关键词
航空发动机滑动局部线性模型及控制
作者: 蒋安常   韩永健   张伟   周振华   周龙   杨蓓   来源: 航空发动机 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   粒子群优化   滑动线性模型   自适应PI控制  
描述: 为了提高航空发动机的控制性能和控制系统的可靠性,提出一种基于粒子群算法的航空发动机局部小区域自适应滑动的线性模型建立方法和双闭环自适应PI控制方法。在辨识区间内,以发动机转子转速为状态变量,采用在线实测数据和粒子群算法的参数估计方法,使模型辨识参数按照设定区间大小自适应跟踪滑动,从而保证线性模型能够精确逼近发动机的非线性动态。通过分析发动机燃油调节器的工作特性,建立了燃油调节器计量活门和电液伺服阀的传递函数,并根据所构建的模型,设计了航空发动机转子转速和燃油流量双闭环自适应PI控制系统以实现对航空发动机的精确控制。结果表明:利用局部滑动自适应辨识计算机得到的数据与发动机稳态、动态试验数据相吻合,且双闭环仿真控制性能满足航空发动机工作性能要求,表明所提出的航空发动机局部线性建模方法和自适应PI控制器参数算法对提高发动机的控制性能是有效的。
基于变论域模糊PID的航空转台控制系统研究
作者: 魏彬   唐凤轩   梁畅   张爱军   来源: 北京化工大学学报(自然科学版) 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 粒子群优化   模糊比例积分微分(PID)控制   可编程多轴运动控制卡(PMAC)   航空转台  
描述: 航空转台是进行地面仿真的关键设备,其控制系统的随动性对地面仿真结果有很大影响。围绕航空转台的控制结构和算法策略,提出使用粒子群优化算法迭代寻优以保证论域最佳的变论域模糊比例积分微分
基于多维特征量的航空串联故障电弧检测
作者: 崔芮华   王绍敏   来源: 科学技术与工程 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   粒子群优化   多维特征量   航空故障电弧  
描述: 的线性负载线路电流进行数据采集。根据电弧电流的特点,提出了一种融合波形畸变特征、间谐波特征和能量分布不确定性特征的多维特征量检测方法。引入支持向量机和粒子群优化算法进行参数寻优,用训练得到的分类模型对测试集进行分类预测。结果表明,该串联故障电弧分类模型最高分类准确率可达到98.83%。
基于多维特征量的航空串联故障电弧检测
作者: 崔芮华   王绍敏   来源: 科学技术与工程 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   粒子群优化   多维特征量   航空故障电弧  
描述: 的线性负载线路电流进行数据采集。根据电弧电流的特点,提出了一种融合波形畸变特征、间谐波特征和能量分布不确定性特征的多维特征量检测方法。引入支持向量机和粒子群优化算法进行参数寻优,用训练得到的分类模型对测试集进行分类预测。结果表明,该串联故障电弧分类模型最高分类准确率可达到98.83%。
四旋翼飞行器姿态控制建模与仿真
作者: 张萍   来源: 电机与控制应用 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 欧拉方程   PID控制器   牛顿   动力学模型   姿态控制  
描述: 四旋翼飞行器姿态控制建模与仿真
基于图像特征的多旋翼飞行器目标跟踪研究
作者: 王乾隆   来源: 合肥工业大学 年份: 2018 文献类型 : 学位论文 关键词: 多旋翼飞行器   STM32   SURF特征匹配   PID控制器   识别跟踪  
描述: 基于图像特征的多旋翼飞行器目标跟踪研究
通用航空飞行模拟运动控制系统研究
作者: 蒋少彤   来源: 河北科技大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: STM32   PID控制器   洗出算法   六自由度Stewart平台   数据采集  
描述: 通用航空飞行模拟运动控制系统研究
基于图像特征的多旋翼飞行器目标跟踪研究
作者: 王乾隆   来源: 合肥工业大学 年份: 2018 文献类型 : 学位论文 关键词: 多旋翼飞行器   STM32   SURF特征匹配   PID控制器   识别跟踪  
描述: 基于图像特征的多旋翼飞行器目标跟踪研究
通用航空飞行模拟运动控制系统研究
作者: 蒋少彤   来源: 河北科技大学 年份: 2019 文献类型 : 学位论文 关键词: STM32   PID控制器   洗出算法   六自由度Stewart平台   数据采集  
描述: 通用航空飞行模拟运动控制系统研究
基于间接健康指标与回声状态网络的航空锂电池剩余使用寿命预测
作者: 后麒麟   曹亮   单添敏   王景霖   沈勇   来源: 测控技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 锂电池   粒子群优化   回声状态网络   间接健康指标   剩余使用寿命预测  
描述: ,结合粒子群优化算法(PSO)对网络参数进行优化,建立退化预测模型,实现锂电池RUL预测,解决长期预测精度问题。使用NASA电池数据进行实验验证说明,该方法相较于其他方法具有更高的精度、稳定性以及良好的泛化能力。
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