基于云模型的机器人自主乘梯控制方法研究

为了实现机器人在无人协助时完成乘梯操作,提出了机器人自主乘梯控制方法。首先建立了机器人乘梯过程的有限状态机模型,然后介绍了基于数据融合理论的多传感器融合定位方法和基于颜色识别技术的机械臂末端位置调整方法,最后提出了有次序目标点路径规划方法及基于云模型的机器人路径跟踪方法。实验表明,所提出控制方法能够保证机器人准确完成乘梯过程,且具有较好的实用性和有效性。     

基于 GA-BRBPNN 的航空自耦变压整流器 故障诊断方法

航空自耦变压整流器(auto-transformer rectifier unit, ATRU)是飞机高压直流电网关键电能变换装置,在运行过程中受高 温、机械应力、荷载波动等因素持续影响,其内部元件可能出现相应故障,进而威胁飞机可靠运行及持续适航。 针对 ATRU 整流 部分故障信号频谱难以区分、诊断准确率不高问题,提出一种遗传算法(genetic algorithm,GA)与贝叶斯正则化反向传播神经网 络(Bayesian regularisation back propagation neural network,BRBPNN)相结合的故障诊断识别方法。 首先,实现 ATRU 故障仿真, 以时频分析方式处理所得信号,从而挖掘不同故障状态的特征信息;随后采用 GA 算法优化 BRBPNN 初始权阈值并建立最优 GA-BRBNPNN 诊断模型,将特征样本输入诊断模型进行故障分类识别,测试模型性能;最后,搭建故障模拟实验平台对实测数 据进行模型验证。 实验结果分析可知,对于仿真故障,该模型诊断准确率可达 99. 46%,对于实测故障,该模型可全部诊断识别 待测样本;由此表明提出的 GA-BRBPNN 优化模型诊断效果好,具有较高实用价值。     

基于GA-GRNN-GA的飞机发动机风扇叶片清洗参数优化

以超声波清洗飞机发动机风扇叶片的清洁度为目标,在分析超声波清洁度多种影响因素基础上,建立超声波清洗工艺参数即超声清洗功率、温度、时间和清洗距离的非线性预测模型。采用基于遗传算法的广义回归神经网络(GRNN)进行清洁度预测,并以预测的清洁度为适应度函数,使用遗传算法对清洗参数进行优化。对GA-GRNN预测模型进行仿真验证,表明该模型预测清洁度较好。最后进行飞机发动机风扇叶片超声波清洗实验,结果表明,优化后的清洁度与GA-GRNN-GA模型预测优化的清洁度误差小于4.3%,为飞机发动机风扇片叶的自动化清洗提供了理论依据。     

电能质量信号的非均匀子带分解小波去噪

针对频谱范围广的电能信号去噪问题,为了在去噪时保留电能信号中的高频谐波分量,采用控制子带个数和带宽的方法,提出一种基于功率谱特征判决器控制的非均匀子带分解小波去噪算法。其主要特点是采用信号功率谱幅度分割的方法,对小波包变换子带进行非均匀分解,动态调整小波包去噪结构,优化小波包去噪系数选择,从而在去除高频电磁噪声的同时保留高频谐波。使用该方法对多电飞机自耦变压整流器(ATRU)电能信号进行去噪,对应不同信号能够实现自适应非均匀子带分解,合理保留信号谐波成分。实验结果表明,该算法在滤除电磁干扰噪声的同时有效信号高频特征保留量为89.21%,获得了更好的去噪效果。     

基于粘附动力学模型的助航灯去污机理及实验

针对嵌入式助航灯具发光表面的常见污染物去除问题,提出一种基于污染物颗粒的粘附动力学模型和干冰颗粒滑动分离模型的干冰清洗机理分析方法。通过分析不同的污染物在发光口透镜表面的粘附动力学模型,建立污染物颗粒滑动分离模型,确定颗粒去除的临界分离速度,并通过有限元分析干冰颗粒的速度场分布,进而研究面向特定不同污染物去污机理及去污清洗参数对清洗效果的影响,并在此基础上进行了实验验证。实验结果表明,设定不同清洗参数在达到相同清洗效果的清洁度情况下,去除灰尘的干冰消耗量为0.01 L,去除油污的干冰消耗量为0.015 L,去除胶痕的干冰消耗量为0.105 L。在清洗效果得到保证的前提下,确定了不同污染物的清洗参数。     

航空用低压大电流功率变换器稳定性分析

本文对航空用低压大电流功率变换器系统稳定性进行分析,该变换器采用电流型PWM控制器UC3843,使用电流模式控制的DC-DC变换器,斜坡补偿电路是保证这种控制模式稳定工作的关键所在。本文从理论上对斜坡补偿的作用进行分析,并采用Saber软件对电流模式控制的变换器进行了仿真,通过仿真分析得到斜坡补偿和系统稳定性的关系。     

Delta并联清洗机构轨迹跟踪控制方法研究

机场跑道航灯具发光口表面易沉积污染物,致使光强降低影响飞行安全.提出Delta并联清洗机实现灯具清洗,针对末端精确控制难问题,以四自由度Delta并联清洗机为载体,实现清洗末端高精度控制和轨迹跟踪的目标.基于运动学设计了模糊自适应PID控制算法,建立Delta并联清洗机模型,进行仿真并与传统PID控制器进行比较,最后对Delta并联清洗机进行了清洗轨迹跟踪控制实验.实验结果表明Delta并联清洗机采用模糊自适应PID控制算法极大提高了响应速度和控制精度,具有优越的轨迹跟踪能力,满足机场清洗要求.     

基于模糊评价的融合权重污染度评估方法

为准确地评估助航灯具发光口污染状况，本文考虑不同污染物对清洗难度的影响，提出基于模糊评价的融合权重污染度评估方法。使用逆差距作为污染物区分标准，对图像分块以实现一帧图像中不同污染物的区分；通过模糊评价融合主观和客观权重，并据此确定污染度评估细则；通过清洗实验对本评估方法进行验证。按本文评估等级进行清洗实验，清洗率达93%，证明本文所使用方法科学有效。面积法和熵值法至少分别会造成32%和29%的资源浪费。本文方法考虑污染物种类区分及污染主客观影响，评估结果更加科学准确。     

机器人喷涂曲面涂层生长模型及均匀性分析

针对以航空发动机风扇叶片燕尾基座为代表的曲面工件喷涂问题,以提高涂层的均匀性为目标,提出一种基于曲面涂层生长模型的均匀性分析方法.在喷枪涂层模型的基础上,建立曲面涂层生长模型,采用厚度平均相对偏差作为涂层均匀性的评价指标,推导出厚度平均相对偏差与初始行程、重叠宽度和工件长度、曲率半径之间复杂的非线性关系.通过计算及仿真分析可知,重叠宽度和曲率半径是影响厚度平均相对偏差和涂层均匀性的关键因素,表明了该曲面涂层生长模型的正确性及涂层均匀分析方法的合理有效性,为喷涂轨迹优化和提高机器人喷涂的均匀性提供了理论基础.     

多脉冲自耦变压整流器性能实验研究

多电飞机在民用客机的广泛应用对电能质量提出了严格要求,降低机载交流电网的谐波含量成为研究的热点.多脉冲变压整流器因其具有结构简单、可靠性高和效率高等优点,己被广泛应用于航空领域.在详细分析电路拓扑和工作原理的基础上,结合滤波和软起动技术,设计开发了一台12 kW的18脉冲自耦变压整流器(ATRU)的实验样机,进行ATRU性能仿真及实验分析.实验表明,D型非对称18脉冲ATRU能有效降低输入电流谐波,使输入电流总畸变率小于10％,减小电压输出脉动,效率达95％以上.进而验证了 ATRU技术指标符合国军标的规定要求,为将来更好地应用于飞机提供研究基础.