基于改进BP网络的航空发动机起动过程辨识

利用某型发动机地面试验数据作为学习样本,采用改进BP神经网络的方法,建立了航空发动机起动过程动态模型。利用所建立的模型对起动性能进行了估算,估算结果与试验数据基本相符。结果表明,将改进BP神经网络用于起动模型的辨识是可行的,该模型具有精度高,推广性好的优点。对于用BP神经网络对发动机进行起动性能计算具有一定的理论指导意义和应用价值。     

基于ARMA时序分析的液体火箭发动机模态参数辨识方法

在液体火箭发动机模态参数辨识领域,频域法仍是模态分析的主流方法.但是该方法存在若干不足,如功率泄露、频率混叠、离线分析等,而且需增加复杂的激振设备.本文将基于时域识别的ARMA时序分析法应用到该领域,计算获得了较为精确的模态参数,并且还进行了液体火箭发动机结构非线性影响检测.该方法提高了计算效率,拓展了液体火箭发动机的参数辨识范围,为发动机在工作环境下的结构参数辨识奠定了基础.     

非线性系统在线模糊建模的快速算法

对于复杂、病态、非线性动态系统,基于模糊集合的模糊模型,利用模糊推理规则描述动态系统的特性,是一种有效方法。讨论了利用模糊方法实现非线性系统的建模方法。首先,利用在线模糊竞争学习方法划分输入变量的模糊空间,然后利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的参数。仿真结果表明了该方法的实用性和有效性。     

基于逆动力学和在线参数辨识的飞机姿态控制

传统的综合飞行/火力控制系统的设计使用了PID(Proportion-Integral-Differential)结构的飞行/火力耦合器,具有鲁棒性差、设计工作量大等缺点.提出了一种基于逆动力学和在线参数辨识的方法,用于直接设计综合控制系统中的姿态控制器.其中,对飞机的转动动力学方程,推导得到了其逆特性的解析形式;使用在线参数辨识方法,对飞机的气动特性进行估计并用于舵面分配.以六自由度非线性飞机模型为对象进行了仿真,结果表明所设计的姿态控制系统具有快速性好、通道间解耦效果明显、对气动模型误差的鲁棒性强等优点.本方法也可推广用于其他的飞行器姿态控制系统设计.     

应用遗传算法的频域最大似然参数辨识

针对基于变量误差模型EV模型(Errors-in-Variables Model)的传递函数频域最大似然参数估计中存在的初始值以及收敛问题提出了使用浮点遗传算法的改进算法.仿真试验表明,单独使用遗传算法难以得到系统传函的精确估计,传统的非线性数值递推算法在一些情况下容易收敛到局域最小值.将两种算法结合使用,可以有效地克服各自的不足.新算法可以给出系统延迟的初始值的估计.当代价函数存在多个局部最小值时,它仍然能够快速准确地寻找到全局最优点.改进的算法比原算法具有更强的适应性.      

空间临近目标行为辨识方法

针对侦察卫星通过变轨等方式抵近目标的对天观测行为,提出了一种基于视觉特性的临近目标行为辨识方法。通过对序列图中抵近目标上特征点进行跟踪以得到其轨迹变化;针对目标可能存在的异常行为在图像当中的表征进行分析,结合已得信息构建特征参数并对目标行为进行判断;最后通过试验对辨识算法进行验证。试验结果表明：该算法能对不同光照条件下的连续图像进行处理,实现对临近目标通过主体姿态变化进行对天侦察行为的有效辨识。     

基于ISIGHT 软件的地面台架试车条件下涡扇发动机部件特性辨识方法

为获得地面台架试车条件下涡扇发动机部件特性,基于ISIGHT 软件搭建了部件特性辨识平台,提出了1 种工程上通用 的辨识方法。通过试验设计对可调参数进行了敏感性分析,获得地面台架试车条件下需辨识的主要部件特征参数,并结合优化算法 获得精度高的辨识结果。对该辨识方法进行了验证,并基于某发动机地面台架试车数据,进行了实例应用。结果表明：验证结果中的 辨识误差在0.22%以下,在实例应用中,个别参数辨识误差在4%以下,其余均在2.5%以下,满足精度要求,验证了该辨识方法的正确 性,为涡扇发动机部件特性辨识提供了1 种高效的方法。     

基于试验和薄层单元仿真的接触阻尼识别方法

接触刚度和阻尼是影响螺栓连接的装配结构动力学特性的关键参数,为了实现接触刚度和阻尼的同时识别,在前期开展的螺栓连接结构接触刚度识别的基础上,提出一种基于试验和薄层单元仿真的接触阻尼识别方法。通过在单螺栓连接结构中巧妙引入试验垫片,通过试验获得有界、对称且均匀接触状态下结构的固有特性与动态响应;进而建立模拟接触面刚度与阻尼的薄层单元,并仿真获得结构的动态响应特性;通过结构固有频率测试与仿真结果构建误差函数实现接触刚度识别,通过动态响应测试与仿真结果构建误差函数实现接触阻尼的识别,进而获得接触刚度与阻尼随接触法向力变化的模型。结果表明,接触刚度随法向力非线性增大而接触阻尼则非线性减小,当法向力较大时,接触刚度和阻尼趋于稳定。研究结果为接触刚度和阻尼的同时识别提供了一种行之有效的方法,识别平均误差分别为4.5%、14.8%,所识别的刚度和阻尼以合适的薄层单元形式,可直接应用到包含多接触面的装配系统动力学分析中。     

动平衡机上识别滑动轴承油膜动特性系数的新方法

大型高速回转机械的转子在动平衡机上进行高速动平衡时，滑动轴承—转子系统的工况与机组的实际运行工况具有良好的一致性。考虑到现场识别滑动轴承油膜动特性系数时存在的种种困难，本文提出一种在动平衡机上识别滑动轴承油膜动特性系数的新方法。数值试验表明，本文的方法是行之有效的。     

频域最小二乘辨识方法的参数约束条件选取

近年来,频域最小二乘(LS)辨识方法因其较小的计算量和较高的辨识精度,在模态分析尤其是飞机颤振模态分析中得到了广泛关注。在实际应用中为提高辨识精度,通常采用过拟合方法进行系统辨识,然而过高的模型阶次会引入多余的数学极点,导致稳态图中虚假模态的出现,进而影响真实模态的识别。为此,针对多输入多输出系统辨识问题,研究了两种典型参数约束条件对频域最小二乘辨识方法的不同影响,通过理论分析和数学推导解释了约束条件和虚假数学极点稳定性之间的关系。研究结果表明:适当选取约束条件有助于区分真实和虚假模态,是获得清晰稳态图的关键。最后,采用仿真算例和颤振实测数据验证了本文的结论。