基于地轴矢量解算的SINS无纬度支持自对准方法

针对无纬度条件下SINS初始对准问题,提出了一种基于地轴矢量解算的对准方法。在静止基座下,利用陀螺仪敏感地轴矢量,直接建立导航系轴向矢量在载体系的正交投影,解析式确定姿态矩阵;晃动基座条件下,根据惯性系重力矢量观测,构建以地轴矢量为旋转轴的两组等角旋转矢量序列,利用QUEST算法求解旋转四元数实现对地轴矢量的优化解算,并以此建立导航系轴向矢量的载体惯性系投影,最后利用陀螺跟踪载体系相对惯性系的变化,确定载体系相对导航系的姿态关系。静止基座解算实验表明直接解析式对准与传统的解析式对准精度相当,但解算效率得到了提高;晃动基座仿真与船载实验均表明基于四元数的地轴矢量优化解算在精度上要优于三矢量几何解算方法,引入低通滤波环节后,对准精度进一步提高。     

改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的MEMS陀螺温度零偏补偿

针对微机械陀螺零偏受温度影响较大的问题,提出一种改进布谷鸟搜索算法(CS)和支持向量机(SVM)相结合的陀螺零偏温度补偿方法。首先,将平滑处理后的陀螺数据作为样本点,采用基于径向基核函数的支持向量机方法构建漂移模型,把数据从低维空间映射到高维空间进行线性拟合。然后,利用改进布谷鸟算法对支持向量机的惩罚参数、核函数参数以及不敏感系数进行优化,避免了人为选择参数的盲目性且提高了建立模型的精度。实验结果表明：经CS调节支持向量机算法补偿后,陀螺输出精度更高。与最小二乘分段拟合方法、BP神经网络方法相比,陀螺输出数据方差分别平均减小了63.2%、43.4%,最大误差分别平均减小71.63%、48.3%。     

非工作状态下电液伺服机构运动分析

针对电液伺服机构安装到运载火箭后存在非工作状态下承受外力并产生被动运动的现状,分析伺服机构的受力情况并构建内部液体流动回路,研究非工作状态下伺服机构在外力作用时的运动特性。发现伺服阀零位特性以及伺服机构高压回路密封性能是影响伺服机构非工作状态下运动特性的主要因素。在外力作用下发生运动时油缸某一侧往往处于抽真空状态。使用零位特性良好的伺服阀以及高压回路泄漏小的伺服机构,在外力作用下将处于双向不动或单向可动的状况。利用典型产品开展了物理试验,验证了结论的有效性。     

基于ACMPE、ISSL-Isomap和GWO-SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对从行星齿轮箱非线性、非平稳振动信号特征提取困难的问题,提出了一种基于自适应复合多尺度排列熵(ACMPE)、改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)和灰狼群优化支持向量机(GWO-SVM)相结合的行星齿轮箱故障诊断方法。利用ACMPE从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用ISSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出低维、敏感故障特征;应用GWO -SVM分类器对低维故障特征进行模式识别,判断故障类型。行星齿轮箱故障诊断实验结果分析表明:与多尺度排列熵(MPE)、复合多尺度排列熵(CMPE)等特征提取方法相比,ACMPE方法在分类效果和识别精度上更具优势;与局部切空间排列(LTSA)、等度规映射(Isomap)、加权Isomap(W-Isomap)、监督Isomap(S-Isomap)和监督型自组织增量学习神经网络界标点Isomap(SSL-Isomap)等降维方法进行比较,ISSL-Isomap方法降维效果最佳;所提方法的故障识别率达到100%,具有一定优越性。      

基于闭环电流平均值法的永磁同步电机谐波抑制方法

由于逆变器的非线性及永磁同步电机(PMSM)的气隙磁场畸变,在运行过程中PMSM定子电流中含有大量的谐波分量,导致电流波形发生畸变,从而引起较大的转矩脉动。针对传统谐波抑制方法采用低通滤波器(LPF)提取5、7次谐波分量,动态响应时间长,稳态误差大的问题,提出了闭环电流平均值法提取谐波分量。仿真结果表明,闭环电流平均值法可以提高系统的快速性和稳定性。将电流平均值法应用于PMSM谐波抑制系统,仿真结果表明:基于闭环电流平均值法的谐波电压注入法可以降低电流波形的畸变率及5、7次谐波含量。     

开绕组电机驱动用双逆变器死区效应补偿方法

与传统两电平逆变器的死区效应不同,开绕组电机驱动系统中双逆变器的开关死区将导致零序电压和零序电流,使绕组电流出现低频次谐波,影响系统的性能。提出了一种双逆变器开关死区导致的零序电压的补偿方案,通过扩展占空比最大的一路开关信号的导通时间,来插入一个补偿电压矢量,利用补偿电压矢量产生的零序电压抵消开关死区导致的零序电压,从而抑制系统的零序电压和零序电流。通过在开绕组感应电机驱动系统中的仿真和试验,验证了死区补偿方法的有效性。     

基于模糊自适应扩展卡尔曼滤波器的异步电动机无速度传感器控制

针对传统扩展卡尔曼滤波器(EKF)固定的噪声协方差矩阵在观测感应电动机转速时不能同时满足系统动态和静态下精确估计的问题,提出了一种模糊自适应调整噪声协方差的方法。该方法可以根据状态鉴别器输出状态,经模糊自适应调整噪声协方差矩阵参数,解决了系统在动态和静态时对噪声协方差矩阵中不同参数需求的问题。仿真表明所提模糊自适应EKF转速估计精度更高,有效地提高了系统的抗干扰能力。     

基于MRAS的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究

针对机械式传感器的使用会增加调速系统成本、故障率等问题,基于模型参考自适应系统(MRAS)设计了永磁同步电机(PMSM)无位置传感器矢量控制系统。推导了MRAS算法获取PMSM矢量调速系统转速与位置过程,给出了系统的自适应律选择,并证明了该系统满足Popov超稳定性条件,保证了系统渐进稳定。最后通过MATLAB/Simulink仿真软件搭建了仿真模型,仿真结果表明所设计的无位置传感器调速系统在负载突变以及转速动态变化等工况下具有良好的控制性能。     

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。     

基于三电平逆变器的内置式永磁同步电机矢量控制研究

三电平逆变器输出电压波形比两电平逆变器增加一个台阶,其谐波含量低、波形质量好,有利于实现输出电压的正弦化,且单个开关管承受的电压应力小,适合向高压大容量方向发展。内置式永磁同步电机(IPMSM)为三相正弦波输入控制,用三电平逆变器来驱动IPMSM,有利于减少IPMSM的转矩脉动,实现高性能的调速控制。对基于三电平逆变器的IPMSM矢量控制技术进行了研究,建立了系统仿真模型。仿真结果表明:该系统的三电平逆变器输出电压波形正确,IPMSM的转速能准确跟踪参考转速,电机动态、稳态性能良好。