基于在线学习的数控加工刀具寿命动态预测方法

预测刀具寿命对保证零件质量和控制加工成本意义重大,但刀具磨损过程复杂多变,刀具剩余寿命受工况影响难以准确预测。针对以上问题,提出了一种基于在线学习的刀具寿命动态预测方法,以长短时记忆网络为基础模型,融合在线学习模块,使得模型能够在加工过程中自动更新参数,实现变工况下刀具寿命的精确预测。进行了铣削加工试验,结果表明,刀具寿命动态预测方法可以有效提升刀具寿命预测精度。     

基于在线滚动序列核极限学习机的涡轴发动机非线性模型预测控制

针对涡轴发动机控制系统设计,提出了1种基于在线滚动序列核极限学习机的非线性模型预测控制方法。综合考虑直升机旋翼扭矩、燃气涡轮转速、动力涡轮转速、涡轮级间温度和压气机喘振裕度等信息,设计具有较好实时性、精度和泛化能力的多输出在线滚动序列核极限学习机作为预测模型,引入预测模型输出与发动机输出的误差进行反馈校正,利用序列二次规化算法在线求解包含限制约束的预测控制问题。在某型直升机/涡轴发动机综合平台的仿真环境中进行了直升机大幅度机动飞行仿真验证,结果表明:该模型预测控制器相比于传统串级控制具有更好的控制品质,可显著降低动力涡轮转速超调/下垂量。     

基于RBF神经网络的开关磁阻电机在线建模 及其实验验证

 为了获取开关磁阻电机(SRM)的精确模型,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络对SRM进行建模的方法,主要包括离线建模和在线建模两部分。离线建模通过实验测量得到SRM的磁链特性曲线,并利用该数据训练RBF神经网络,实现SRM磁链的离线建模;在线建模是指当SRM的运行状态发生变化时,离线模型的估计磁链与实际磁链会产生误差,通过对神经网络的输出权值进行在线调节,实现具有在线动态调节功能的SRM在线模型。为了验证该方法的可行性,针对一台12/8结构的SRM样机进行仿真和实验,结果表明SRM的离线模型和在线模型在仿真和实验条件下均能正确地估计SRM的磁链特性,而且在线模型的估计精度高于离线模型,验证了本文的研究方法合理有效。     

基于解析解的人字齿轮齿廓修形动态分析

根据人字齿轮传动的结构,考虑时变啮合刚度、齿侧间隙,并把齿廓修形作为一种时变齿侧间隙计入,建立了单级人字齿轮传动的弯-扭-轴耦合动力学模型和相应的非线性动力学方程.对方程的数值解进行分析,发现合理的修形使人字齿轮传动不发生齿面的完全分离.基于多尺度法对不发生齿面完全分离时的人字齿轮传动系统进行了摄动分析,得到了系统在主共振频率附近幅频响应的近似解析解.相比数值方法,解析法具有很高的求解效率.最后,根据近似解析解研究了修形参数对动载系数幅值的影响.研究发现:螺旋角越大使动载系数最小所需的修形量越大,而所需的修形长度越小.另外,使动载系数最小的最优修形参数解域呈新月形,其随着主动轮支承刚度的增大而先增大后减小;随着被动轮支承刚度的增大而持续减小.      

同轴离心式喷嘴噪声引发燃烧不稳定分析和预测

以氧化剂和燃料的混合比作为系统控制参数,研究同轴离心式喷嘴燃烧动力学过程。混合比增加和减少过程中,燃烧噪声和振荡燃烧状态间转变的混合比不同,说明系统出现了亚临界Hopf分叉现象,且在双稳定区内出现了燃烧噪声引发的振荡燃烧。利用临界慢化理论,分析3种表征参数:延迟为1自相关系数、方差和条件异方差（CH）对噪声引发不稳定的预警效果。结果表明:延迟为1自相关系数在噪声引发不稳定前出现明显的上升趋势且非随机现象,具有较可靠的指示作用。方差对噪声引发不稳定性的预示性较差。条件异方差在不稳定发生前振荡上升,可以作为辅助判断条件。基于Kendall秩相关系数趋势评估方法,提出一种在线预测噪声引发不稳定的判断准则,具有较好的适应性和可靠性。      

基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的航空发动机性能参数在线预测

针对传统航空发动机性能参数时间序列预测方法存在的不足,提出了基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在线预测模型。该方法解决了训练样本动态适应性差的特点和老旧数据信息影响预测模型精度的问题。在该方法中,滑动时窗策略实时更新时窗数据训练样本,最终误差预报准则(Final Prediction Error,FPE)自适应地确定嵌入维数,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)则实时自适应优化SVM建模参数。应用航空发动机排气温度偏差值(Delta Exhaust Gas Temperature,DEGT)数据进行实例验证,结果表明基于滑动时窗策略的自适应GA优化的SVM (GASVM)在线预测模型比传统的GASVM预测模型预测精度有显著提高。进一步分析了预测模型不同时窗宽度对短期预测精度的影响,展示了1步～10步预测的效果,结果表明在线预测模型在不同时窗宽度下短中期(5步以内)预测效果良好且稳定。文中提出的在线预测模型可用于航空发动机性能参数的预测,实现对航空发动机未来性能变化的预警。     

SINS辅助的星敏感器在线标定方法

航天器在飞行过程中,星敏感器受到外界温度、地面标定精度等因素影响存在较大的安装误差,这将严重影响星敏感器的定姿精度。为提高星敏感器精度,对其安装误差进行严格的在轨实时标定与修正是确保星敏感器测量精度的关键。提出了一种SINS辅助的在线标定方法,将SINS/星敏感器输出的姿态信息进行配准,构建了组合导航系统的Kalman滤波模型。该方法只需航天器在飞行过程中做简单的机动,即可对星敏感器的安装误差角进行实时在线标定。仿真结果表明,采用该标定方法可使星敏感器和惯导的安装误差角的总体估计率达到95%以上,具有较高的工程应用价值。     

湍流控制屏声学校准及校准精度影响因素

湍流控制屏（TCS）是航空发动机风扇噪声试验必备的试验设施。由于湍流控制屏的作用,风扇前传噪声向远场传播时会产生传递损失。通过对湍流控制屏的声学校准,可以获取湍流控制屏的声学修正量,从而实现对风扇前传噪声的修正。本文结合实际工程应用条件,分析了湍流控制屏重复安装的位置精度、校准声源重复性、稳定性、校准声源位置偏差、温湿度修正等因素对湍流控制屏声学修正量精度的影响;结合上述影响因素,对湍流控制屏160 Hz~40 kHz的声学修正量的特征进行分析,总结工程应用中湍流控制屏高精度声学校准的注意事项,提出湍流控制屏的声学校准应包含测量不确定度。     

基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法

针对空天飞行器应用传统数值预测校正再入制导算法实时性不佳的问题,提出一种基于Kalman滤波的预测校正制导算法。该算法采取四阶多项式拟合速度-高度飞行剖面,利用Kalman滤波估计选定的速度点对应的高度,得到满足再入走廊及航程要求的拟合系数。在此基础上,减少一个终端约束,增加一个待估计剖面参数,可实现对再入过程飞行时间的调节。研究发现,再入过程中通过在线辨识修正不确定性参数能够提高制导指令的适应性;飞行末段利用跟踪参考剖面制导可有效避免飞行速度与终端速度接近时发生拟合系数求解发散的问题。多组不同再入条件下的算例仿真结果表明,基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法实时性好,制导精度高,能够实现飞行时间可控,具有较强的鲁棒性和工程应用潜力。     

在线点到点数据传输优化选择模型及其算法设计

最优点到点数据传输线路不仅依赖于其固有的传输时间,还依赖于数据总量,因为数据规模决定了加工次数和传输次数.本文首先建立了在线点到点数据传输网络选择的优化模型,给出了有向路代表集的概念,然后给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的算法产生有向路代表集.最后对静态和动态点到点数据传输有向路问题进行了研究,并给出了一个时间复杂性为O（m^2logn）的多项式时间的算法.