多品种变批量产品智能生产线应用框架

为推动智能制造技术在多品种变批量产品生产中的应用,研究了智能生产线的应用框架,提出了智能生产线的应用流程和体系架构,梳理了重点内容和关键技术,对于发展智能制造技术、构建智能生产线和落实智能制造在生产中的应用具有较好的参考价值。     

迈向智能数控系统的需求与展望

对数控系统的发展历史及现状进行了分析,重点从组成结构、驱动特点、工艺方法及功能等方面总结了不同发展阶段的体征。随着PC及开放体系结构的影响,数控系统呈现百花齐放的发展。数字化、网络化到智能化成为智能制造发展的共识,数控系统从诞生开始就走着数字化的道路,现场总线、实时以太网及工业互联网技术不仅使数控系统自身,而且与外界实现网络化互联。在分析数控机床智能化需求的基础上,对国内外智能化数控系统的技术路线和实现案例进行了剖析,指出了发展智能数控系统的关键技术。     

航空复合材料智能敲击检测方法研究

复合材料在生产和制造过程中难免会存在缺陷和损伤,严重影响着航空安全。敲击检测是最简单、运用最广泛的无损检测方法,然而其向智能化方向发展过程中出现了诸多问题。对复合材料结构特性、缺陷和损伤、安全性、敲击检测原理、敲击锤设计、信号处理单元、数据库搭建和智能检测算法进行了深入研究,提出了敲击检测标准流程和规范、数据库搭建方法、以及智能聚类检测算法,在此基础上开发了智能敲击检测系统。     

飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。     

多品种变批量产品智能制造系统框架

YU Chenglong;HOU Junjie;ZHAO Ying;XU Hao;ZHANG Wei(China Aerospace Academy of Systems Science and Engineering, Beijing 100048, China)     

“中国制造2025”下的民用航空智能工厂建设研究

以"工业4.0"为代表的新一轮工业革命的浪潮席卷全球,航空工业作为"工业之花"正积极实践智能制造理念,航空智能工厂建设如火如荼。在对智能制造及智能工厂相关理论进行解读的基础上,总结提炼出民用航空智能工厂建设趋势,并对中国商飞公司智能工厂的建设进行展望,以期有所启发。     

航天器太阳电池阵驱动装置的新进展

通常长寿命三轴稳定卫星都采用帆板式太阳电池阵进行能源供应,并使用太阳电池阵驱动装置使电池阵对日定向。国际上从20世纪60年代开始,不断开发研制太阳电池阵驱动装置,以满足在大功率、小型化、适应恶劣环境等方面的特殊需求,经过几代的发展,取得了长足的进步。根据国内收集的相关信息和资料,通过介绍国际该领域的发展及对应需求的典型产品,尝试分析该领域中相应的应用、研究的重点及发展的方向。     

一种提高螺旋桨相同步噪声模型辨识精度的方法

相同步降噪一般先通过一定飞行条件下的实测数据辨识出螺旋桨噪声模型,然后基于噪声模型计算出该条件下的最优相角,再将最优相角用于相同步降噪。在噪声模型辨识的过程中,受飞行速度、高度和气流变化等的影响,实测数据经常会发生较大的波动,从而影响辨识模型和最优相角的准确性。提出一种基于小波滤波和三参数正弦拟合法的最小数据波动的噪声数据选取方法,提高噪声模型的辨识精度,该方法通过小波滤波算法从噪声信号中提取出螺旋桨的叶尖通过频率信号,采用三参数正弦拟合算法合理地选择出波动最小的数据用于噪声模型辨识,从而有效地回避较大波动数据,提高辨识模型的精度。试验结果表明相较于传统使用固定数据辨识所得的噪声模型,使用最小波动数据辨识所得噪声模型能够获得更高的精度,且噪声模型预测的声压级和实际测量的声压级误差小于1dB,模型预测的最优相角与实际最优相角的误差小于5°,最优相角在试验位置点能够实现高达19.5dB的降噪效果。     

基于智能神经元PID的异步电机直接转矩控制

针对异步电机直接转矩控制系统PID转速调节器的适应性、鲁棒性及抗干扰性较差的问题,提出了基于智能神经元PID转速调节器的异步电机直接转矩控制方法。智能神经元PID转速调节器采用2个神经元控制器进行设计,同时实现了控制器参数的在线调整,磁链调节器和转矩调节器分别采用滞环调节器进行设计。仿真结果表明,基于智能神经元PID的异步电机直接转矩控制系统能快速跟踪参考转速变化,具有很强的抗干扰能力、自适应能力和较强的鲁棒性。     

基于UKF的共轴式无人直升机模型辨识

建立了共轴式无人直升机系统非线性模型,并针对其非线性强,不同飞行模态下气动参数差异等问题,将无迹卡尔曼滤波(UKF)引入共轴式直升机系统非线性模型辨识,不但避免了直升机线性模型仅仅适用于悬停模态的局限性,同时为直升机系统在线自适应控制提供了基础条件,使得共轴式无人直升机自主全包线飞行成为可能.以北京航空航天大学FH-1共轴式无人直升机为例进行了仿真辨识实验.实验结果表明基于该方法的共轴式直升机在线非线性模型辨识不依赖于参数初值的选取,模型参数能在10s内收敛,各状态量辨识精度达到80%以上,明显高于传统的预报误差法(PEM),具有一定的实用性.