H∞滤波及其在惯导地面自对准中的应用

在理想条件下,卡尔曼滤波技术应用于惯性导航系统的地面初始对准可实现快速对准并且具有较精度,然而在系统模型和统计特存在不确定性的条件,Ｈ∞滤波可有效地解决卡尔曼滤波应用受到的限制,不仅估计精度高。     

全包线内航空发动机参数估计的神经网络实现

介绍一种特殊的前向神经网络——自联想神经网络（Ａｕｔｏａｓｓｏｃｉａｔｉｖｅａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔ－ｗｏｒｋｓ,ＡＡＮＮ）,然后将发动机参数在全包线、大范围工况下的变化规律与神经网络的非线性映射能力结合起来,开展了将ＡＡＮＮ应用于发动机全包线、大范围工况下参数估计的仿真研究。本文提出的选取测量矢量加入样本集的ＥＭＰ方法,有效地减少了样本集中样本矢量的数目,简化了网络的训练。用ＥＭＰ方法在全包线内仅用７４６组测量矢量作为样本集,在网络训练好后,任选包线内的一工况点作为算例运行发动机模型,所得各参数的稳态估计及动态估计的平均百分比误差＜０．５％。仿真结果表明,上述的参数估值方法是可行的,为进一步实现对发动机控制系统传感器的状态监视和故障诊断打下了基础。     

空心光纤埋入环氧树脂复合材料中的影响与应用研究

首次提出利用空心光纤灌注胶液的方法进行复合材料的自诊断与自修复.文中具体分析了空心光纤的传光机理,介绍了利用空心光纤进行复合材料断裂位置测量的原理、方法和实验研究.依据国家有关的复合材料测试标准对环氧树脂复合材料埋入与不埋空心光纤进行了对比实验,实验结果表明空心光纤埋入树脂基复合材料中对其性能的影响是比较小的.因此,该方法在工程结构中极有应用价值.最后,给出了正在进行的研究系统的一个应用事例.     

点火系统故障与发动机功率损失

影响发动机功率受到损失的因素很多 ,如螺旋桨安装调整不当、汽缸活塞组密封性变差、点火系统故障、计量燃油提供不适、发动机散热性能差等等。本文结合外场维护经验 ,着重讨论ＴＢ2 0、ＴＢ2 0 0飞机发动机点火系统故障和维护不当对发动机功率的影响。一、点火系统故障对发动机功率的影响1 单磁不工作。造成该故障的原因可能是初级或次级线圈断路 ,电容导线被壳体挤压搭铁或被齿轮磨断 ,电容器失效 ,断电器尼龙顶块受热变形导致断电器不工作。故障现象表现为 :爬升无力、ＥＧＴ指示高 ;地面试车时在 2 0 0 0ＲＰＭ以下 ,ＥＧＴ在 14 0 0 …     

一种缩短碳氢燃料-空气混合物点火延迟的方法

采用激波风洞-激波管组合设备对预混的碳氢燃料——空气混合物的点火与超声速燃烧进行了研究。为缩短碳氢燃料-空气混合物的点火延迟时间，通过激波风洞喷管入口与接触面之间的激波反射对经过雾化与气化的碳氢燃料(汽油)进行预热；此外，由燃烧驱动激波管产生的高温燃气作为引导火焰点燃激波风洞产生的预混与预热的超声速碳氢燃料——空气混合物。采用纹影系统对超声速可燃气流中的火焰传播进行流场显示。实验结果表明，上述方法可将碳氢燃料——空气混合物的点火延迟时间缩短至小于0.2ms，同时还得出了火焰相对于超声速可燃气流的传播速度。     

考虑传感器倍频干扰的磁轴承自动平衡控制

传感器倍频干扰信号与控制系统相互影响,容易引发磁轴承转子微振动。为了抑制高转速下传感器倍频干扰导致的磁轴承微振动,本文首先建立考虑传感器倍频干扰的磁轴承控制系统模型,分析位移传感器谐波与控制系统微振动的内在机理,然后提出一种基于多频自适应陷波器的磁轴承自动平衡控制方法,消除或抑制轴承的同频或倍频反作用力,使传感器谐波扰动产生的电磁力得到衰减。仿真结果表明,在转速30000(r/min)时,采用该自动平衡控制方法后,与传感器谐波干扰相关的振动力得到一定抑制。     

基于零速修正与姿态自观测的惯性行人导航算法

针对惯性行人导航中航向角发散致使导航精度降低的问题,提出了一种基于零速修正与姿态自观测的惯性行人导航算法。通过四条件零速检测算法对行走步态中的零速区间进行检测。在检测得到的零速区间内,利用零速修正算法原理构造速度误差的观测量;利用零速区间内行人脚部与地面保持静止、只受到重力加速度及姿态角不变的特性,构造姿态角误差的观测量。应用卡尔曼滤波对零速区间内的姿态角、速度及位置的误差进行估计。利用得到的误差状态估计结果对行人导航进行误差校正,提高惯性行人导航的精度。实验表明:小范围矩形路径中,所提算法的导航轨迹相对误差平均值仅占总路程的0.98%,比零速修正算法减小了78.11%;导航轨迹误差标准差仅为0.14 m,比零速修正算法减小了88.62%;400 m标准操场闭合路径中解算终点相对位置误差仅为1.18%。解算轨迹与实际轨迹匹配度较高,具有良好的应用价值。      

基于SOM和关联规则的民机运行风险

为充分认知民机风险,实现从事故中学习,以重大民机事故(MCAA)为研究对象挖掘出事故深层次的致因特征。针对MCAA信息具有可读性差,系统行为具有非线性导致的无法直接获取运行风险信息,难以直接建立事故致因的关联与映射关系,提出一种从MCAA中学习民机运行风险特征的方法。针对民机运行特点,结合事故信息及认知可靠性和失误分析方法(CREAM),设计出MCAA-CREAM模型,并构建民机多属性技术重大事故数据集。采用自组织映射(SOM)模型,完成对事故的聚类分析和抽象特征映射,以2D地图形式增强风险因素可读性,利用关联规则有效挖掘风险因素间的强关联关系。     

BLDC电机温度退化多段Wiener过程建模

无刷直流（BLDC）电机应用广泛,其温度退化过程呈现多段性,需建立多段退化模型,而模型参数较多时,参数估计过程对初始值敏感且易陷入局部最优。首先,针对电机的加速退化数据进行研究,采用正态加权平均（Gauss滤波）的方式滤波,改进实际数据在模型参数的估计中的应用。然后,引入转换函数对Wiener模型改进,建立多段Wiener模型。其次,以极大化似然函数进行参数估计,计算时采用改进粒子群优化（PSO）算法得到估计值,对比非线性模型的残差的正态性,同时分析各模型理论寿命分布及实际该批次失效分布,确定多段模型合理性;得到的模型结果说明电机在退化过程中发生了退化机理的改变,且变换速度快。最后,以非线性模型不同时刻的寿命分布给出该应力下电机的寿命预测,这对电机的预测与健康管理（PHM）有重要意义。