挠性航天器在轨分离冲击缓冲模糊滑模控制研究

为降低在轨分离冲击载荷对挠性航天器的影响,进行了基于磁流变阻尼缓冲器( Magneto-rheological)的减振研究,将磁流变阻尼缓冲器应用于航天器冲击减振。基于有限元和Lagrange方法,建立了发生大范围运动的挠性航天器状态模型,采用趋近律滑模控制算法控制阻尼器输出,并提出一种二维模糊控制方法控制趋近系数来提高系统的动态品质,同时抑制趋近律中切换项导致的抖振现象。数值计算表明,采用此方法控制的磁流变阻尼缓冲装置显著降低了冲击载荷对基座的影响,并有效抑制了抖振现象,减弱了基座与挠性附件之间的运动耦合,使挠性附件的速度、加速度变化更为平稳。此控制方法较传统滑模控制能更好地跟踪输出值,且有较好的稳态输出值。     

不同入口马赫数对超燃冲压发动机尾喷管的性能影响研究

针对采用多目标优化方法设计的超声速燃烧冲压发动机非对称喷管,采用RNGκ-ε湍流模型和有限体积方法数值求解有组分的守恒形式Navier-Stokes方程,数值模拟喷管不同入口马赫数条件下的喷管流场和性能.计算结果表明:喷管入口马赫数的变化会对喷管内流参数带来一定影响,导致喷管的推力和升力同时增大或减小,飞行器的配平性能...     

采用BP算法的模糊自适应控制

在对不熟悉的过程进行模糊控制时,由于对过程的不了解,很难得到合适的控制规则.基于模糊控制器的一种解析结构,提出了将模糊控制器与神经网络相结合的方法.由神经网络对系统进行辨识,并为学习系统提供必要的信息,将控制对象视为神经网络的输出部分,采用BP算法根据神经网络提供的信息对经验规则进行修改,从而改善模糊控制系统动态响应.仿真结果表明该控制器对模型参数变化具有较好的适应能力,能够较快地修改系统的原控制规则,使对象输出较快地跟踪系统的输入.     

一种自适应观测器设计和故障检测方法

利用模糊系统和径向高斯函数网络,设计一种具有自适应能力的模糊神经网络.用高斯函数表示模糊规则前件的隶属度函数,然后,构造一种递阶自组织在线学习算法,从输入输出样本数据中,通过学习提取模糊IF-THEN规则;在此基础上,提出一种非线性时变系统的自适应状态观测器设计和故障检测方法,并对其结构及特征进行了讨论,仿真结果表明,这种自适应状态观测器能很好地观测系统的状态,并能有效地应用于系统的故障检测.     

基于Installshield的安装程序动态序列号产生算法及实现

文中给出了一种基于硬盘序列号和系统时间的软件动态序列号产生算法。在Installshield6.x 环境下,给出了基于该算法的软件动态序列号的实现。同时,讨论了动态序列号算法的解密算法及其解密程序,并给出了在 Labwindows5.0环境下的解密程序的实现。     

雷诺数效应对小流量多级轴流压气机的性能影响

通过试验和数值模拟,对一台设计压比为6,效率0.84的小流量轴流压气机进行了雷诺数效应的分析和研究。介绍了这台压气机在设计转速下的性能曲线、不同雷诺数下折合转速n=0.85的试验结果,以及二维平面叶栅和三维数值模拟分析结果。试验和数值模拟的分析表明,随着雷诺数降低,会增加附面层厚度,改变压气机的三维流场结构,降低压气机的性能。根据折合转速n=0.85的试验和数值模拟分析结果,对这台压气机在折合转速n=1.0性能进行了雷诺数修正。      

基于多分辨率复合阵列的未知信源数波达方向估计

为解决信源数未知情况下的多分辨率复合阵列波达方向(DOA)估计问题,将未知信源数的相干信号DOA估计算法拓展到多分辨率复合阵列中。本文研究了基于子阵空间谱联合的DOA估计方法,首先构造各个子阵列的托普利兹矩阵,并进行未知信源数的相干信号DOA估计;然后利用多分辨率复合阵互质的特性,构建联合代价函数进行解模糊。针对全范围搜索计算量大的不足,文中提出了单个不模糊区搜索,反推全部模糊角度的改进方案。仿真结果验证了所提方法的有效性,相比于全空间搜索的MUSIC算法和Capon算法,该算法无需信源数先验信息,且在信噪比大于15 dB和快拍数大于300时,其DOA估计的均方根误差仅为传统方法的1/2。     

CHN-T1标模的数值计算及气动特性研究

基于"第一届CHN-T1标模CFD可信度研讨会"的相关计算安排,采用CFL3D求解器结合组委会提供的结构网格进行CHN-T1标模的气动特性计算。对比发现CFL3D求解器的SST湍流模式相对SA模式具有更好的网格收敛性。对标模的抖振特性进行了分析,发现抖振起源于机翼中段的激波/边界层干扰,进入抖振状态后当迎角继续增大,激波将持续增强,同时外翼段的后加载减小,使得低头力矩下降,操纵特性变差。对静气弹效应进行了分析,发现该效应主要影响了变形较大位置的升力系数以及激波强度。大雷诺数下机翼截面压力分布后加载包围的面积增大,机翼上表面超声速区的吸力平台有所下降。     

基于模糊径向基函数神经网络的永磁同步电机滑模观测器设计

针对传统滑模控制易导致系统出现抖振的问题,提出了一种模糊径向基函数(RBF)神经网络滑模观测器来实现永磁同步电机(PMSM)无传感器控制。为了减小观测器系统抖振,利用模糊RBF神经网络算法动态调整滑模增益,并采用李雅普诺夫稳定性定理证明了该模糊神经网络观测器的稳定性;利用锁相环(PLL)技术提高估算精度,并削弱计算噪声。基于MATLAB/Simulink软件平台搭建了仿真模型,将模糊RBF神经网络滑模观测器系统与传统滑模观测系统进行对比。结果表明,与传统的滑模观测器相比,新型滑模观测器能够快速、有效地跟踪转子位置,精确估算出转子速度,同时具有较好的动态特性。     

基于新型趋近律的积分模糊滑模控制及其在PMSM控制中的应用

研究了基于新型趋近律的积分模糊滑模控制方法,并以永磁同步电机(PMSM)矢量控制系统为背景进行了应用研究.设计了基于新型趋近律的积分模糊滑模速度环控制器,有效地抑制了传统滑模变结构控制中的固有抖振问题.在滑模面的设计中引入误差信号的积分项,避免控制量中对加速度信号的要求,增强系统的抗干扰能力;引入了模糊控制,可以抑制滑模控制抖振.并提出一种新型趋近律,进一步对滑模抖振进行抑制,提高了滑模面的趋近速度.仿真表明,该方法能够实现精确的速度控制,与传统的滑模控制相比,该控制器具有更好的跟踪性能.