无人机涡喷发动机的神经网络自适应PID控制

将基于RBF神经网络的辨识网络与基于BP网络的控制器相结合，组成自适应PID神经网络控制系统。RBF神经网络采用离线学习在线修正权值和阈值，为加快收敛速度，应用带惯性项的梯度下降法。大量仿真结果表明，RBF网络较ELM，标准BP及改进的BP等网络具有明显优点。对某型无人机涡喷发动机控制系统的仿真结果表明此控制方式具有鲁棒性好、响应速度快、稳态误差小等优点。     

数控电解加工整体叶轮的关键技术

以平行直纹型面的数控展成电解加工为例，对数控电解加工整体叶轮的主要关键技术，包括成形规律、展成运动、数控编程、阴极设计制造、机库及多轴联动数控系统、典型叶轮加工工艺逐一进行了介绍。     

柔性空间飞行器的变结构控制

 本文研究了大型柔性结构空间飞行器的控制问题。采用设定模态法,将系统化为常微分方程组所描述的系统。此系统是非线性的,被控运动是绕中心毂体的转动机动运动,并详细的讨论了变结构控制规律的应用。     

多级飞行控制系统设计

 现代飞行控制系统设计中,如果同时考虑三轴模型,要实现实时最优控制是非常困难的,因为飞机短周期运动三轴模型阶数通常是七、八阶,要实现最优控制,就得实时求解相应维数的Riccati方程,这对于阶数较高的系统是非常困难的,甚至根本无法实现。但是,如果系统维数很低,实时求解相应维数的Riccati方程则可望实现。因此,将原高阶系统分解成若干相互关联的子系统,进行递阶分级控制,这样子系统的维数将大大低于原系统维数,并且各子系统的最优控制计算可分别由各子系统的计算机完成。由此,飞行控制系统的最优设计实现将成为可能。     

燃气涡轮发动机的状态监控与故障诊断

 为了提高燃气涡轮发动机的可靠性,耐久性并降低直接使用成本,近年来发展了发动机状态监控与故障诊断系统。大量试验和使用经验证明了这个系统的有效性。目前,该系统已在航空燃气轮机,工业燃气轮机和车辆用燃气轮机上广泛应用。 本文介绍了这个系统的功能,技术要求,并着重介绍了用气动热力参数,振动和滑油分析进行状态监控及故障诊断的原理及其应用。最后,文章讨论了今后发展中的问题。     

涡喷发动机加速控制系统数学模型及数字仿真

 本文介绍了航空涡轮喷气发动机加速控制系统数学模型建立、数字仿真方法。由于加速过程是一个大偏离动态过程,因而发动机与加速控制器模型均用非线性方程描述,对非线性方程组求解和系统迭代方法本文进行了讨论。算例中分析了在不同飞行条件下发动机的加速规律。     

飞机自动进近和自动着陆的分析研究

本文首先概述了当前民航客机的自动导航、进近、着陆的全过程。随着重点分析了波音737飞机利用SP-77自动飞行控制系统与仪表着陆系然的航向信标仪和下滑仪及机载无线电高度表等设备实现向跑道自动进近和自动着陆的工作过程,并系统介绍了在实现上述过程中,SP-77自动飞行控制系统的自动驾驶仪横滚通道和俯仰通道控制逻辑的建立,系统工作电路的转换,系统的控制规律和工作特点。     

发动机故障隔离技术的主特征量模型

本文提出了发动机气路分析故障隔离技术的主特征量模型。主特征量模型的基本原理如下:发动机征兆量和发动机特征量之间存在着特殊的函数关系,即 n 个征兆量小偏差方程可以被少于 n 的 t 个故障量偏差所满足。利用这一特性可以对多于征兆量数目的 m 个特征量进行故障隔离。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型不仅具有更广泛的实用意义,而且数学模型更加严格,并且能提供较多的故障诊断信息。文中给出了主持征量模型的两种求解方法,即最小征兆量偏差残差模法和最小特征量偏差法。文中还给出了主特征量模型的计算例题,并对计算结果进行了分析。     

“长空”超低空无人驾驶飞机的飞行控制系统

 本文介绍“长空”超低空无人驾驶飞机的飞行控制系统。这是我国首次将单片计算机应用到无人机的飞控系统。文中对方案选择,控制规律以及为满足超低空飞行高度精度的要求所采取的技术措施作了详细的阐述,通过试飞,鉴定、供靶,说明这一套数模混合式飞控系统的设计是完全成功的。     

多变量系统参数辨识的相关分析法

 <正> 近20年来,线性系统的辨识和参数估计的研究工作得到了迅速发展。系统辨识的方法主要有:最小二乘法、广义最小二乘法、推广最小二乘法、多级最小二乘法、辅助变量法、随机逼近法、极大似然法以及相关分析法等。在这些方法中,相关分析法是一种公认最有效的算法。1974年,Iserman、Saridis和Sinha等人通过若干数值算例证实