

针对X射线脉冲星导航系统(XNAV)中过程噪声统计特性难以准确获取,对其不当假设导致滤波器估计性能不佳的问题,提出基于自适应差分卡尔曼滤波器(ADDF)的多信息融合算法。为了降低导航误差,在传统脉冲星计时观测的基础上,增加恒星星光仰角及两个时刻间的相位增量观测量,共同增强XNAV。首先,分别建立计时观测模型、相位增量模型及星光仰角模型;然后将多信息测量模型集成到卫星轨道动力学方程中,以建立ADDF滤波模型;最后对所提方法进行仿真验证。实验结果表明,在相同的初始状态和初始噪声误差条件下,与传统X射线脉冲星导航算法相比,多信息融合算法能将导航位置估计精度提高70%以上,位置估计误差降低到 200 m 左右,速度估计精度提高40%以上,且ADDF性能优于无迹卡尔曼滤波器。     

基于ICKF的永磁同步电机无传感器控制方法

针对在永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)中安装传感器带来的高成本、体积增大、可靠性降低和易受环境干扰等问题,提出采用迭代容积卡尔曼滤波(Iterative cubature Kalman filter,ICKF)算法来估计电机转速和转子位置,并将其应用于永磁同步电机无传感器控制。首先,建立了PMSM在α-β坐标系下的离散数学模型。其次,在Matlab/Simulink环境下分别建立了基于容积卡尔曼滤波(Cubature Kalman filter,CKF)和ICKF的PMSM转速、电流双闭环的无传感器矢量控制系统仿真模型,并进行了给定转速和加负载两种工况的仿真验证。最后,基于TMS320F28335芯片搭建了硬件实验验证平台。仿真分析与实验结果均表明,迭代容积卡尔曼滤波算法应用于永磁同步电机无传感器控制中抗负载变化干扰性好、电机运行稳定、电机转速和转子位置估计精度高,可满足对电机精确控制要求较高的应用场合,具有重要参考价值和推广意义。     

上升段飞行器目标的视频图像跟踪

粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论和蒙特卡罗理论的实时目标跟踪方法,具有较为灵活的并行化跟踪方式,能够较好地维持跟踪目标的假设状态,具有较好的跟踪效果和鲁棒性。上升段飞行器目标飞行视频图像跟踪是火箭等目标飞行监控的重要阶段,但现阶段对飞行器上升段的视频图像跟踪主要依靠人工手动操作云台控制器,实现视频图像中的飞行器跟踪,跟踪图像存在跟踪滞后、画面抖动等现象,跟踪效果受人为因素影响较大。本文提出一种基于粒子滤波方法的上升段飞行器目标视频图像跟踪方法,建立飞行器目标粒子滤波跟踪模型实现对飞行器目标的识别和跟踪,在识别和跟踪的基础上建立云台控制模型,通过对云台的智能控制获得飞行器上升段的高质量图像。采用火箭发射的视频图像作为模型验证的实验数据,检验飞行器目标的跟踪效果。     

Fault diagnosis based on measurement reconstruction of HPT exit pressure for turbofan engine

Aero-engine gas path health monitoring plays a critical role in Engine Health Management(EHM). To achieve unbiased estimation, traditional filtering methods have strict requirements on measurement parameters which sometimes cannot be measured in engineering. The most typical one is the High-Pressure Turbine(HPT) exit pressure, which is vital to distinguishing failure modes between different turbines. For the case of an abrupt failure occurring in a single turbine component, a model-based sensor measurement reconstruction method is proposed in this paper. First,to estimate the missing measurements, the forward algorithm and the backward algorithm are developed based on corresponding component models according to the failure hypotheses. Then,a new fault diagnosis logic is designed and the traditional nonlinear filter is improved by adding the measurement estimation module and the health parameter correction module, which uses the reconstructed measurement to complete the health parameters estimation. Simulation results show that the proposed method can well restore the desired measurement and the estimated measurement can be used in the turbofan engine gas path diagnosis. Compared with the diagnosis under the condition of missing sensors, this method can distinguish between different failure modes, quantify the variations of health parameters, and achieve good performance at multiple operating points in the flight envelope.     

多目标跟踪的核粒子概率假设密度滤波算法

提出一种新的多目标跟踪算法：核粒子概率假设密度滤波算法(KP-PHDF)。算法的创新点在概率假设密度滤波算法(PHDF)的目标状态提取步骤,以粒子概率假设密度滤波算法为框架,并运用结合了mean-shift算法的核密度估计(KDE)理论进行概率假设密度(PHD)分布的二次估计、提取PHD峰值位置作为目标状态估计值。分析与多目标跟踪(MTT)仿真的结果表明,与现有序列蒙特卡罗概率假设密度滤波算法（SMC-PHDF）相比,在相同仿真条件下新算法的估计精度提高30.5%。     

开孔Voronoi泡沫支柱形状变化对力学性能的影响

针对开孔泡沫材料提出了新的支柱形状控制方程,并在Voronoi随机泡沫模型基础上,研究了支柱形状变化对其各向同性弹性性能、非线性压缩和拉伸力学行为的影响;讨论了支柱细腰程度和模型随机度共同作用的影响效果,并比较了两种因素作用效果的大小.结果表明,支柱细腰程度的增大明显降低了泡沫材料的弹性模量和无量纲应力.同时,支柱细腰程度对泡沫力学性能的影响要大于模型随机度的影响,并随模型随机度的增加而增大.      

压力载荷下的结构拓扑-形状协同优化

 压力载荷作用下的结构轻量化设计是工程中的常见问题,由于压力加载面的可设计性,现有以固定载荷为基础的拓扑优化技术不能很好地处理这类问题。直接采用CAD参数化样条或B样条曲线描述压力加载面,通过拓扑和形状变量的联合优化满足了工程实际对结构轻量化与边界的功能性与光滑性设计要求。同时,为了避免结构边界形状变化时有限元网格刷新引起的定义拓扑伪密度变量的困难,用所提出的背景网格和密度点技术实现了每一步单元密度设计迭代结果的自动传递,并采用网格变形技术实现了形状设计变量灵敏度分析。采用4个数值算例验证了方法的有效性,其中发动机承力框架的设计结果充分说明该方法在航空结构设计中的重要应用价值。     

基于健康蜕化的航空发动机传感器故障诊断(英文)

改进在线故障诊断算法使其能适应发动机健康蜕化是目前故障诊断所面临的困难,如果诊断算法没有自适应能力,在发动机健康蜕化后将失去其诊断功能。为了解决此问题,提出在线故障诊断算法,采用跟踪滤波器估计发动机的健康状况,机载模型根据跟踪滤波器的估计结果进行更新。更新后的机载模型能够与真实的发动机相匹配。这使得当发动机健康蜕化后在线故障诊断仍能保持其有效性。最后采用一组卡尔曼滤波器来对航空发动机传感器故障进行诊断与隔离。通过设计好的一组卡尔曼滤波器,能够诊断并隔离出故障。本文使用非线性发动机模型来验证此方法,仿真结果表明本文提出的在线诊断方法在发动机健康蜕化后仍能保持其有效性。