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641.
642.
随着高动态飞行器速度和机动性的不断提高,控制系统面临着高非线性、强耦合、快时变、不确定等难题。为提升高动态飞行器过载控制系统的控制精度和稳定性,提出了基于角加速度反馈的自动驾驶仪设计方案,并设计了自抗扰控制系统及其稳定性分析方法。首先,设计了基于角速度和角加速度反馈的PI两回路控制系统方案。然后,基于角加速度反馈设计了自抗扰过载控制方法,并对系统稳定性进行了频域分析。最后,开展了仿真实验研究,结果表明:对于传统的PI过载控制,采用角加速度反馈控制系统的性能明显优于角速度反馈;基于角加速度反馈的自抗扰过载控制系统相比于传统的PI过载控制系统具有更优良的控制效果,显著提升了系统的稳定性和鲁棒性。 相似文献
643.
倾角仪是测量物体水平倾角的仪器,在测绘仪器、天线定位、平台控制、海上平台监控等方面有着广泛的应用。基于以MEMS陀螺仪和加速度计为核心传感器、STM32H743为核心控制器的高精度动态倾角传感器,针对加速度计受线加速度影响不适合跟踪动态角运动、陀螺仪受漂移影响存在误差累计的问题,设计了一种融合滤波算法,采用零速修正和姿态自观测方法建立扩展卡尔曼滤波模型,通过反馈矫正将陀螺仪和加速度计输出数据进行融合滤波,去除加速度计受动态环境产生的干扰误差和陀螺仪产生的累计漂移误差,得到高精度载体水平姿态信息。使用大理石平板及三轴转台分别进行静态及动态试验验证,测量过程中动态倾角仪通过RS422串口及CAN总线将仪表原始信息及姿态解算信息传输给地面采集设备,实现对载体姿态的连续、实时计算和显示。经试验验证,该算法能够有效提高系统倾角跟踪精度,测量精度优于0.008°(1σ)。 相似文献
644.
为了提高双轴旋转惯导重要参数标定的快速性和精度,提出一种快速自标定方法。通过设置不同的标定路径可以在10 min内完成陀螺和加速度计的零偏以及标度因数误差的标定。该方法利用基于姿态误差观测的卡尔曼滤波完成陀螺零偏的估计。通过六位置翻滚并以速度误差作为观测量进行卡尔曼滤波,完成加速度计的零偏及标度因数误差的标定。使天向陀螺绕方位轴旋转4周,使水平陀螺绕水平轴转动4周,通过计算旋转前后的姿态误差完成陀螺标度因数误差的估计。仿真和试验结果表明,该方法可以实现双轴旋转惯导重要参数10 min内完成自标定,且具有较高的精度。 相似文献
645.
提出了卫星推进系统自锁阀和电磁阀驱动线路的一种优化设计方法。通过数据计算和图形分析阐明新的驱动线路设计的合理性、高安全性和可靠性,避免了常规线路容易出现的干扰和工作稳定性问题,还研究了当驱动线路出现短路故障时星上一次电源的保护问题。该驱动线路设计的优越性和可靠性,已在卫星在轨飞行中得到验证。 相似文献
646.
智能控制技术的发展为机床的控制提供了有力的工具.本文介绍了一种陶瓷刀片数控磨削加工的实时智能控制技术及算法.在陶瓷刀片数控磨削加工过程中,被加工刀片的尺寸随着被加工刀片数量的增加会逐渐增大而超出允许误差.影响误差的因素很多且不断变化,误差产生的规律很复杂.利用文中介绍的智能自学习误差补偿技术,数控系统能通过自学习自动改进补偿策略,控制加工误差.最后给出了仿真结果. 相似文献
647.
涡轮机械转子/密封稳定性研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了流体密封对转子稳定性的影响。阐述了基于体积流模型和流场计算的稳定性分析方法,及利用密封结构设计对转子动态特性进行主动控制的方法,指出了转子/密封稳定性研究的发展趋势:一是发展适应性强的流体流动和转子动力特性分析的数值计算技术,在转子设计阶段进行流体诱导稳定性分析;二是利用密封刚度阻尼特性。改善转子动态特性。 相似文献
648.
徐强%张幸红%韩杰才 《宇航材料工艺》2003,33(2):4-9
着重综述了近年来自蔓延高温合成(SHS)技术一些新的研究进展,主要包括失重条件下的SHS、场激发SHS、SHS催化剂和载体、有机物的SHS、机械激发SHS和SHS纳米材料以及SHS产物耗散结构研究。 相似文献
649.
张健 《沈阳航空工业学院学报》2005,22(4):74-76
为了适应公司未来数字化工程的需要,实现对温度控制数字化,研制了此项目.主要研究方法:组织课题组,调研、论证采用双热电偶实现记录和控制;数据采集监视系统采用分布式控制方式;并尽可能全面考虑保密性、抗干扰和各种保护及报警措施.该项目在实施过程中实现了数字化控制,包括温度的控制设定、测量、显示、采集、报警均为数字化,简捷明了科技含量高,具有当代国内同行业先进水准. 相似文献
650.
基于自组织映射网络的故障诊断推理方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
从故障诊断基本形式出发,结合飞机刹车系统故障的各类特点,研究了基于Kohonen自组织映射网络理论的故障推理模型,并且应用到起落架刹车系统故障诊断中。该方法只需选择听,具有代表性的故障样本训练神经网络,他将代表故障的信息输入给训练好的神经网络,根据神经网络的输出结果,就可以判断出发生故障的类型。该模型除能识别已训练过的故障,还能识别未训练过的故障,并且聚类能力强,速度快,因此,很符合复杂系统的故障诊断。 相似文献