基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

基于CCFHTLS算法的异步电动机转子故障检测

定子电流经低通滤波器处理后产生高斯有色噪声,限制了异步电机转子故障检测算法的辨识精度。针对该问题,提出一种抑制高斯有色噪声的异步电机故障检测技术。首先对采集到的定子电流进行预处理,利用逆同步旋转变换剔除基波,避免了直接检测时基波对故障辨识精度的影响。然后利用互相关函数(CCF)处理技术对高斯有色噪声的抑制作用,提出基于CCFHTLS算法的电机转子故障诊断技术。针对异步电机转子断条和偏心故障的识别进行试验,结果表明CCFHTLS算法可以有效抑制高斯有色噪声,并保留故障有用信息,显著地提高了故障检测的分辨率。     

直升机驾驶员培训现状剖析与创新发展策略——以中国民航飞行学院新津分院为例

当前,在国家加快深化改革,推进低空空域开放,促进通用航空产业发展的背景下,民用直升机飞行人才培训事业前景广阔。本文在对国内直升机培训的基本情况与市场分析的基础上,对中国民航飞行学院(以下简称中飞院)新津分院的培训历史、特色优势、面临的问题与发展瓶颈进行了全面剖析,并有针对性地提出了现阶段直升机飞行人才培训事业的创新发展策略。     

精密装配对空空导弹位标器影响的研究

通过对其自主稳定回路及间隙描述函数频率特性的分析,对间隙装配调试及检测技术提出改进措施,并设计了测隙装置,完善了装配工艺.     

基于函数链神经网络的深度分类器

目前的宽度学习系统（Broad learning system,BLS）通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接,网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得,避免了耗时的训练过程,从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中,BLS对于增强节点数量的需求过于巨大,容易造成过拟合问题。为此,本文提出了基于函数链神经网络（Functional-link neural network,FLNN）的深度分类器（FLNN based deep classifier,FLNNDC）,旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构,每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点,而不是全部映射节点。和原宽度结构相比,在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。     

改进响应面法及其近似性能研究

如何提高近似函数的近似性能是多学科设计优化问题的一个重要研究方向,采用多项式响应面法和径向基甬数结合的方法有效提高了函数近似性能.多项式响应面法(Response surface Method,RSM)在对采样点构建插值曲面时,对结果中的残差并未进行处理,从而导致了部分信息的丢失.径向基甬数(Radial Basis Function,RBF)插值有效地利用了样本点的信息,但却无法提供待拟合曲面的梯度信息.改进响应面法(Improvecl Response surface Method,IRSM)通过对RSM方法的残差进行RBF插值处理,可以在增加有限计算量的条件下提高近似精度.并可提供待拟合曲面的近似梯度信息.测试结果表明,IRSM方法的近似精度随着样本点的增多而显著提高.在样本点较少的时候,IRSM方法的近似性能明显高于RSM方法的近似性能,但可能低于RBF方法的近似性能;而当样本点较多时,IRSM方法的近似性能显著高于RSM方法和RBF方法.     

高温结构可靠性分析的时变响应面法

高温条件下结构的本构方程和承载能力都随时间变化,传统的结构可靠性模型在分析这种时变结构可靠性问题时效率较低.提出一种可用于高温结构可靠性分析的热响应与响应量阈值均随时间变化的时变响应面法.首先,通过引入结构各基本变量与时间的交叉二次函数并结合Box-Behnken试验设计建立结构热响应量的时变模型;进而,以温度为中间变量,建立结构响应量阈值与时间的函数关系,据此得到用随机过程表示的时变极限状态函数.具体给出了基本变量服从正态分布情形下的结构时变可靠度计算方法.算例分析表明该方法切实可行,能够在保证计算精度的基础上大幅提高计算效率.