基于ASTSMO和UIO的故障估计方法

针对系统在有未知干扰情况下的故障估计问题,提出一种基于自适应Super-Twisting滑模观测器（ASTSMO）和未知输入观测器（UIO）的故障估计方法。不需要已知故障导数的上界,避免了现有自适应算法存在的滑模增益过估计问题,并且能够处理多执行器同时发生故障的情况。首先,通过非奇异变换将原系统降阶为两个子系统,其中一个子系统只受故障的影响,另一个子系统同时含有故障和不确定干扰。对两个子系统分别设计ASTSMO观测器和UIO观测器,并对误差系统有限时间内收敛的条件进行了证明,同时给出了滑模增益初始值和时变增益的设计方法。然后,基于等效控制的概念对故障进行检测和估计。最后,通过仿真算例验证了所提故障估计方法的有效性。      

压电周期板中耦合禁带影响规律分析

近年来,利用周期结构中弹性波禁带特性减振的研究思路受到了广泛关注。针对以往周期结构难以实现宽频且可调禁带的问题,设计了一种含电路网络的压电周期结构。该结构中的弯曲波和电路网络中的电波通过压电效应可以产生一个较宽的耦合禁带,且通过调整电路参数就可以达到调节禁带位置的目的。首先,为了高效计算该结构的波动特性,开发了适用于压电周期结构的减缩波有限元算法,该算法可以在保证结果准确性的基础上节约90%以上的计算时间。利用该算法研究了压电材料尺寸和形状对耦合禁带性能的影响。结果表明:相同电学参数下,随着压电片尺寸的增大,耦合禁带向低频移动,且禁带带宽增加;相同面积下含圆形和方形压电片的机电系统内耦合禁带差异较小,即形状对耦合禁带的分布影响不大。其次,针对不同尺寸和形状的机电系统,设计了电学参数使得在同一频率附近产生耦合禁带,并分析了其性能差异。最后,为了证明耦合禁带的减振效果,设计了一种有限压电周期板模型,其强迫响应的结果证明了耦合禁带对结构内弹性波可以进行有效调控。      

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。      

基于IFOA的MEMS加速度计无转台标定

为提高微机电系统（MEMS）加速度计的标定效率并降低对高精度转台的依赖,提出一种基于改进果蝇优化算法（IFOA）的MEMS加速度计无转台标定方法。首先,根据模观测标定法原理将加速度计标定问题转化为非线性函数优化问题。然后,针对经典果蝇优化算法存在的只能搜索正参数及搜索步长固定的不足,对味道浓度判定值及搜索步长进行改进,使改进后的算法具有全局参数搜索及可变步长2种性能,并利用Rosenbrock函数进行测试,结果表明,IFOA相比于经典果蝇优化算法具有全局参数寻优范围及更高的寻优精度。最后,将IFOA应用于求解加速度计待标定参数的非线性函数优化问题,并将结果与牛顿迭代法和粒子群优化（PSO）算法进行对比。仿真结果表明:IFOA在求解精度方面比牛顿迭代法提高了1~3个数量级;在运行稳定性方面比牛顿迭代法和PSO算法分别提高了30%和34%,在运行时间方面分别减小了15.2%和43.6%;在加速度计无转台标定方面具有良好的应用价值。      

GEO/IGSO混合区域导航星座的设计与优化算法

区域导航星座能够以较低成本和较短时间获得目标区域导航能力,且地球同步轨道是构建非极区区域导航星座的重要轨道类型.提出一种基于GEO(地球静止轨道)和IGSO(倾斜地球同步轨道)的区域导航星座设计方法.基于星下点轨迹特性构造对称星座设计参数和优化参数集,并考虑地球扁率长期摄动影响,计算星座轨道参数.以导航服务区的统计GD...     

基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。      

冰雪天气下基于MFOA-KELM残差修正的跑道温度混合预测

道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。      

封闭圆柱壳振动与内声场耦合的数值计算

主要研究弹性板壳结构振动与声场耦合的特性,旨在寻求该结构与声场的耦合频率的解析解。基于振动微分方程,利用模态叠加法求解位移响应,结合结构与声场的边界条件,得到了求解耦合频率的方程组。最后,采用Broyden秩1算法获得了耦合频率的解析解。该求解过程具有一般性,为弹性板壳结构与声场耦合的研究提供了一定的理论基础。     

基于粒子群优化算法的不完全数据的处理

不完全信息下的数据挖掘是一个困难的问题,但它在实际决策中是不可避免的。在介绍几种处理方法的基础上,提出了基于粒子群优化算法的处理方法。对适应函数进行了讨论,实例表明该方法比较有效。     

电磁场作用下包晶合金定向凝固过程传输模型的建立

建立了二元包晶合金在电磁场作用下定向凝固过程中多场耦合的数学模型,并根据包晶转变不同阶段的特点,提出了包晶转变中固相分数的计算办法。该模型可以计算电磁场作用下包晶合金定向凝固中的流动、传热、传质的过程,为电磁场作用下包晶合金定向凝固过程的数值计算及对实验结果的分析提供理论依据。