Spatial transformation of general sampling-aliasing frequency region for rotating-blade parameter identification with emphasis on single-probe blade tip-timing measurement

Blade-health monitoring is intensely required for turbomachinery because of the high failure risk of rotating blades. Blade-Tip Timing (BTT) is considered as the most promising technique for operational blade-vibration monitoring, which obtains the parameters that characterize the blade condition from recorded signals. However, its application is hindered by severe undersampling and stringent probe layouts. An inappropriate probe layout can make most of the existing methods invalid or inaccurate. Additionally, a general conflict arises between the allowed and required layouts because of arrangement restrictions. For the sake of economy and safety, parameter identification based on fewer probes has been preferred by users. In this work, a spatial-transformation-based method for parameter identification is proposed based on a single-probe BTT measurement. To present the general Sampling-Aliasing Frequency (SAFE) map definition, the traditional time–frequency analysis methods are extended to a time-sampling frequency. Then, a SAFE map is projected onto a parameter space using spatial transformation to extract the slope and intercept parameters, which can be physically interpreted as an engine order and a natural frequency using coordinate transformation. Finally, the effectiveness and robustness of the proposed method are verified by simulations and experiments under uniformly and nonuniformly variable speed conditions.     

延伸冲击孔冲击冷却流动与换热特性的数值研究

采用数值模拟方法研究了延伸冲击孔冲击冷却系统的冷却特性,分析了3个冲击雷诺数和5个冲击孔延伸长度对冲击腔内流动与换热特性的影响,给出了靶面努塞尔数分布、靶面压力分布、中心截面流速与综合换热性能的变化。结果表明：延伸冲击孔可以有效地防止横流对冲击射流的偏转作用,同时使射流出口更加贴近冲击靶面壁面,冲击速度更高,可以明显提高靶面的换热系数,并使整个靶面上的换热系数分布也更加均匀。冲击冷却的冷却性能随着冲击孔延伸长度的增加而增加,相较于传统冲击冷却（baseline）,在L/d=2.5时靶面平均努塞尔数提升达15%以上,但压力损失也相对较高;对比不同延伸长度冲击孔的综合换热性能,发现存在最佳的L/d取值范围使冲击冷却系统获得最佳的综合冷却性能。在本研究范围内,最佳的L/d= 2.5。     

改善反作用轮低速性能的补偿观测器方法

基于Ｄａｈｌ摩擦模型,给出了用于卫星姿态三轴稳定控制的反作用轮低速动力学方程,就反作用轮转速过零对卫星姿态产生的扰动现象进行了分析,提出了一种利用非线性观测器估计摩擦力矩,并予以补偿的补偿观测器方法。仿真结果表明,该方法改善了反作用轮低速性能,提高了卫星姿态控制的指向精度和稳定度。     

一种模块级可降级重组双机系统的系统管理程序实现方法

分析了模块级可降级重组双机系统的有效组态数,并与双机系统级备份进行了比较。分析结果表明,随着冗余级别的降低,系统的可靠性有所改善,但系统的有效组态数将大大增加,这将导致系统管理程序的复杂化。文章介绍了该系统管理程序的设计准则,并对其中几个有特点的子程序作了简要说明。     

基于神经网络的自适应状态观测器

利用ＢＰ神经网络动态系统对一类非线性时变系统的状态进行了估计。利用神经网络的“学习－遗忘”特性,提出了非线性时变系统的自适应状态观测器,对其结构及特性进行了讨论。仿真结果表明这种自适应状态观测器能跟踪系统参数及状态的变化。     

混合高斯测量噪声下的多模型滤波

就带有混合高斯测量噪声的离散时间系统 ,提出了一种简化的多模型滤波。理论分析证明该滤波方法用较少的计算量得到了与交互多模型滤波相同的估计性能。为满足应用要求 ,给出了该滤波器的数值鲁棒实现方法。一个关于仅有方位测量的制导例子验证了该滤波算法的有效性。     

A distributed approach for lidar-based relative state estimation of multi-UAV in GPS-denied environments

In this paper, we present a distributed framework for the lidar-based relative state estimator which achieves highly accurate, real-time trajectory estimation of multiple Unmanned Aerial Vehicles(UAVs) in GPS-denied environments. The system builds atop a factor graph, and only onboard sensors and computing power are utilized. Benefiting from the keyframe strategy, each UAV performs relative state estimation individually and broadcasts very partial information without exchanging raw data. The com...     

基于蒙特卡罗法的航空发动机空气系统稳态算法优化

针对目前航空发动机空气系统稳态算法中收敛性依赖初值的问题,将蒙特卡罗方法与流体网络法综合应用到空气系统可压缩流体一维网络计算中,提出了一种新的计算方法Monte Carlo-Fluid Network（MC-FN）。该方法将空气系统简化为由节点和元件组成的网络,借助蒙特卡罗方法获得空气系统内各节点压力分配,再根据空气系统中各元件流阻特性和换热特性计算流量、温度。计算中通过将游动次数比较少的蒙特卡罗方法的计算结果作为流量残差法节点压力、温度的初始值,实现快速求得精确收敛解。与流量残差算法相比,MC-FN方法计算精度不变,收敛速度提升了66.5%;与线性求解法相比,MC-FN方法的计算精度提升了25.2%,收敛速度提升了43.8%。     

基于MISG算法的风力发电机液压变桨系统故障诊断

针对受状态延时影响的风机变桨系统故障诊断,提出了一种基于多新息随机梯度(MISG)的故障诊断方法。该方法将复杂系统转化为状态空间模型,并建立系统辨识模型。将新息标量扩展成新息向量改善算法精度,利用系统发生故障引起参数改变的特征,算法对风机状态延时变桨系统完成参数估计,将系统故障诊断问题转换为系统辨识问题。仿真所得结果验证该方法可以达到诊断风机状态延时变桨系统故障的目的。     

Kalman弹道滤波器的快速收敛性研究

在弹道修正过程中,需根据一段实测弹道参数,准确地估算常规弹箭的飞行弹道。工程中,常应用Kalman滤波方法,结合质点弹道模型建立六状态滤波弹道模型。速度初值估计的准确性,是对滤波过程造成影响的主要因素。为改善这一状况,采用多项式拟合用以对速度状态进行估计并以此作为滤波初始值。在此种估计下滤波,速度滤波过程可快速收敛,位置滤波过程收敛速度大幅度提高,可使最优弹道诸元参数获取时间缩短30%。