基于RBF神经网络和M距离的卫星故障诊断

在常规基于解析冗余故障诊断技术的基础上,采用具有最佳模拟特性的RBF神经网络对系统进行建模,分析了M距离应用于卫星姿态控制系统故障检测与定位的可行性,应用基于M距离的方法设计故障检测观测器,通过对残差的评估实现故障诊断。仿真结果显示,该方法计算过程简单、实时性好。     

最优PWM开关角的在线计算

最优PWM脉宽调制是逆变器控制的一种常用方案,但是由于最优PWM开关角计算的复杂性。一般都是离线计算最优开关角,用开关点预置的方法进行控制。十分不利于在线的电压调节。文中介绍了一种最优PWM开关角的在线计算方法。即利用神经网络的非线性逼近能力。对离线求解的最优PWM开关角样本点进行辨识拟合,从而得到最优PWM开关角对基波电压传输比的函数,用于实时计算。为利用最优PWM控制逆变器进行在线调压做好了准备。另外,还提出了一种简便的三相最优PWM开关角排序方法。解决了最优PWM开关角的在线排序问题。本算法在DSP实验平台上进行了实验验证,证明了算法的可行性。     

基于支撑矢量机的织物疵点识别方法

为了对种类繁多的织物疵点使用机器进行有效的检测和分类,提出了基于直方图统计和支撑矢量机的织物疵点识别算法。该算法运用直方图统计的方法,由概率统计生成直方波形,并将其作为支撑矢量机的输入参数,用于训练特征样本集,以获得支撑矢量。实验表明,该算法用于织物疵点检测是可行、有效的,可得到满意的识别结果。     

反推力装置运动学与动力学仿真

为了研究叶栅式反推力装置各部件在工作过程中的运动学与动力学特性,根据机构运动原理对反推力装置进行简化并建立了运动学与动力学数学模型。以滑动整流罩位移与阻流门所受气动负荷为输入进行运动学与动力学仿真,得到了反推力装置各部件的位移、速度及受力特性曲线,并对比分析了在不同尺寸参数下各部件特征点的运动轨迹和反推力装置负载力变化。结果表明:运动学及动力学仿真结果与工程实际相符;反推力装置机构参数选择不合理时,各设计点会发生干涉现象并导致机构无法运动;机构参数变化对负载力最大值影响尤为突出,在阻流门AC段长度值增大6%,阻流门CB段长度值减小9%的情况下,负载力正向最大值将增大19.53%,负向最大值增大12.67%。研究方法及研究结果可为反推力装置运动学及动力学分析,以及为反推力装置机构优化设计提供参考。      

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

变几何径向透平损失模型及其分析

基于99 mm叶轮实验, 分析了变几何径向透平静叶的各种损失以及不同的损失模型.给出了变几何透平静叶冲角损失的定量分析.通过计算对比不同静叶喉部宽度下叶道边界层摩擦损失, 验证了Glass-man模型在计算叶片流道损失时, 与试验结果是相符的.基于NASA损失模型分析了径向透平静叶的尾缘损失, 损失随着出口边厚度呈线性增加, 减小出口边厚度是减小尾缘损失的有效方法.      

基于能量法的跨声速风扇叶片气弹稳定性研究

基于能量法原理,采用弱耦合的方法对跨声速风扇叶片进行气弹稳定性分析;采用3维线性插值算法编程实现CSD/CFD数据交换。利用有限元法计算叶片的模态振型和固有振动频率;应用FLUENT动网格技术,对NASA R 67风扇叶片在不同模态振动下的非定常流场进行数值模拟,给出在前3阶模态振动下叶片表面的周期累积气动功和气动阻尼,并探讨了激波对跨声速风扇叶片气弹稳定性的影响。     

上下游干涉对转子叶片颤振特性的影响

使用自行开发的非定常流动数值模拟程序,分别考虑上、下游叶排干涉作用对转子叶片的颤振特性进行了研究,分析尾迹和势干扰对气动阻尼的影响规律.对转子叶片表面非定常压力进行傅里叶变换,使用能量法计算气动阻尼,研究不同叶片排轴向间距下气动阻尼的变化.通过考虑转静干涉效应的气动阻尼与单转子结果对比,总结了干涉作用对叶片颤振特性的影响规律;结果表明:上游导叶与转子一倍弦长间距时,获得正气动阻尼,与单转子预测的气动弹性稳定性结果相反.说明在进行颤振特性预测时必须考虑转静干涉作用;尾迹和势干扰的强度均随着轴向间距值的减小而加强,且都会加剧叶片气动弹性失稳.      

智能旋翼的频域神经控制

 频域内的神经控制方法在振动主动控制中因其允许复杂的控制算法,适合于智能旋翼的控制。在建立频域智能旋翼系统模型的基础上,提出了频域内的智能旋翼神经控制方法。采用正交设计方法选取训练样本,建立频域神经模拟器,然后按照提出的算法进行控制。仿真结果表明提出的算法有效,并且具有较好的鲁棒性。     

力控制反馈信号的神经网络法校正

对机器人的力反馈，主动柔顺控制和双向联想记忆的神经网络进行了综合研究，针对机器人腕力传感器输出信号的部分失真，提出了机器人擦洗平面玻璃力反馈信号神经校正的方法，并建立了相应的神经网络结构，在ＡｄｅｐｔＴｈｒｅｅ精密装配机器人上进行了试验验证，取得了满意的效果。