多操纵面飞机气动参数在线辨识新方法研究

以多操纵面布局飞机为对象,针对其操纵面冗余造成的激励信号线性相关及控制过程中存在的信号激励不足问题,对最小二乘辨识算法进行了改进。新方法将先验经验引入在线辨识过程,可以克服弱信号输入造成的辨识不准确;采用激励-补偿机制,增加激励信号,改善了辨识结果的精度。以六自由度非线性飞机模型为对象进行的姿态控制系统仿真验证表明,当操纵面完好时,该方法能够在线修正建模误差;当飞机操纵面损伤时,该方法能够迅速反映操纵面气动参数的变化,提高了控制系统的适应性和鲁棒性。     

单轴航空涡扇发动机数学模型辨识

依据某型单轴航空涡扇发动机试车数据辨识建立了发动机的全包线、全工况实时动态数学模型。由于试车数据所含噪声较大,辨识方法采用了先建立稳态模型,进而建立实时动、静态数学模型的方法,这种方法可以通过辨识稳态点来消除噪声。验模表明,所建模型精确度很高,且能准确反映发动机性能,并满足实时性需求。     

基于神经网络的荧光油膜厚度与灰度研究

在全局摩阻测量中,薄油膜技术可以很好地表征表面摩阻的分布情况。用特定波长的紫外线照射添加了荧光显色分子的不同厚度的油膜,油膜将发出不同的亮度。利用该原理通过检测受激发的荧光油膜灰度值可解算出相应油膜的厚度。本次采用BP神经网络及极限学习机(Extreme learning machine,ELM)神经网络搭建模型完成了荧光油膜厚度与灰度关系的预测,运用Hopfield神经网络完成了相应参数的辨识。实验表明,ELM神经网络模型、BP神经网络模型及插值法模型的预测误差分别为5.150%、5.485%和5.935%。通过Hopfield神经网络辨识,光源功率、光距和曝光系数等影响因素的参数误差率控制在1%左右,达到实际工程运用的要求。与传统插值法相比,通过神经网络可获得更高的精度,为荧光油膜灰度与厚度研究提供了一种可行的方法。     

一种飞行器投放分离气动力辨识修正方法

空中投放发射的大翼面飞行器的分离轨迹与姿态受载机干扰流场影响更加明显,对分离时干扰气动数据库的准确性提出了更高要求。针对投放分离干扰气动力特点,提出了一种简化的差量气动力模型,并给出了一套飞行数据处理与参数预估计的方法。分离段飞行数据的辨识结果与六自由度飞行动力学仿真结果说明了提出的差量气动模型与相关数据处理方法的有效性。用辨识结果对气动数据库进行修正提高了数据库的准确度,可提高分离安全飞行仿真分析的精度。     

最小二乘参数辨识的热敏电阻和温度关系求解

针对传统多项式逼近方程和指数方程拟合热敏传感器实验室校准数据——传感器电阻值和温度值之间非线性关系时误差太大的现状,通过分析电阻值和温度值的曲线特征,采用对电阻值取对数和温度值求倒数的方法将原曲线非线性特征转换为线性关系。采用基于最小二乘参数辨识方法拟合自变量(电阻值)和因变量(温度值)之间的数学函数关系。介绍了Hoge线性方程、Hoge-1方程、Hoge-2方程、Hoge-3方程和多项式逼近方程,并将拟合优度和估计标准差作为评价拟合效果的指标。通过对比5种拟合方程的拟合优度和估计标准差的计算结果,Hoge-3方程的拟合优度最大,估计标准差最小。     

非合作航天器姿态接管无辨识预设性能控制

在对非合作航天器进行姿态接管控制时,可能面对目标航天器参数未知、构型改变引起的不确定性及目标施加的非合作控制输入等挑战。针对上述问题提出了一种基于预设性能控制理论的非合作航天器姿态接管控制方法。首先,建立了姿态跟踪运动的非奇异拉格朗日型模型;然后,利用跟踪微分器构造不包含角速度信息的广义状态量,设计无需参数辨识的非奇异预设性能控制器,并证明了系统状态变量的有界性和控制系统在预设的性能指标以内。最后,通过数值仿真验证了所提出方法的有效性及其对时变参数不确定性和非合作控制输入的鲁棒性。     

基于参数辨识的大型航天器自适应角动量管理

航天器姿态控制/角动量管理(ACMM)通过调整航天器姿态使引起控制力矩陀螺(CMG)角动量积累的扰动力矩相互抵消,从而有效减小用于CMG卸载的燃料消耗.设计的基于在线参数辨识的自适应ACMM控制器由在线参数辨识回路和反馈线性化回路构成.反馈线性化回路通过状态变换以及相应的输入变换,将原ACMM系统精确等价为一线性系统,通过线性控制器的设计得到适用于原系统的非线性控制律.在线辨识回路利用闭环控制信息对航天器质量特性进行辨识,弥补了反馈线性化对系统模型参数敏感的不足.以空间站组合体舱段转移任务为例进行的数学仿真显示,控制器在力矩平衡姿态(TEA)远离对地定向姿态时具有良好控制性能.     

交会对接期间空间环境参数使用策略初探

交会对接前,飞船需要进行6次变轨来调整其与目标飞行器的位置,此过程为远距离导引段。在此期间,飞船测控弧段比较短,限制了使用空间环境参数解算大气阻力系数Cd值的精确性。为此制定的新策略采用两目标协同辨识空间环境参数定轨的方法,以追踪飞行器为基准,两个目标采用相同的定轨弧段和空间环境参数,发现分析结果与神舟八号、神舟九号在任务中计算的远距离导引相对精度相比提高了1个量级;并将该方法应用于神舟十号交会对接任务中,结果表明该策略是正确可行的。     

涡扇发动机涡轮前温度测量与模型辨识

确定发动机涡轮前温度的途径有传感器测量和计算模型辨识两种。鉴于发动机安装空间、测量技术成熟度、测量成本等因素,采用了短期测温达1 700℃的B型热电偶及高导前缘穿孔安装热电偶技术方案;模型辨识方法采用了高导流量连续、主燃烧室有效热值法迭代求解涡轮前温度。结果表明,整机状态下测试误差小于2%,并可进行定向修正;在部件试验获得较为准确的冷却空气系数、总压损失系数及温度场系数的基础上,涡轮前温度的辨识精度可达到1%以内。利用整机测试的方法进行模型辨识计算,对于涡轮前温度的控制具有重要意义。     

飞机机翼故障的动态飞行包线估算方法

进行机翼故障情况下的飞行包线估算可为驾驶员正确操纵和包线保护控制提供必要的信息.考虑到飞机机翼故障的动力学特点,提出一种动态飞行包线估算方法.建立故障参数模型,应用最小二乘辨识算法进行气动参数辨识与故障诊断;基于参数辨识结果估算飞行包线;根据故障特点,分别对系统进行配平计算,在每个配平点建立飞行包线数据库,根据故障诊断结果实时调用包线库中的数据,形成当前时刻的飞行包线.