非线性不确定时滞系统的模糊输出反馈H∞控制

为提高具有变时滞的非线性不确定动态系统的动态性能,研究了模糊鲁棒输出反馈H_∞控制问题。基于线性矩阵不等式(Linear matrix inequality,LMI)技术和T-S模糊模型,首先利用Lyapunov稳定性定理,得到模糊输出反馈控制器存在的一个充分条件,在此基础上,通过构造算法,将该条件转化为易于实现的LMI形式,导出控制器设计方法。设计的模糊输出反馈控制器使得闭环系统渐近稳定且满足H_∞范数指标。实例仿真证明了该设计方法可行．     

基于多观测器的一类过驱动系统主动容错控制设计

以四旋翼直升机姿态控制系统为对象,针对一类过驱动系统,由控制分布阵列不满秩而引起的执行器故障诊断难的问题,本文采用了一种新颖的多观测器故障诊断方法对执行器故障进行检测和估计,进而设计一种具有故障补偿并且满足H∞性能的动态输出反馈跟踪控制器。该方法不仅能够快速的检测和估计出单通道执行器故障,而且能够有效的补偿故障对系统稳定性的不利影响,保证系统在单通道执行器故障下具有一定的姿态跟踪能力。相对于状态反馈控制器,所提算法有效的避免了模拟状态量而带来的误差,一定程度上提高了系统的控制精度和可实现性。最后通过Quanser3-DOF Hover半物理仿真平台验证所提算法的可行性和有效性。     

六维力传感器静态标定及解耦研究

设计了一种八梁结构轮辐式六维力传感器的静态标定试验台,并从传感器的静态耦合特性和解耦算法两方面进行了研究。给出了详细的标定过程,获取了试验数据样本。基于试验样本构造了标定矩阵。结果表明:该传感器在结构上具有良好的自解耦特性,通过解耦算法对传感器输出进行解耦后,传感器的耦合误差基本被消除,满程测量精度能达到2.6%,为该种六维力传感器的实用及其产业化奠定了基础。     

峰值点非负矩阵分解聚类算法

非负矩阵分解模型是一种常见的数据降维方法。在现有非负矩阵分解算法用于聚类的研究中,每个类别一般仅由一个或者指定多个中心点表示,然而这种表示方式往往无法准确描述其类别的特征和结构,从而影响聚类效果。为了解决这个问题,本文提出了峰值点非负矩阵分解算法。该算法首先为数据集找到多个密度峰值点,并构建密度峰值点和样本点的二部图,然后利用二部图完成聚类。此外该算法引入流形图正则化项来充分利用数据间的流形结构信息,并给出了算法的迭代更新规则。在大量真实数据集上的实验结果表明,该方法可以更加有效地利用数据本身的结构信息,从而提高聚类效果。     

多台振动试验控制方法研究

多台振动试验由于可以更好的模拟产品的真实工作环境,是振动试验的一个发展方向.从理论和实践方面对多台振动控制方法进行了说明,并对多台振动试验的前景进行了展望.     

基于有限测点响应的结构动态响应计算

针对结构受多点平稳随机激励的动态响应问题,将虚拟激励法结合矩阵扩阶技术,提出了一种新的结构动态响应计算方法.无需确定结构所受平稳随机激励的具体值,将有限个测试自由度的响应功率谱矩阵进行谱分解,应用虚拟激励法将平稳随机振动问题转化为一个或若干个简谐振动问题;分析虚拟简谐振动方程,将计算模型按在试验模型上所有需监测自由度的规模进行缩聚,基于矩阵扩阶技术,将有限个测试自由度的动态响应扩阶得到试验模型上所有需监测自由度的动态响应.以欧洲航空研究科技组织的基准模型--GARTEUR飞机模型为例,计算结果与仿真测试数据的拟合性好,故验证了所提算法的可行有效性.     

多维随机振动试验条件制定方法研究

提出了一种以产品遥测振动时域信号为基础的多维随机振动试验条件制定方法。应用此方法确定的多维随机振动参考谱矩阵满足正定性要求。实例自闭环多维随机振动试验控制结果表明,本文方法合理可行。     

弹性地基梁单元的二次开发与应用

基于Euler梁理论和最小势能原理推导了带轴力项的Euler梁单元的刚度矩阵。结合弹性地基梁理论与坐标转换矩阵得到了在整体坐标系下的弹性地基梁的刚度矩阵。据此编制了ABAQUS用户单元子程序,进行了算例验算,结果表明:所编写的弹性地基梁单元精度高,可以用于工程实际计算。     

变速转子瞬时不平衡响应的精细算法

针对变速转子瞬时不平衡响应计算积分精度不足的问题,基于传递矩阵法建立了考虑反对称陀螺力矩的变速转子瞬时不平衡响应线性运动微分方程,推导了适用于线性非定常系统的精细积分法,并通过仿真计算与Newmark-β法比较了变速转子模型下的积分计算效率和动力响应参数的瞬时不平衡识别精度。结果表明两种算法均具有较高的积分精度和计算效率,但是随着转速的增加,Newmark-β法的误差逐渐增大,而精细算法得到的瞬时不平衡响应信息与理论值保持一致。平衡效果显示了精细积分法能准确识别初始不平衡量,提高平衡精度。此外,通过真实不平衡转子在噪声影响下的试验结果进行了验证,发现升速过程中仿真结果与实际响应结果基本吻合。     

过程功率谱熵在转子振动定量诊断中的应用

针对旋转机械振动过程的复杂性和振动故障产生的随机性,提出了1种以信息熵理论为基础,通过多测点、多转速下的功率谱信息熵(功率谱熵)差矩阵来描述旋转机械振动过程变化规律的故障定量诊断方法。采用在转子试验台模拟转子振动的4种典型故障,得到4个测点多转速下的振动故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,求其功率谱熵矩阵。结果表明:通过对转子振动故障信号进行实例计算和分析,该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面效果良好。