结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

一类不确定大系统的分散变结构模型跟随控制

针对一类具有不确定参数和外界扰动的非线性大系统 ,在子系统互连项上界具有多项式形式的条件下 ,提出了一种分散变结构模型跟随控制器设计方案。该控制器不需要未知参数变化、外界扰动以及子系统互连上界的先验信息 ,能够通过自适应率对上述信息进行在线估计。在保证闭环大系统渐近稳定的条件下 ,同时实现了各个子系统滑动模态的存在性和可达性。理论分析和仿真结果验证了本文所提方案的有效性     

正弦波型直流无刷电动机位置伺服系统的变结构控制

在分析正弦波型直流无刷电动机数学模型的基础上,采用比例等速变速控制策略(PCV)设计控制器,应用于正弦波型直流无刷电动机位置伺服系统.仿真结果表明:与传统PI控制器比较,PCV控制策略可以明显改善系统的品质,并增强系统的鲁棒性.     

具有时间约束任务的无人机航迹规划方法

根据战场环境中威胁的种类及特性,建立了威胁模型,描述了威胁范围与威胁概率的关系;在对具有时间敏感性任务的无人机进行航迹规划时,根据无人机任务的时间限制,结合无人机的性能参数,采用适当增加风险代价,来满足任务时间要求的方法,改进了A*搜索算法,将A*算法的代价估价函数设置为与时间相关的函数,采用变步长搜索策略,通过判断是...     

采用滑模控制器提高稳定控制系统快速响应的研究

由于采用传统的稳定控制系统设计方法使得导弹弹体对不同大小指令信号响应的品质特性差异较大,因此主要研究了在传统的稳定控制系统设计方法的基础上,采用滑模变结构控制器来调节控制参数,较好地解决了稳定控制系统对大小指令信号时域响应特性差异较大的问题,提高了稳定控制系统的快速响应能力。     

海面雷达杂波建模技术研究

为了能在强烈的海杂波背景下检测到目标信号,从而提高海面雷达的杂波可见度,使海面雷达具有更高的分辨率和可靠的监测性能,在精确的描述海杂波特性的基础上,详细研究了杂波散射机理建模、杂波统计建模和杂波非线性建模3种海面雷达杂波建模关键技术。     

带有结构不确定性的线性切换系统的鲁棒状态反馈镇定

针对带有结构不确定性的线性切换系统,讨论系统的鲁棒状态反馈镇定问题。对自由系统,得到了一个在给定的切换律下Lyapunov稳定的充分条件。针对受控制系统,设计出一个有效的鲁棒状态反馈控制器,该控制器可以使闭环系统全局渐近稳定,基于Lyapunov方法证明了该受控制器的有效性。     

船舶航向非线性系统离散变结构控制

基于非线性模型研究船舶航向自动舵的离散变结构控制设计问题。通过状态反馈精确线性化方法设计了二次型最优滑模面,采用离散趋近律方法求得变结构控制律。研究结果表明,所设计的离散变结构控制器能够快速准确地跟踪设定航向,并对参数摄动和外界风浪干扰具有很强的鲁棒性。     

润滑油纳米铜添加剂及其对不同粗糙度表面的减摩自修复行为

采用KBH4液相还原法制备了纳米铜添加剂,采用透射电子显微镜对纳米铜添加剂进行了表征,通过摩擦磨损试验机测试了纳米铜添加剂对4种不同粗糙度摩擦表面所表现的抗磨减摩性能,并对不同的磨损表面进行了光学显微镜和能谱分析。结果表明:纳米铜添加剂为分散性能稳定的20nm的球形颗粒;纳米铜添加剂具有良好的抗磨减摩性能,尤其是对于光滑的摩擦表面,与基础油相比,可使摩擦因数降低24%。纳米铜添加剂还具有良好的自修复性能,摩擦过程中,能够在摩擦表面形成一层高弹性低硬度的自修复膜,自修复效果对于光滑的摩擦表面更为显著。     

一种新的近似优化方法——变复杂度优化

随着仿真技术的发展,基于仿真的优化在工程、军事等领域越来越占据突出的地位。随着高逼真度仿真模型的大量使用,仿真优化计算的时间复杂度成倍增长,使得采用传统的优化技术无法取得令人满意的效率。提出了一种基于近似模型的变复杂度优化方法,它通过标度函数保证优化的收敛性,通过信赖域方法保证优化在有效的范围内进行。数值算例表明这种算法能有效降低对于高复杂度模型的调用次数,达到降低仿真优化计算复杂度的目的。