基于Wiener过程的发动机多阶段剩余寿命预测

针对现阶段发动机的寿命预测研究没有考虑到非线性与多阶段的问题,提出了基于多阶段非线性Wiener过程的航空发动机实时剩余寿命预测的方法。该方法融合了同类型发动机的历史性能退化监测数据与个体发动机的实时监测数据。首先,考虑了发动机性能退化非线性的特点,并采用多阶段Wiener过程建立发动机的性能退化模型。然后,根据发动机的历史性能监测数据,利用极大似然估计和一维搜索方法进行参数先验分布的估计。再次,在先验分布和个体发动机的退化数据的基础上,用贝叶斯方法对参数分布更新。最后,得到个体发动机剩余寿命的实时预测值。通过实例验证本文方法预测的准确性。      

基于星下点机动的再入飞行器离轨规划

针对约束再入点地理位置的再入飞行器离轨问题,提出了一种基于星下点机动的离轨规划方法。再入飞行器的离轨轨道设计受到飞行器当前轨道状态和再入点参数的约束。首先,基于轨道飞行原理,建立了一般椭圆轨道冲量模型下离轨制动参数和再入点参数的关系,分析了最优离轨的推力施加原则;其次,在考虑地球自转的前提下,提出了直接离轨必要条件,针对约束再入点经纬度的问题,完善了利用非线性规划优化方法确定有限推力模型下离轨点位置的策略,同时给出了符合燃料最优目标的离轨制动参数;最后,探讨了一般情况下初始轨道不满足直接离轨必要条件时,为满足星下点约束而进行的轨道机动施加策略。      

一类非线性系统的鲁棒拟人智能控制

针对一类非线性不确定系统,结合二级倒立摆控制系统设计作为实例,提出一种鲁棒拟人智能控制器设计方法.首先,基于被控对象的物理模型设计拟人定性控制律,采用优化搜索算法得到标称系统的定量控制律;然后在拟人控制律基础上增加一个鲁棒补偿器,用以抑制模型不确定性部分对系统稳定的不利影响、提高系统的鲁棒性.补偿器的设计根据Lyapunov稳定性理论进行,但设计过程中避免了构造具体的Lyapunov函数这一难题.对二级倒立摆系统的稳定控制问题进行了实验验证,实验结果进一步证明了设计方案的有效性.      

薄板的后屈曲损伤分析与疲劳寿命预估

针对薄板在面内压缩载荷作用下的后屈曲损伤问题进行了研究,并进一步考虑屈曲与疲劳损伤的耦合作用,预估了薄板的疲劳寿命.首先建立了薄板的有限元模型,通过线性屈曲分析得到屈曲临界载荷和屈曲模态,进而采用大变形理论,将线性屈曲的一阶屈曲模态作为初始位移扰动,进行薄板的非线性屈曲分析,得到屈曲临界载荷.其次,根据损伤力学理论与方法建立了薄板材料在单次加载过程中的损伤演化方程,并根据材料疲劳试验结果进行参数识别,获取损伤演化参数.根据非线性屈曲分析结果和损伤演化方程进行了后屈曲损伤分析.最后,考虑疲劳载荷的作用,基于损伤力学理论,采用有限元数值方法求解,考虑每次加载引起的损伤与后屈曲应力应变场分析的耦合作用,通过反复迭代计算,给出了结构疲劳寿命.本研究为工程结构的后屈曲损伤分析以及考虑后屈曲损伤的疲劳寿命分析提供了一种新方法和实现手段.      

电脉冲除冰系统非线性等效电路分析

为了更有效地进行电脉冲除冰系统(EIDI)的电路参数设计,利用能量守恒原理研究了电脉冲除冰中系统振动能量的非线性等效负载,并推导了与系统参数相关的非线性等效电路模型.在ANSOFT Maxwell电磁场有限元环境中建立了轴对称圆柱型脉冲线圈的三维瞬态电磁场仿真模型,采用数值拟合的方法得到在除冰激励周期内法向电磁力的表达式;在此基础上研究了铝板蒙皮在该脉冲力作用下的形变表达式和电磁力做功情况.最终利用非线性等效电路模型设计了不同气隙间距下的储能元件电路参数,且通过实验验证了本文方法的正确性,为电脉冲除冰系统的设计提供了理论依据.      

液体非线性晃动试验与等效力学模型仿真

航天器的在轨机动可能导致液体燃料出现包括非线性晃动在内的复杂动力学行为。采用运动脉动球模型（MPBM）对液体非线性旋转晃动问题进行了研究,并通过开展地面试验验证了MPBM仿真结果的准确性。首先,在MPBM的建模过程中以晃动回复力的形式考虑重力的影响,具体是通过虚功原理将重力作用引入到脉动球的能量变化过程。然后,搭建地面晃动试验平台,实现了对球型贮箱晃动现象的准确观测以及对晃动力和晃动力矩的实时测量。最后,以试验实测的加速度激励和晃动力为参照,采用MPBM进行了仿真与对比,仿真结果较好地匹配了试验结果。文中对液体晃动的合理抽象进一步地提升了等效力学模型对复杂晃动行为的仿真能力,为实现航天器更为高效、准确的在轨控制提供基础。     

控制器参数对电磁轴承系统超谐共振区特性的影响

本文对PID控制的单自由度电磁轴承-转子系统由于力-电流／位移的非线性特性所引起的非线性振动进行了分析研究，并对控制器参数改变时，系统在三次超谐共振区的特性进行了分析。     

基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测

针对一般非线性系统的故障检测，从工程应用的角度提出了一种基于自适应模糊输出观测器的非线性系统鲁棒故障检测方法。该方法以自适应模糊系统构造未知非线性模型的输出观测器，在充分考虑外加噪声干扰和系统误差的情况下，通过对一般反向传播学习算法进行改进，提出采用鲁棒反向传播学习算法调整观测器参数以辩识系统输出，再结合阈值故障检测策略检测系统故障。为保证算法具有较快的收敛速度，本文给出了根据模糊规则确定算法初始参数的选择方法并证明了算法的收敛性。仿真结果表明，对一般非线性系统故障检测，该方法具有有效性和实时性，以及对噪声干扰和系统误差的鲁棒性。