简介:基于Sigma-deltaModulator(Σ△M)原理的数字闭环微机械加速度计不仅实现了力反馈闭环控制,同时直接完成信号的模数转换。基于全差分式电容微加速度设计了一种2-2级联式(MASH)高阶Σ△M闭环系统——MASH_(2-2),并与传统的单环路二阶、四阶Σ△M闭环系统(SD2、SD4)进行了仿真分析比较,研制了原理样机。微加速度计是基于结构层厚度50mm的SOI硅片通过DRIE刻蚀、气态HF释放等一系列微加工工艺得到,系统电路以数字化方式集成在FPGA中。常压下测试结果表明,样机的灵敏度为0.876V/g,噪声基底为-110dB,零偏不稳定性为20mg,静态温漂为40.8mg/℃,量程为±20g。
简介:开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.
简介:讨论了以TMS320VC33为核心的数字控制系统硬件结构.针对磁悬浮控制力矩陀螺转子的大惯量、小跨距、扁平转子和高速旋转时的陀螺效应,采用积分分离和不完全微分PID加交叉反馈控制策略.实验证明,该系统能够有效地抑制高速转子的陀螺效应,达到控制力矩陀螺电磁轴承高速稳定运行的要求.
简介:针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题,提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先,采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差,并对其进行修正,以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响;然后,利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本,学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统,并与扩展卡尔曼滤波进行比较,仿真结果表明,提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法,表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。
简介:基于微喷三维打印机制造压力传感器,用于可穿戴的个人导航系统中。在基底表面不规则或者使用中经常被折弯的情况下,微喷打印工艺制备的MEMS器件精度更高,性能更好。研究了器件的可打印模型和工艺,给出压力传感器可打印的分层物理结构;研究了平面结构投影到三维基底上的投影空间,基于Terzopoulos弹性模型使用材料弹性度和结构弹性度模型给出投影空间;使用射线投影NURBS曲线来拟合边界轮廓,给出分层切片模型。为验证打印PZT膜的压电性能以及设计的压力传感器件的功能,使用不同的机械负荷测试其刚度,使用不同的直流偏置来测试耗损因数、品质因数等。通过比较实验对象的测量值和理论预测值之间的关系可以看出,打印的压力传感器薄膜具有很好的机械和电气性能。
简介:在详细分析光纤陀螺零漂的基础上,提出了先用滤波算法对光纤陀螺信号进行预处理,然后采用RBF神经网络对滤波后的信号进行建模的方法.针对光纤陀螺信号特点分别采用FLP算法、小波滤波算法、解相关变步长LMS自适应滤波算法对其进行了预处理,比较三种滤波方法,小波滤波算法效果优于其它两种预处理方法,但针对基于预处理后的陀螺信号采用RBF神经网络进行建模时,小波滤波预处理后的信号在建模精度上却是最差的,而对FLP算法滤波后的信号进行RBF建模,建模精度提高了两个数量级。结果表明:基于FLP算法的RBF神经网络在光纤陀螺中的建模是有效的,可大大提高建模的精度。
简介:本文介绍了SINS/GPS组合系统机载样机的工程研制及车载试验。采用经过小型化的捷联惯导系统与美国TRIMBLE公司生产的6通道TANSⅡGPS接收机进行组合。捷联惯导系统软件与组合导航系统卡尔曼滤波器计算软件共用一个机载计算机,组合系统采用12阶线性卡尔曼滤波器,并对卡尔曼滤波器的递推算法进行了工程化的处理,使滤波器的计算速度大为提高。最后,给出了组合系统的实验室静态试验及外场车载试验结果。
简介:文章基于等离子体的Joule加热、静电力、Hall效应以及Lorentz加速度等固有特性,对等离子体在航空航天领域(不包括电推进和飞行器再入热防护方面)中的应用进行总结及评估.等离子体激励器在亚声速流到高超声速流的整个空气动力学领域及稀薄流领域,得到了广泛的应用.真正引人瞩目的是,与所控制的流场相比,应用中所加入的电磁力或能量仅仅与其扰动水平相当.因此,有效的流动控制往往就限制在像流动分离、流体动力学不稳定性、动态失速和涡破碎等动力学分岔问题中.有效的控制应用通常是利用有黏-无黏流相互作用的放大效应、外部磁场或微波能量的加入等来增强其控制效果.最后文章根据这些评估,对未来学科前沿提出了几点基础创新研究方向的建议.