火箭发动机基于神经网络非线性辨识的故障检测

应用神经网络方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测算法。神经网络采用非线性辨识技术贴近发动机的工作过程，并输出包合发动机故障信息的辨识误差信号。若辨识误差变大超过一定阈值，检测逻辑就预报发动机故障。在发动机启动阶段离线训练神经网络，在发动机稳态过程可以采用离线或在线学习算法。实验研究表明神经网络可以成功地应用于大型泵压式液体火箭发动机的故障检测。     

基于非线性干扰观测器的四旋翼非奇异快速终端滑模控制

针对存在系统不确定性和外部干扰的四旋翼飞行器,提出了一种基于非线性干扰观测器(Nonlinear distur-bance observer,NDO)的非奇异快速终端滑模控制(Nonsingular fast terminal sliding mode control,NFTSMC)策略.首先,利用NDO估计系统不确定...     

离散力学与最优控制理论在谐波减速器控制中的应用研究

为解决谐波减速器内部非线性干扰,基于离散力学理论,考虑谐波减速器固有的粘性摩擦与柔性关节特性,建立了全时域下谐波减速器的离散动力学与控制的数学模型,并针对离散时域下谐波减速器的最优时间控制问题与最优轨迹跟踪控制问题进行了研究。跟踪误差和运动轨迹分析表明:离散控制方法实现了误差为10-8rad量级的谐波减速器轨迹跟踪控制,并在具有运动约束的同时实现了最短时间到达的控制目标。     

空间低温杜瓦瓶凯夫拉支撑结构多约束优化设计

采用新型凯夫拉纤维作为某空间用小型低温杜瓦瓶的支撑材料，在验证其力学性能的基础上，设计了杜瓦瓶的支撑结构，建立了一种新的热力学耦合优化模型，给出支撑结构固有频率、热应力及发射环境下的约束条件，通过一种“离散点加密”新约束优化法计算出了支撑结构满足约束条件范围内的要求的最优设计参数。     

转子弹性支承螺栓松动致干摩擦故障分析

根据工程实际中某核心机转子振动异常现象和试验件结构检测结果，建立了前支点鼠笼弹支松动的故障转子简化力学模型。基于转子动力学理论和试验信号中谐波特征，建立了前支点鼠笼支承结构由于螺栓连接松动致干摩擦简化模型，重点分析了干摩擦非线性对转子系统的轴心轨迹、弹支位移和支点反力等动力学响应特征的影响，从简入繁分析了如下3种转子的动力学特性：无故障的线性转子系统；考虑螺栓松动致非线性力、不考虑陀螺效应的非线性系统；考虑螺栓松动致非线性力和陀螺效应的非线性转子系统。研究发现：在转子系统中考虑干摩擦非线性力后，系统响应特征中会出现丰富的谐波成分；螺栓松动故障转子系统简化力学建模时，是否考虑陀螺效应对谐波特征也有较为明显的影响。该研究能为该类故障转子系统的监测和诊断提供参考。