基于级联型逆变器的感应电机无速度传感器矢量控制

针对采用级联型逆变器的感应电机矢量控制系统,提出了基于反电动势的转速辨识方法。该方法以反电动势作为系统模型输出来构造模型参考自适应系统(MRAS)。MRAS采用参考模型和可调模型并联型结构实现转速辨识,消除了纯积分环节带来的问题。将所提方法应用于感应电机矢量控制系统并通过仿真和试验得以实现。仿真和试验结果表明,该方法易于实现,能够准确估计电机的转速。     

航天器刚性太阳翼在轨一维展开时间近似算法

针对航天器总体方案设计阶段迭代数值仿真太阳翼在轨展开时间计算复杂问题,以航天器刚性基板一维展开太阳翼为研究对象,将太阳翼的在轨展开运动简化为单自由度的刚性运动。利用动-势能守恒原理,推导了太阳翼在轨展开时间的理论公式。根据实际工程参数对太阳翼展开时间的理论公式进行了简化、拟合,建立了太阳翼展开时间的近似算法。近似算法解析计算的太阳翼在轨展开时间与数值仿真计算结果比对表明:相对误差小于10%,可以满足工程要求。用该近似算法,可在航天器总体方案设计阶段较为简单地计算并合理提出太阳翼在轨展开时间指标。     

一种变频电机参数离线辨识方法的研究

传统电机参数辨识采用固定脉冲宽度调制(PWM)波占空比。该方法导致电流大小不可控,而辨识电流大小又直接影响辨识准确性。为此,提出新的参数离线辨识方法,采用恒电流辨识原理并检测电机相电流,控制辨识电流在给定值附近波动,解决了电机辨识电流不合适问题。设计了续流二极管和IGBT电压模型,d轴和q轴电感辨识都采用在270°而非0°进行辨识,以此提高了辨识精度。最后,在变频冰箱上进行验证并与原来数据进行对比。该方法很好地解决了冰箱电机带背压条件下,电机d、q轴电感辨识不准确、辨识时间长等问题,试验结果证明了该方法的可行性和有效性。     

非设计状态下尾迹输运对高负荷低压涡轮附面层的影响

为了研究非设计状态下的上游尾迹在叶栅通道内的形态演化与发展,分析尾迹与叶片吸力面附面层的相互作用,基于高负荷低压涡轮(LPT)叶型Packb对非设计状态下尾迹输运进行了研究。研究主要通过数值模拟的方法进行,使用CFX软件,利用LES模型耦合Smagorinsky亚格子模型。讨论了非定常来流0°和+10°攻角工况下,尾迹与吸力面附面层相互作用的差异。分析发现,+10°攻角工况时,尾迹对附面层转捩的促进作用较0°攻角工况时更为显著;+10°攻角工况时,尾迹与附面层的相互作用时间更长,尾迹诱导转捩的起始位置更靠上游。     

基于区间协同拍卖策略的改进多Agent车间调度模型研究

基于合同网协议的传统多Agent方法 (Traditional Multi-Agent Way,TMAW)求解作业车间调度问题,一般以单一的完工时间为优化目标,忽略了调度多目标性的要求;同时,招投标机制下Agent之间的任务优化分配本质上是单步优化,优化区间过小导致对系统整体调度性能的提升非常有限。针对上述问题,重新规划了多Agent调度模型,提出一种区间协同拍卖的动态调度策略(Interval-Synergy-Auction Scheduling Strategy,ISASS),该策略实现了一定时间窗口内时间、成本、设备负载和能耗的全局多目标优化,并可通过设置权重系数来调节优化目标倾向,很好地规避了上述传统多Agent方法的不足。最后,通过仿真测试验证了上述策略的高效性,同时研究了不同时间窗口和权重系数对调度性能的影响,可较好地指导实际生产。     

某型运输机高寒环境地面除冰程序方法研究与验证

围绕某型运输机高寒地区试飞任务,对飞机在高寒环境下的地面除冰关键程序方法进行了预先研究,包括除冰时机的确定、防/除冰液的选配、除冰关键表面的识别、除冰喷洒顺序及路线的确定、除冰作业及防冰保持时间的计算等,并经试飞过程多次验证优化,确保了该程序方法的合理和可操作,保障了飞行安全和任务完成,可规范指导飞机地面除冰工作。     

基于UKDE和XGBoost的航班过站时间动态预测

为了提高机场运行高峰时航班过站时间预测的精度及可靠性,研究了一种结合无偏核密度估计（Unbiased kernel density estimation, UKDE）和极端梯度提升决策树（Extreme gradient boosting, XGBoost）模型的航班过站时间动态预测方法。首先,考虑模型输入变量航班密度的连续性和不确定性变化,利用UKDE法估计机场航班密度,将其作为动态指标输入模型。其次,引入量子粒子群（Quantum particle swarm optimization, QPSO）法优化XGBoost模型。最后,考虑前序航班延误发生前后输入特征的变化,利用初始预测结果对航班密度进行修正,得到二阶段预测结果。研究结果表明：本文方法在高峰时段的预测平均绝对误差为7.365 min,效果优于随机森林（Random forest, RF）、粒子群（Particle swarm optimization, PSO）-XGBoost和XGBoost,修正后的预测结果平均绝对误差减少了3.373 min;模型输入参数按敏感性程度由高到低依次为航班密度、前序航班提前到港时间和延误...     

基于指标比对串联排队系统平均排队时间的近似方法

串联排队系统是构成排队网络的基本结构,但是除了满足马尔可夫性或服务时间为常数的串联排队系统外,一般的串联排队系统的平均排队时间难以精确计算。为了刻画串联排队系统各个站之间的关联性,本文提出指标比的概念,基于指标比对系统的平均排队时间进行研究;通过分析指标比的数值特性,得到指标比的拟合表达式,进而对系统下游工作站的平均排队时间提出近似方法。数值实验结果显示,本文提出的近似方法对串联排队系统平均排队时间的估计效果较好。     

基于聚类分析的航空器滑行过点时间预测

为了预测航空器滑行预计到达时间（Estimated time of arrival,ETA）,减少场面冲突,提高机场运行效率,本文使用卡尔曼滤波算法对场面历史轨迹数据进行预处理。为了衡量轨迹样本间的距离,综合三类特征用于机场场面历史轨迹数据聚类。特征包含航空器滑行时段和场面航空器数量,以及参考动态时间规整（Dynamic time warping,DTW）算法提取的轨迹差异度特征。将两个样本特征的欧式距离作为样本间的相似度量;基于均差最大原则确定初始聚类中心,使用K-means算法对样本进行聚类,根据待规划航空器的所处时段和场面航空器数量选择匹配度最高的类簇,将其聚类中心样本的轨迹序列和塔台规划的静态路径相结合预测航空器滑行ETA。通过将实际轨迹数据与预测的滑行ETA进行对比分析,证明了本文预测航空器滑行ETA的准确性。     

基于地形匹配的高超声速飞行器初始定向偏差在线辨识方法

针对高超声速飞行器机动发射条件下自瞄准时间短、初始定向偏差大的问题,提出一种基于地形匹配的初始定向偏差在线辨识方法。以综合初始对准和姿态控制的惯性系统导航误差模型为分析基础,融合相邻两个地形匹配区两次地形匹配定位结果,建立了初始定向偏差在线辨识模型,并从惯性系统工具误差系数偏差和地形匹配定位误差两方面讨论了辨识模型的适应性。以美国高超声速飞行器CAV H为研究对象建立仿真环境,采用蒙特卡洛法检验初始定向偏差辨识效果。仿真结果表明,在地形匹配定位误差为173.88 m (3σ)情况下,初始定向剩余偏差平均值为8.42″,最大值为34.65″,能够有效提高惯性系统导航精度,并且有助于缩短发射准备时间、提高武器系统生存能力。