飞轮扰振特性及振动控制方法

航天器高精度稳定平台要求飞轮在工作转速范围内的干扰力尽可能低,因此需要对飞轮本身固有的扰振力进行有效抑制,一般对机械飞轮采用被动振动隔离方法,而对磁悬浮飞轮采用主动振动控制方法.分别介绍机械飞轮和磁悬浮飞轮的微振动特性,分析其扰振产生的原因,阐述振动隔离以及振动控制原理,并通过测试系统对现阶段振动抑制效果进行了说明.     

气动负载模拟器的多余力矩分析

为了分析气动负载模拟器中多余力的形成及影响因素,介绍了气动负载模拟器的工作原理、结构框图及实验平台,推导了气动负载模拟器的数学模型,并通过实验和仿真对比模型进行了验证。采用线性化方法定性分析了影响气动负载模拟器多余力的3个因素——被动压差、惯性力矩以及摩擦力矩。采用非线性仿真定量分析了该3个因素分别对气动负载模拟器的多余力矩的影响。得出了在气动伺服加载系统中,摩擦力矩是引起系统多余力矩的重要因素。     

结构振动主动控制技术的现状与发展趋向

本文对结构振动主动控制技术的现状进行了评述,介绍了受控结构的模型降阶、溢出的产生和抑制方法,阐述了目前所采用的各种控制器的设计方法及在设计过程中应考虑的几个问题(例如:模型误差及溢出、传感器与作动器的类型和位置的优化选择、参数不确定性、时滞等)以及振动主动控制系统实现时所采用的各类作动机构,指出了振动主动控制技术的发展方向。     

电磁式作动器与受控结构的耦合特性研究

本文分析了电磁式作动器与受控结构的耦合特性。以某典型电磁式作动器为例,建立了它与恒流输出功率放大器、恒压输出功率放大器配套使用时的数学模型,以及它与受控结构的耦合模型,研究了受控结构耦合作用下电磁式作动器的频率特性,计算结果与试验结果一致。另外,本文还推荐将恒流输出功率放大器与电磁式作动器配合使用。     

飞机电网有源电力滤波技术

提出了一种适用于飞机电网的三相四线并联有源电力滤波器来实现电网谐波、无功和不平衡电流的集中补偿。针对飞机电网为独立小容量电源系统,电源内阻抗比较大的特点,选择用改进的交叉矢量算法进行补偿电流基准的检测计算。采用滞环电流控制实现较高频率电源系统的电流瞬时补偿并对直流侧电压进行稳压调节。仿真和实验结果证明,采用本文提出的有源滤波器能对飞机电网电流进行集中净化,具有较好的补偿效果,证实了飞机APF的可行性和正确性。     

负载CuO/Cl活性炭的气态汞脱除特性

为了解CuO/Cl负载对活性炭吸附剂汞脱除特性的影响,开展了利用HCI,Cu(NO_3)_2·3H_2O,Cu(NO_3)_2·3H_2O混合NH_4Cl溶液3种浸渍负栽处理方法获得的活性炭吸附材料汞脱除性能实验研究.汞吸附实验在实验室规模的固态吸附刺汞吸附效能测定系统上进行.结果表明,3种负载改性的活性炭对单质汞的吸附能力均高于原始活性炭,且所获得的汞吸附能力从低到高依次为AC-CuO,AC-HCl,AC-CuO(Cl).活性炭负载CuO/Cl可以使吸附反应器出口处烟气中含有40%以上的二价汞,吸附能力的提高可归因于CuO对活性炭表面汞氧化的催化作用.温度提高有利于催化氧化过程,实际运行工况的最佳温度区间为370～470K.随着SO2浓度的升高,汞吸附能力明显降低.     

结构响应主动控制的时域与频域实现

结构响应主动控制技术是结构振动主动控制的一种新方法，并由于其具有直接以结构振动响应为目标，概念简单、实现容易和采用前馈控制、没有系统稳定性问题等优点而日益受到重视。本文评述了结构响应主动控制的基本原理、特点及控制系统的基本组成，并对两种最基本的实现方法－时域法和频域法的基本思想、适应能力、及实现难易程度等方面进行比较分析，指出时域法在适应能力、适用范围和应用潜力上优于频域法，但在实现上对硬件的计算     

基于含间隙吸振器的半主动振动控制

提出一种基于刚度分段线性动力吸振器的半主动振动控制策略，通过调节弹性元件的间隙实现吸振器工作频率连续跟踪外激励频率的变化。文中根据基波平衡导出了使主系统近似完全消振所需的弹性元件间隙控制律。数值仿真表明：这种半主动控制策略对于单自由度主系统和多自由度主系统均有很好的消振效果和相当宽的工作频带     

神经网络控制在综合火力／飞行系统中的应用

提出了两种基于模糊控制的神经网络控制器的设计方案，并将这两种控制器应用于综合火力／飞行系统的耦合控制。两种方法的主要差别在于获取样本的方式不同。方案１是通过对模糊控制方法得到的响应曲线采样获取样本，由Ｂａｃｋ－Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ学习算法训练神经网络，得到一组固定权值。神经网络控制器采用这组权值以“联想记忆”的方式工作。方案２则从用模糊控制算法得到的控制查询表中获取样本。因为模糊控制查询表比较大，采样时依据该表构成的相平面图的特点，对采样点数进行了压缩，使所设计的神经网络的规模可以接受，其余的设计步骤与方案１基本相同。仿真结果表明，采用这两种神经网络控制器的控制系统都具有良好控制性能     

智能桨叶振动自适应控制研究

以德国宇航研究院的智能桨叶为原型，研究了智能桨叶振动控制的实时仿真。以两台高速信号处理器（ＤＳＰ）为核心，辅以其他器件，构造智能桨叶振动控制实时仿真系统。其中一台ＤＳＰ用于智能桨叶动态特性的实时在线模拟，另一台用于实时控制。所提出的采用ＭＸ滤波器模拟智能桨叶的动态特性和反馈与自适应前馈组合控制方法均由专用汇编程序实现。在此系统上实现了对智能桨叶在４Ω、８Ω（Ω为旋翼转速）谐和激励下桨叶振动的控制，