一种对称推力布局四通道串并混联发动机控制方法及系统

    公开(公告)号:CN115675889B

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202210889880.7

    申请日:2022-07-27

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种对称推力布局四通道串并混联发动机控制方法及系统;所述方法包括:建立安全边界,基于所述安全边界设定限制保护策略;基于限制保护策略,利用飞行参数设定模态切换控制策略;基于模态切换控制策略,设定子PID控制器并通过Max‑Min高低选策略构建发动机控制器;基于所述发动机控制器优化PID参数调节发动机燃油流量,基于发动机燃油流量与对应输出推力函数关系来对发动机的推力进行控制;本发明将PID控制与Max‑Min高低选策略结合应用于混联式TBCC发动机控制中,同时设计了TBCC发动机安全保护与模态切换控制方法,采用本发明技术方案可使得TBCC发动机在飞行过程中的温度、压力保持在安全边界范围内,同时在模态切换过程偏离参考推力曲线相对误差小于10%。

    超声波辅助检测的潜艇舵系统故障诊断与容错控制方法

    公开(公告)号:CN108508873B

    公开(公告)日:2020-01-03

    申请号:CN201810415718.5

    申请日:2018-05-03

    Applicant: 厦门大学

    Inventor: 刘利军 余臻 余伟

    Abstract: 超声波辅助检测的潜艇舵系统故障诊断与容错控制方法,建立潜艇三维空间运动的状态空间模型;构建超声波辅助检测的潜艇舵系统故障诊断与容错控制系统装置;建立超声波辅助检测系统数学模型;构建超声波辅助检测潜艇舵系统的增广系统,设计故障观测器和容错控制器。利用超声波辅助检测系统对潜艇舵系统故障进行自检测,并与传统的潜艇运动系统结合构成增广系统,实现对潜艇舵系统故障与外界干扰之间和潜艇舵系统各种不同故障之间的解耦,达到对潜艇舵系统故障的准确检测。利用超声波测距模块及反射挡板构成的自检测系统结构简单、易于实现、故障检测快捷有效。装置简易、容错控制方法高效实用,降低潜艇舵系统故障诊断与容错控制的经济成本。

    一种多旋翼无人机动力系统故障在线诊断系统及方法

    公开(公告)号:CN109725626A

    公开(公告)日:2019-05-07

    申请号:CN201811385615.5

    申请日:2018-11-20

    Applicant: 厦门大学

    Inventor: 刘利军 孙城 余臻

    Abstract: 一种多旋翼无人机动力系统故障在线诊断系统及方法,在线诊断系统设有无人机模块、PC端神经网络训练模块和地面实时诊断模块;无人机模块设有存储单元和通信单元;PC端神经网络训练模块用于利用准备好的数据集构造出一个能实时诊断多旋翼无人机动力系统故障的神经网络;地面实时诊断模块用于手动构造一个神经网络。构造训练数据集和测试数据集;数据选择和预处理;构建深度神经网络;实现地面故障诊断平台。利用深度神经网络解决实体多旋翼无人机的故障诊断问题,在无人机多特征变量中成功提取有效特征变量,在此之上加入卷积层、dropout以及L2正则化来优化整个神经网络,得一个较高准确率的诊断结果。

    一种对称推力布局四通道串并混联发动机控制方法及系统

    公开(公告)号:CN115675889A

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202210889880.7

    申请日:2022-07-27

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 本发明公开了一种对称推力布局四通道串并混联发动机控制方法及系统;所述方法包括:建立安全边界,基于所述安全边界设定限制保护策略;基于限制保护策略,利用飞行参数设定模态切换控制策略;基于模态切换控制策略,设定子PID控制器并通过Max‑Min高低选策略构建发动机控制器;基于所述发动机控制器优化PID参数调节发动机燃油流量,基于发动机燃油流量与对应输出推力函数关系来对发动机的推力进行控制;本发明将PID控制与Max‑Min高低选策略结合应用于混联式TBCC发动机控制中,同时设计了TBCC发动机安全保护与模态切换控制方法,采用本发明技术方案可使得TBCC发动机在飞行过程中的温度、压力保持在安全边界范围内,同时在模态切换过程偏离参考推力曲线相对误差小于10%。

    持续激励型共形傅里叶变换的无人机微小故障检测方法

    公开(公告)号:CN109086487B

    公开(公告)日:2021-04-20

    申请号:CN201810701327.X

    申请日:2018-06-29

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 持续激励型共形傅里叶变换的无人机微小故障检测方法,涉及无人机故障检测。建立Simulink平台上的六旋翼无人机数学模型;设计满足持续激励条件的持续激励信号;实现共形傅里叶变换的MATLAB算法;设计持续激励型共形傅里叶变换的综合故障检测方法。在已建立的无人机Simulink数学模型基础上,首先设计出一种能激发飞行器对应故障模态的持续激励输入信号,以达到对飞行器微小故障发生的准确判断,再引入高精度快速频域分析的共形傅里叶变换CFT算法,设计出一种主动持续激励型共形傅里叶变换的高效故障检测方法。

    一种基于变换光学的共形天线设计方法

    公开(公告)号:CN109101727A

    公开(公告)日:2018-12-28

    申请号:CN201810915169.8

    申请日:2018-08-13

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种基于变换光学的共形天线设计方法,涉及共形天线。基于对变换前后的区域分别进行按角度分割之后,在对变换前后对应的子区域应用共形拉伸变换;依据所述分段共形变换法,设计第一组四向定向天线,变换前的区域为圆,变换后的区域为正方形,分割方式采用等间隔分割,仿真结果中包含在不同背景材料、不同定向天线尺寸、不同分割角度以及添加不同材料损耗下的仿真;为进一步证明所述分段共形变换法对灵活的区域具有良好的适用性,依据所述分段共形变换法设计第二组六向不规则形状定向天线,设计中变换前的区域为圆,变换后的区域为不规则的六边形,其余设计所需的参数和第一组中一致,仿真包含天线在不同背景材料下的定向性能。

    一种基于单目视觉的海底隧道渗水水位识别方法

    公开(公告)号:CN109035335A

    公开(公告)日:2018-12-18

    申请号:CN201810716072.4

    申请日:2018-07-03

    Applicant: 厦门大学

    Inventor: 刘利军 余臻 郭静

    CPC classification number: G06T7/74 G01F23/00 G06T2207/10016 G06T2207/20068

    Abstract: 一种基于单目视觉的海底隧道渗水水位识别方法,涉及计算机视觉领域的目标物测距。构建海底隧道废水房渗水水位高度测量系统;构建海底隧道废水房渗水水位高度测量模型;测定标定物的特征角点P′;测定水池水面与水池壁的交线并测定出点p;测定标定物的灭点v1,v2,v3。能够通过高清网络摄像头捕获水位视频图像数据,并通过网络传输给计算机,计算机在后台根据设定的图像处理算法、灭点计算原理以及射影几何知识,自动计算出相应的水位值。它能发挥计算机视觉测量目标物高度的优势,从而适用于但不限于海底隧道渗水水位识别。

    一种改进蚁群算法的三维水下欠驱动AUV路径规划方法

    公开(公告)号:CN113341998A

    公开(公告)日:2021-09-03

    申请号:CN202110723657.0

    申请日:2021-06-29

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种改进蚁群算法的三维水下欠驱动AUV路径规划方法,涉及水下无人航行器路径规划方法。先建立海底三维地形空间模型;通过对各个平面的等距切割形成多个平面,根据实际需要将水下空间的三维网格序列坐标通过矩阵运算转换成实际位置坐标,完成水下欠驱动AUV的路径规划;给出水下机器人视觉区域的定义,得出下一路径点可行域范围;改进三维离散空间下的优化启发式函数;根据给定的数学模型和优化启发式函数,推导欠驱动AUV三维路径规划的改进蚁群算法,确定不同位置空间信息素的更新程度,实现复杂海底情况下的三维水下欠驱动AUV路径规划方法。有效避免训练过程中陷入局部最优的可能性,能提高搜索质量和搜索精度,输出稳定性更好。

    一种多旋翼无人机动力系统故障在线诊断系统及方法

    公开(公告)号:CN109725626B

    公开(公告)日:2020-10-09

    申请号:CN201811385615.5

    申请日:2018-11-20

    Applicant: 厦门大学

    Inventor: 刘利军 孙城 余臻

    Abstract: 一种多旋翼无人机动力系统故障在线诊断系统及方法,在线诊断系统设有无人机模块、PC端神经网络训练模块和地面实时诊断模块;无人机模块设有存储单元和通信单元;PC端神经网络训练模块用于利用准备好的数据集构造出一个能实时诊断多旋翼无人机动力系统故障的神经网络;地面实时诊断模块用于手动构造一个神经网络。构造训练数据集和测试数据集;数据选择和预处理;构建深度神经网络;实现地面故障诊断平台。利用深度神经网络解决实体多旋翼无人机的故障诊断问题,在无人机多特征变量中成功提取有效特征变量,在此之上加入卷积层、dropout以及L2正则化来优化整个神经网络,得一个较高准确率的诊断结果。

    一种基于区块链技术的工业控制系统操作记录的存储方法

    公开(公告)号:CN109040235B

    公开(公告)日:2020-08-18

    申请号:CN201810864858.0

    申请日:2018-08-01

    Applicant: 厦门大学

    Abstract: 一种基于区块链技术的工业控制系统操作记录的存储方法,涉及工业控制系统中操作记录的存储。在计算机中进行OPC环境配置,在组态软件中新建相关变量,并设置为OPC服务器;利用Java和Tomcat构建Java Web服务器作为中继系统并实现组态软件与区块链网络通信;利用开源的公共区块链平台——以太坊在工业控制系统所在的网络中搭建区块链私链网络;使用以太坊的Truffle框架构建分布式应用,编写代码实现智能合约部署以及与星际文件系统交互。利用区块链技术的去中心化以及数据永久性和不可篡改性,将操作记录信息存储到区块链网络中,从而解决了传统工业控制系统中对操作记录容易被篡改以及破坏的问题。

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