伺服电机积分型SMC速度控制策略

为解决伺服电机控制系统输出转速可控性差、波动大、动态响应慢等问题,提出积分型滑模变结构控制策略,设计负载转矩观测器解决控制过程中的负载扰动问题,基于Simulink搭建永磁同步电机速度控制系统仿真模型,搭建电机测试系统台架对控制系统的稳态性能和动态性能进行试验验证。研究结果表明,相比于传统比例积分微分控制和普通滑模变结构控制(Sliding Mode variable structure Control, SMC),所设计的控制策略能够使控制系统达到稳态时速度波动较小,鲁棒性较好,抑制了SMC的抖振现象。     

基于tms320f240的转子磁链定向控制

介绍了基于tms320f240的转子磁链定向控制系统的硬件及软件构成,重点分析了其软件实现过程中需考虑的主要问题,并给出了相应解决方法.根据此控制方案进行了实验,实验结果显示,该控制可以取得较好的效果.     

战术导弹多学科设计优化

建立了战术导弹多学科系统分析模型,提出了战术导弹多学科设计优化方法.通过系统级总体设计优化和并行的子系统级发动机设计优化的嵌套循环,得到满足战术导弹总体设计指标的最优发动机设计方案,即得到内外弹道相匹配的发动机最优推力时间曲线,实现了战术导弹多学科设计优化,缩短了战术导弹总体和固体推进学科的设计周期.战术导弹设计优化时不仅考虑了导弹战技性能指标要求,而且还考虑了22个典型攻击目标的运动特性,增加了导弹最优设计结果的实用性.     

低功耗微处理器中异步流水线设计

随着工艺的不断进步及芯片上资源的不断增加,微处理器设计遇到了一系列问题:为芯片提供一个全局时钟网络越来越困难,时钟扭曲等问题越来越突出,芯片的功耗问题越来越严重.上述这些因素促使人们将注意力逐渐转向异步电路设计.在设计异步微处理器过程中,异步流水线的设计是一个非常重要的问题.首先总结了微处理器设计中出现的各种流水线结构,并给出了相应的异步实现;然后提出了一种异步流水线设计流程,用于加速异步流水线的设计;最后利用提出的流程设计实现了几种异步功能单元,实验结果表明异步电路能够有效降低电路的功耗.     

轮式装甲车辆电机驱动系统建模及动力性能仿真

以某型轮式装甲车辆为研究对象,分析了电传动用驱动电机矢量控制策略,并提出了相应的控制算法。利用Matlab／Simulink和RecurDyn分别建立了驱动电机控制系统和车辆行动部分动力学模型,并采用接口技术进行了2种模型的联合仿真,得到了车辆的动力性能曲线,验证了模型的正确性,为电传动车辆仿真研究提供了新的技术手段。     

柴油机健康状况评估及其方法

提出了柴油机健康状况评估的思想,通过大量实车试验,计算并分析了关联维数与柴油机健康状况的对应关系,结合摩托小时数给出了柴油机健康状况的定量表述参数——健康度。最后,验证了健康度与振动烈度、加速时间、减速时间以及燃油消耗等特征量反映的健康状况是一致的,这表明,利用健康度评估柴油机的健康状况是可行的。     

燃烧室压力对潜入式喷管喉衬热应力的影响

为了研究燃烧室压力对固体火箭发动机潜入式喷管热应力影响规律的问题,采用商业流体软件,基于压力求解器,求解了喷管纯气相的流场,确定了燃气温度、压力、壁面对流换热系数;采用有限元软件,依据流场计算的非均布壁面压力与非均布对流换热,求解了燃烧室压力为6 MPa下的潜入式喷管热结构问题;通过地面点火试验验证了仿真模型与数值方法...     

长贮过程中发动机HTPB推进剂老化机理分析

为揭示固体推进剂在长期贮存过程中的老化机理,解剖了自然贮存19年贴壁浇注的端羟基聚丁二烯橡胶推进剂装药发动机,沿着药柱径向不同位置进行了取样,并采用扫描电镜、能量色散X射线光谱仪、红外吸收光谱、交联密度等多种手段对这些样品进行了测试分析。研究发现：贴壁浇注发动机药柱不同位置推进剂的老化程度不尽相同,越靠近非金属壳体位置,推进剂的老化程度越严重。进一步深入分析表明：除了丁羟胶中双键的氧化断链和端羟基的缩合等影响推进剂老化,铝粉氧化产生的铝离子会催化丁羟胶双键与氯气或水发生加成反应生成■双键和仲醇,而铝离子迁移和分布的不均匀会引起药柱老化的不均匀性。研究结果对推进剂配方设计和防老化措施的研究具有重要意义。     

旋转永磁式机械低频天线的系统设计与验证

为实现低频电磁发信系统的小型化和低功耗,面向旋转永磁式机械天线的理论研究和技术实践,提出了基于多物理场耦合仿真的系统设计和性能校验方法。设计了包含永磁磁源、高效驱动电机及其控制器在内的旋转永磁式机械天线系统方案。研制了实验样机,并对其系统性能和近区磁场进行了实验测试,验证了相关设计方法和系统方案的可行性与有效性。结果表明,该样机的磁场场强和尺寸等主要指标达到了美国“机械天线”项目在射频穿透技术领域的要求,为旋转永磁式机械天线方案研究和样机设计提供了一种可行思路。     

异步非平稳干扰抑制方法

为解决单通道条件下异步非平稳干扰抑制问题,提出基于数据驱动的稀疏分量分析干扰抑制方法,旨在从接收到的混叠信号中恢复期望信号。该方法利用深度卷积神经网络对输入/输出端数据间的复杂映射关系的强大建模能力,实现了目标信号稀疏域的自适应选择、稀疏域中目标信号稀疏表示的自适应学习以及目标信号的自动恢复。与以往干扰抑制算法不同,所提方法在时域上完成了“端到端”的信号波形恢复,且对混叠观测无先验要求,相比现有方法更具普适性。仿真实验验证了所提干扰抑制方法在不同环境噪声和干扰信号强度及泛化测试条件下的有效性,对干扰的抑制性能显著优于现有算法。