基于目标状态方程的SRM非线性预测控制

提出了一种基于目标状态方程的开关磁阻电机非线性预测控制方法,根据建立开关磁阻电机的非线性数学模型,按照非线性控制理论,定义转矩偏差和速度偏差为目标状态方程。以此状态方程为基础,结合预测控制理论对开关磁阻电机控制系统进行非线性预测控制设计,得到了以转速和转矩为反馈变量的非线性预测控制规律。根据所设计的控制器,通过软件仿真进行了验证。仿真结果表明,采用基于目标状态方程的开关磁阻电机非线性预测控制方法设计的SRM控制系统具有良好的动态和静态性能,对抑制开关磁阻电机转矩脉动有很好的效果。     

航空电子的故障预测与健康管理技术

分析了引发航空电子设备故障的各种因素;详细讨论了航空电子设备全寿命周期内的故障预测与健康管理（PHM）技术,包括故障检测与健康监测、健康信息处理、故障预测和余寿评估;还介绍了基于健康信息综合管理的航空电子PHM系统的设计。     

非线性柔性转子—同心型挤压油膜阻尼器系统稳态及双稳态响应的稳定性分析’

 本文分析了柔性转子—同心型挤压油膜阻尼器系统稳态及双稳态响应的稳定性和系统通过双稳区时的升、降速特性。研究表明:系统的稳态响应有两个不稳定区。不平衡参数越大，轴承参数及外阻尼率越小，越容易引起不稳定。质量比越大，刚度比越小，产生不稳定的门坎转速越低。判别得出的稳态圆响应的不稳定性有许多是由于系统的非协调响应引起的。此外，只有当初角速度在双稳区之前，系统加速通过双稳区时才可能引起双稳态跳跃。双稳态中的小解具有比大解更强的稳定性、     

航空发动机整机稳态动力响应计算

建立了静子与转子部分的数学模型,提出了借实测的安装节动刚度,计算各主轴承到安装节的传递函数和转子系统的动力响应,进而预计发动机整机稳态动力响应的方法。附有一双转子航空发动机计算实例。     

超临界与热裂解煤油超声速燃烧性能优化研究

本文在马赫数2.5超燃模型燃烧室中研究与比较了室温、超临界态与热裂解煤油的超声速燃烧特性.针对单路燃料喷注燃料当量比的受制于容易引起边界层分离,从而导致燃烧静压向上游迅速传播跑出隔离段这一问题,以超临界态煤油为例,研究与比较了不同的喷油位置及其组合对燃烧室性能的影响,并讨论了相应的燃烧室性能优化方法.     

乙烯燃烧简化化学动力学模型及其验证

采用“准稳态”方法,从乙烯燃烧的详细化学反应动力学模型出发,建立了包含20个组分和16步总包反应的简化化学动力学模型。为检验动力学模型的有效性,在我国同步辐射实验室燃烧站上开展了乙烯／O2／Ar的层流预混火焰组分测量。应用一维数值方法对实验结果进行了模拟,计算的组分分布和实验测量数据进行了对比。结果表明：简化反应动力学模型能有效地再现详细基元反应模型的反应机理,具有较高精度;但采用乙烯详细化学动力学模型计算结果与实验测量还存在一定的差异,需要进一步改进。     

超临界压力下航空煤油流动与传热特性试验

本文针对超燃冲压发动机再生冷却系统运行条件,实验研究了大庆RP-3煤油在超临界压力下的流动和传热特性,目的在于研究煤油在各种工况下的流动参数变化以及对流传热规律。煤油通过二级煤油加热/输运系统加热,试验的煤油压力约2.6M～5.0MPa,油温约300～800K。相应的壁面热流密度为10～300kW/m2。通过油温与壁温的同步测量,结合非定常传热分析,获得了超临界压力下、亚/超临界温度范围内煤油的流动和传热物理参量的变化曲线。     

基于符号序列联合熵的航空发动机健康监控方法

引入信息熵理论,结合对多参数时间序列的符号化处理,探讨其在航空发动机健康监控中的应用.利用符号序列联合熵对航空发动机性能参数无序程度的描述,分析航空发动机健康状态及其演化方向.对两组实际飞行数据的实验分析表明,该方法描述的航空发动机的健康发展趋势与实际情况相吻合,能够较好反映航空发动机的健康状态,可以为航空发动机的健康...     

机翼对自转旋翼机纵向稳定性的影响简

 为了研究机翼对自转旋翼机纵向稳定性的影响,针对某复合式自转旋翼机,建立了基于状态空间法描述的非线性全量方程数学模型。该模型包含自转旋翼、机身、螺旋桨、机翼和尾翼的气动模型、动态入流模型和稳定性分析模型。运用该模型对比研究了样例自转旋翼机和样例复合式自转旋翼机的纵向稳定性。研究结果表明：机翼的增加对于浮沉模态和短周期模态稳定性是有利的;对于旋翼转速模态稳定性是不利的,在设计复合式自转旋翼机时可以考虑增加旋翼桨尖配重来提高此模态的稳定性。机翼的纵向位置对自转旋翼机的纵向稳定性有显著影响。在机翼纵向位置能满足配平约束条件下,机翼纵向位置越靠后,迎角稳定性越好,但旋翼转速稳定性越差。在设计复合式自转旋翼机时,机翼纵向位置的选择要综合考虑这两个因素进行折中。     

基于超球体平方根无迹Kalman滤波算法的涡扇发动机气路部件故障诊断

研究了一种超球体平方根无迹Kalman滤波算法用来有效跟踪涡扇发动机气路部件发生渐变性和突变性故障的健康参数.该算法通过超球体单形采样来降低算法的计算量,采用测量残差协方差阵的平方根代替方差阵进行递推运算,提高了算法的计算效率和数值稳定性.分别采用扩展Kalman滤波算法、无迹Kalman滤波算法和超球体平方根无迹Kalman滤波算法对某型涡扇发动机进行仿真,结果表明:超球体平方根无迹Kalman滤波算法的滤波时间减少50%左右,能够实现渐变性和突变性故障中健康参数的准确估计,是一种有效的涡扇发动机气路部件参数估计和故障诊断方法.