基于马氏距离的最终执行元件功能安全失效表征

针对现有最终执行元件功能安全失效分析方法未能切实考虑实际工况的不足,提出了一种基于马氏距离的最终执行元件功能安全失效表征方法。预先获取各状态下最终执行元件的工况参数,构建样本空间,计算其中各样本的马氏距离;其次对马氏距离进行Box-Cox变换,使其满足正态分布后,由3σ准则确定各状态的阈值,构建最终执行元件的失效表征模型;最后利用所设计的检测系统检测工况参数,构建样本向量,通过所构建的失效表征模型实现最终执行元件功能安全失效表征。仿真实验和现场实验结果表明,本文方法能够准确识别出最终执行元件的功能安全失效,为其失效分析提供了一种新的方法。     

基于反馈控制系统实时寿命预测的延寿策略研究

针对反馈控制系统性能因执行器隐含退化而无法满足控制任务时限要求的问题,提出了一种基于反馈系统实时寿命预测的动态矩阵控制(DMC)延寿方法.该方法首先基于Wiener和Poisson过程,建立了更加贴合执行器实际退化过程的复合模型;其次,通过分析执行器隐含退化对控制系统性能的影响给出了系统剩余寿命(RUL)的解析解,实现了系统RUL的实时快速预测;接着依据RUL的预测信息并结合DMC方法,通过在线针对性地对约束矩阵Q和R元素值的共同调整来延长系统的RUL,确保了控制任务时限性要求的目标达成;最后以双容水箱液位系统验证了本文方法的有效性,且较已有的LQR方法延寿效果和鲁棒性都更优.     

基于超磁致伸缩材料的谐波驱动器结构与磁场优化设计

基于超磁致伸缩材料(giant magnetostrictive material,GMM)正逆耦合效应以及能量转换特性,提出一种集驱动、传动及传感于一体的新型自感知谐波驱动器构想.利用ANSYS分析谐波减速器运行过程中波发生器应力分布情况,结合波发生器尺寸结构求解GMM棒的尺寸参数.基于毕奥萨伐尔定律推导驱动线圈内部磁场求解方法并设计驱动磁场和偏置磁场布置方式.利用COMSOL Multiphysics建立驱动器电磁机三场耦合模型,分析在不同条件下驱动线圈内部磁场分布情况以及驱动器的位移输出特性.结果表明:在永磁体总长度不变情况下,对永磁体实行内置均匀布置,随着永磁体片数逐渐增加,磁场均匀度从44％降低到26％,输出最大位移从0.123 mm下降到0.114 mm,GMM棒应力分布均匀度显著提高.     

力平衡式传感器在力测试系统实验的应用

将力平衡式传感器应用于力测试系统实验 ,可使测量精度、灵敏度和稳定性等指标大大提高。文章阐述了将涡流传感器、激振器以及力平衡式传感器用于力测试系统的测量原理和实验过程     

冻结壁原始冻胀力的分析与计算方法

通过仿生人体神经系统的活动方式，以数据融全 为基础建立了传感器／施动器模型，并将其应用于机器人系统设计中，以实现一种集感知、动作和融合于一体的面向任务驱动的设计，重点研究了数据融合对异种多传感器数据进行联想、相关和组合的多层次多方面处理的连续过程，从而进一步完善了数据融合论。     

轴向运动弦线横向振动的变结构控制

运用变结构控制理论,采用指数趋近律对张紧臂的角位移进行控制,从而达到控制轴向运动弦线横向振动的目的.利用Matlab进行数值仿真,验证了所提控制力的有效性.     

不确定时滞线性离散系统的鲁棒容错控制

针对含有执行器失效故障的一类线性不确定时滞离散系统,研究了状态反馈鲁棒容错控制问题,其中参数的不确定性是范数有界的．基于Lyapunov稳定性理论和LMI方法,设计了一种有记忆的状态反馈控制器,使得闭环系统在所有可能的执行器失效故障情况下均是渐近稳定的．给出了该系统对执行器失效具有完整性的一个LMI充分条件,并利用MA...     

压电执行器位移自感知方法研究

在压电执行器闭环控制系统中,需要位移传感器提供位移反馈量．为了省略位移传感器,提出一种利用电子电路使压电执行器自感知其自身位移的方法．根据压电电荷几乎与位移成正比的特点,用电子电路获得驱动电荷,从电荷换算位移．提出了对压电执行器采取电压驱动和获取电荷为一体的复合驱动方法,高压运放输出作为高压驱动电源,电流积分器获得压电电荷．实验测量了带载和空载下压电双晶片和压电叠堆的自由位移,通过涡流位移传感器标定得到,双晶片位移自感知误差小于3．61％,叠堆位移自感知误差小于1．81％,实验测量了压电叠堆带载情况下的输出位移,结果表明可以用于带载位移自感知。     

电动汽车新型线控制动单元及其控制系统

针对电动汽车全电驱动特性,为提高其制动性能,设计了一种基于电磁直线执行器的全新线控制动单元——直驱电液制动单元.介绍了该制动单元的结构和原理,以某型制动器为基础,完成了样件改装和试制工作,并基于TMS320F2812数字信号处理器建立了制动单元控制和驱动系统,同时设计了双闭环抗干扰控制算法调控其制动力.试验结果表明,直驱电液制动单元响应迅速,能够准确调控制动力,具有良好的应用前景.     

改进灰色神经网络的作动系统功率预测

为提高飞机上作动系统的功率预测精度,建立了改进的多变量灰色神经网络预测模型。考虑了对系统功率需求有较大影响的相关因素,采用主成分分析法提取综合变量作为输入,在提升准确性的基础上有效减少了输入维数;在利用递增方式对初始值进行选择的过程中,引入粒子群优化算法快速求解最优初始值和背景值,模型预测的平均误差由13.35%降为7.53%;考虑到序列波动对预测精度的影响,采用BP神经网络对预测值进行误差修正,进一步将模型的平均预测误差降为4.07%。仿真实验表明,含主成分分析的改进灰色神经网络对飞机作动系统的功率有较高的预测精度,有利于飞机的电能调度。