基于正负序分离的无轴承永磁同步电机位置传感器容错控制

无轴承永磁同步电机（Bearingless permanent magnet synchronous motor, BPMSM）凭借无接触、无磨损的优异性能在工业生产中获得广泛应用,对旋转和悬浮的精确控制是保证其稳定运行的关键,需实时获取高精度的转子位置信息以实现切向力矩和径向悬浮力的解耦。为保证位置传感器故障情况下BPMSM稳定运行,文中提出一种基于正负序量分离的BPMSM传感器容错控制方案。首先,结合BPMSM数学模型,分析传感器故障对电机转矩和悬浮系统的影响。在此基础上,提出一种基于过零点检测的故障诊断函数,实时监测传感器信号故障。其次,引入旋转坐标系分析传感器信号中正序分量和负序分量的特征,分离出正序分量并提取其中的转子位置信息,构建位置检测容错系统完成故障信号到容错策略的切换,实现BPMSM在传感器故障情况下的稳定运行。最后,基于一台BPMSM实验样机对所提方案的有效性进行了充分的仿真与实验验证。     

自动飞行模式转换逻辑的形式化建模与验证

自动飞行控制系统（Automatic flight control system,AFCS）是现代飞机中重要的安全关键系统之一,飞行引导控制系统（Flight guidance control system,FGCS）是其重要的组成部分。FGCS中的飞行模式有数十种,模式转换逻辑十分复杂,在各个模式间转换时易出现模式混淆等问题,难以对其安全性和正确性进行验证。而利用计算机科学中的形式化方法,通过对安全关键系统进行形式化建模和验证,可以提高系统的正确性和安全性。本文以典型FGCS中的自动飞行模式转换逻辑作为研究对象,采用自主研制的软件工具ART(Avionics requirement tool)对其进行形式化建模与验证,并与Matlab/Simulink中的Design Verifier工具进行了验证能力和效率的对比分析。实例研究结果表明,采用形式化方法对FGCS的自动飞行模式转换逻辑进行建模、验证可行,所研制的软件平台具有更完善的验证能力和更好的验证效率。     

基于长短时神经网络的卫星陀螺仪故障检测

针对卫星陀螺仪故障检测中存在的冗余依赖、微小故障覆盖问题,提出一种基于长短时神经网络(LSTM)的故障检测方法。首先对卫星陀螺仪建模,考虑到卫星姿态控制回路对陀螺仪微小故障覆盖影响,利用半物理仿真平台采集陀螺仪正常与故障数据;然后使用部分正常数据训练LSTM神经网络,使得网络具有预测陀螺仪输出的能力,并将另一部分正常数据输入到训练好的网络模型,得到预测误差,进一步设定故障阈值;最后,将测试数据输入提出的故障检测模型,仿真验证其时效性和准确性。结果表明,在采样频率为10Hz时,对于陀螺仪的卡死、噪声以及偏差故障,基于LSTM神经网络的故障检测模型能在故障发生2s内检测出故障,并达到了98.9%的准确率。     

非参数化迭代自适应SAR射频干扰抑制方法

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）的成像质量与图像解译精度会因为空间中存在的射频干扰（Radio Frequency Interference,RFI）而下降。本文在加权最小二乘迭代自适应算法的基础上,提出了非参数化的迭代自适应RFI抑制方法。该方法在成像处理前增加了对RFI的预检测环节,在初步检测出存在RFI的数据部分后只对存在RFI的数据进行SG（Savitsky-Golay,萨维茨基·戈莱）卷积平滑处理以提升对弱RFI的检测能力。利用带阻滤波器滤除存在干扰的频段后,使用迭代自适应处理在频谱中估计出被去除频段中的信号分量以获得期望的距离谱。与利用传统距离频率滤波方法进行RFI抑制相比,所提出的方法在图像细节保持方面效果更优,避免了因频谱不连续而导致的旁瓣增加,且运算效率更高。     

一种基于红外热成像的温度异常定位算法

温度异常检测难度大,危险系数高等问题,本文提出了一种基于红外图像面阵传感器的传统与人工智能算法相结合的算法。实验表明,本文的算法在一定程度上能够很好地实时检测目标的温度和精确定位。     

图像灰度和相位信息耦合的化铣胶膜刻型三维测量方法

航空航天等薄壁类金属结构件化铣过程中需进行多次刻型以生成凸台、筋条等结构。对其加工图案进行三维测量,不仅可检验加工精度,还可为轨迹规划、刻型工艺等参数优化提供基础数据,是保证化铣零件制造质量的关键技术。现有检测方法主要有人工模板比对、被动双目重建、三维点云分析等,可实现轮廓尺寸等基础参数检测,但在测量精度与完整性上仍存在较大问题。针对此,在结构光与被动双目三维测量的基础上,提出了一种耦合灰度-相位变化信息的化铣胶膜刻型三维测量方法。首先,分析刻型图案邻近区域灰度-相位变化特征,构建对应数学模型;然后,在此基础上,提出耦合左右相机灰度-相位信息的snake模型（Gray-Phase snake, GP snake）,实现刻型图案中心线的高精度提取,克服灰度变化不均匀、左右相机视角不一致等因素导致中心线提取不精准的难题;最后,基于相位信息实现轮廓三维重建,解决传统方法上下边缘处重建不完整的问题,保证刻型图案测量的精度与稳定性。实验结果表明,所提方法可以实现化铣胶膜刻型图案中心线的完整三维重建,精度达0.036 mm。     

循环老化锂离子电池热失控气体原位爆炸极限实验分析

为确保全寿命周期内锂离子电池的安全状态处于可控范围,掌握老化锂电池的热危险性变得尤为重要。开发了一种基于计算机断层扫描（CT）的无损检测与原位检测热失控气体爆炸危险性相结合的方法,对不同循环老化程度的锂离子电池热失控气体爆炸极限及爆炸危险性进行实验分析。实验结果表明,与未经老化的锂电池相比,老化电池在热滥用条件下达到热失控所需热量减少;内部层状结构形变随着循环老化程度的加深而加剧,爆炸范围呈现收敛的趋势,并在锂电池经历120圈循环老化时达到最值。未老化锂电池的热失控气体的最高燃爆温度为203.4℃、最高燃爆压力为0.458 5 MPa,老化电池的热失控气体的燃爆危险性显著降低,随着老化程度的提高,虽然热失控气体的爆炸危险性有轻微回升,但仍远低于未老化电池。研究结果证明了CT无损检测与原位检测热失控气体爆炸危险性相结合的可行性,为进一步构建锂电池危险程度演化机制数据库及探测预警提供理论依据。     

MRO领域的新型数字化设备

在智能工业时代,数字化是一个不得不被提及的话题。数字化技术的应用使工作效率更高、成本更低、更安全,这对于航空维修领域同样适用。目前,有一批以数字化为基础的检测设备已经或即将投入使用,如扫描设备、增强现实设备以及预测跟踪类设备。     

GPS/BDS下ARAIM的可用性验证和卫星的故障检测

基于实测数据,在GPS/BDS下对高级接收机自主完好性监视(ARAIM)的可用性和卫星的故障检测进行了仿真分析。结果表明:GPS/BDS下亚太范围内仅有极小部分区域的垂直保护级(VPL)略大于垂直告警门限(VAL),绝大部分区域的VPL完全满足LPV-200的完好性性能要求,ARAIM的可用性覆盖率达到90%以上;随着卫星出现故障,用户的定位误差明显变大,利用ARAIM算法对卫星的故障进行检测与排除后,用户的定位误差回归正常。验证了ARAIM的可用性,说明了ARAIM算法故障检测的性能良好。