基于神经网络的机动飞行器自适应控制方法

针对机动飞行器强耦合性、快时变性以及高不确定性的问题,建立了六自由度刚体运动数学模型,按照时间尺度将姿态运动模型分为快变子系统和慢变子系统并分别设计动态逆控制律。然后给出了神经网络自适应控制器的设计方法,对神经网络的逆误差补偿原理、输入的选择、权值矩阵更新规则进行分析。通过算例进行六自由度仿真,证明本文方法的跟踪精度较高。     

基于ATSUKF算法的卫星姿控系统故障估计

针对卫星姿态控制过程中可能发生的执行机构或敏感器故障,提出了一种基于无损卡尔曼滤波（UKF）及偏差分离原理的自适应二阶无损卡尔曼滤波（ATSUKF）算法。首先,提出TSUKF算法,通过UKF处理姿态机动时的非线性并通过偏差分离原理将非线性系统的状态及故障分别估计,避免非线性模型的线性化过程同时降低了计算过程中的矩阵维度。然后,在TSUKF算法的基础上提出了ATSUKF算法,通过滑动窗口内的残差计算自适应矩阵,使滤波器在统计特性不准确的情况下仍然具有较快的收敛速度,特别适用于卫星快速机动过程中的姿态与故障估计。数值仿真结果表明,ATSUKF算法相较于TSUKF算法能有效降低统计特性不准对系统造成的不利影响,实现卫星姿态、执行机构/敏感器故障的快速估计。     

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。      

自适应处理机匣在多级轴流压气机中的应用

设计了一种环腔导流片式自适应处理机匣,采用定常数值方法研究了不同导流片形式对亚声多级轴流压气机流场的影响。结果表明:导流片与转子弦向垂直时的处理机匣减弱了叶尖前缘溢流强度,抑制了间隙泄漏流发展,提高了转子叶尖通道的流通能力,使得压气机在0.8倍设计转速以上特性基本保持不变的同时,大幅度提高了低转速的稳定裕度,其中0.7倍设计转速时近失速点总压比增大10.2%,近失速流量拓宽8.5%,体现出较好的自适应扩稳能力。      

一种变频电机参数离线辨识方法的研究

传统电机参数辨识采用固定脉冲宽度调制(PWM)波占空比。该方法导致电流大小不可控,而辨识电流大小又直接影响辨识准确性。为此,提出新的参数离线辨识方法,采用恒电流辨识原理并检测电机相电流,控制辨识电流在给定值附近波动,解决了电机辨识电流不合适问题。设计了续流二极管和IGBT电压模型,d轴和q轴电感辨识都采用在270°而非0°进行辨识,以此提高了辨识精度。最后,在变频冰箱上进行验证并与原来数据进行对比。该方法很好地解决了冰箱电机带背压条件下,电机d、q轴电感辨识不准确、辨识时间长等问题,试验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

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。     

基于自适应陷波器的永磁牵引电机死区补偿方法研究

在列车牵引逆变器中,为了防止上、下开关管同时导通,通常会在导通时间中加入死区时间。这会使牵引电机产生5、7次电流谐波。显然,研究如何抑制该谐波是非常有必要的。首先分析了死区时间引起的5、7次电流谐波;然后采用自适应陷波器提取电流中的谐波分量,来补偿死区时间并进行稳定性分析;最后在MATLAB/Simulink仿真平台上研究所提方法的有效性。     

基于AEKF的永磁同步电机转速估计算法研究

针对在转速估算研究中采用常数矩阵不能准确描述永磁同步电机(PMSM)在不同运行条件下系统噪声的问题,提出了一种基于新息序列和状态残差的自适应扩展卡尔曼滤波算法(AEKF)。同时,对AEKF的稳定性进行理论上的探究。经仿真验证,与传统扩展卡尔曼滤波算法相比,AEKF在收敛速度和收敛精度上更优,参数鲁棒性更好。     

航天器燃耗最优轨道直接/间接混合法延拓求解

针对转移时间和始末状态固定的航天器燃耗最优轨道的求解,给出了一种延拓方法:以双脉冲轨道为初值,首先求解全程推进轨道,然后逐步增加推力幅值,应用直接/间接混合法依次求解所有推力幅值下的、满足包括开关函数在内的所有必要条件的转移轨道,包括连续和脉冲推力轨道。通过基于开关函数曲线变化趋势的开关序列预设方法,以及基于已有优化结果的延拓步长自适应方案,实现了延拓方法的自动运行。为实现该延拓方法,给出了适用于改进春分点根数模型的脉冲最优转移轨道主矢量必要条件,推导了无推力轨道段改进春分点根数协态变量状态转移矩阵。通过3个算例对延拓求解会遇到的不同情况进行了具体说明。延拓方法可以看作现有直接/间接混合法的进一步完善与拓展,延拓过程和结果有助于对燃耗最优轨道与系统参数之间的关联获得更为深刻的认识。     

不确定航空发动机分布式控制系统自适应滑模控制

针对存在参数摄动、外部干扰的航空发动机不确定性分布式控制系统,在系统具有时变输入时延和干扰上界未知的情况下,设计了具有鲁棒性能的自适应滑模控制器。基于预测控制和矩阵奇异值理论,对初始的发动机离散分布式模型进行等效线性变换,得到不显含时延项的规范形系统模型,便于进行滑模面参数的求解;在给定的H∞指标下,推导了滑模运动在非匹配不确定性作用下渐进稳定的充分条件,给出了线性矩阵不等式(LMI)形式的滑模面参数设计方法;最后,设计对干扰具有估计功能的自适应率,在此基础上提出自适应滑模控制器。仿真结果表明:所设计的控制器能够有效降低外部干扰对系统动态性能的影响,在所考虑的不确定性因素作用下,系统的滑模运动具有理想的H∞性能。当外部干扰强度变化时,控制器的鲁棒性较好,状态收敛时间小于0.8s,且不存在抖振。