一、飞机多机电系统综合仿真的研究（论文文献综述）
周禹男,陈丽君,王小平,马健[1]（2021）在《数智化航空机电技术展望》文中研究指明通过回顾人工智能技术和数字孪生技术的发展历程、发展背景以及其在各领域的应用情况,深入分析了航空机电技术与人工智能和数字孪生的技术融合。在航空机电领域,人工智能与数字孪生的深度融合将推动航空机电设计、优化、制造与维护全生命周期创新发展。人工智能技术将为数字孪生提供切实有效的实施途径,以数据驱动的人工智能技术和智能制造技术等前沿技术将为航空机电技术发展提供重要支撑。
杨阳[2]（2021）在《民用飞机机电综合控制系统仿真设计》文中提出本文建立一种综合机电控制系统半物理仿真平台,实现对各机电系统的功能综合控制、信号传输及状态显示等的仿真研究及验证。
张玉杰[3]（2021）在《飞机机电系统部件健康状态在线估计方法研究》文中认为飞机机电系统是飞机核心系统之一,其安全运行是保障飞机正常飞行和乘员安全的必要条件。飞机机电系统安全运行的重要前提是组成飞机机电系统的机电部件（以下简称“飞机机电系统部件”）处于健康状态。但是飞机机电系统部件具有结构复杂、使用频繁、运行工况时变等特点,当其健康状态退化到一定程度,将导致飞机出现更严重的损伤,轻则造成飞机运维成本增加,重则引发飞机安全事故。健康状态在线估计是评估飞机机电系统部件的健康状态能否满足飞行任务保障要求,并为飞机机电系统部件视情维修提供决策参考的有效手段之一。它是指针对研究对象状态监测数据与健康状态表征参量映射关系以及健康状态表征参量演变规律进行研究,以实现健康状态表征参量在线估计的过程。在飞机机电系统部件在线运行过程中,其健康状态的退化过程往往较为复杂,主要体现在:（1）健康状态表征参量难以直接在线监测;（2）运行工况时变;（3）多失效模式耦合。复杂的退化过程使得飞机机电系统部件健康状态在线估计方法的性能,难以满足飞行任务保障和飞机机电系统部件视情维修需求。因此,本课题拟开展飞机机电系统部件健康状态在线估计方法研究,主要研究工作包括如下四个方面:（1）在机理模型能够反映部件间接监测数据和健康状态表征参量映射关系条件下,针对基于多元线性回归的在线间接健康因子构建方法中存在的自变量系数不稳定问题,提出一种基于机理模型的特征融合在线间接健康因子构建方法。在利用机理模型分析法从间接监测数据中提取多个性能退化特征基础上,使用弹性网络回归方法实现性能退化特征融合,通过正则化手段实现自变量系数的收缩,降低性能退化特征与健康状态表征参量之间强相关性对于自变量系数的影响,进而实现此类条件下飞机机电系统部件在线间接健康因子性能的提升。实验结果表明,所提方法可实现具有稳定自变量系数的在线间接健康因子构建,对此类条件下飞机机电系统部件健康状态的表征能力优于同类方法,具有较好的可解释性和精度性能。（2）在机理模型难以反映部件间接监测数据和健康状态表征参量映射关系条件下,针对基于多元线性回归的在线间接健康因子构建方法中存在的最优自变量子集难以确定问题,提出一种基于数据驱动的特征融合在线间接健康因子构建方法。在利用数据驱动方法从间接监测数据中提取多个性能退化特征基础上,使用逐步线性回归方法实现性能退化特征融合,通过统计检验筛选手段实现最优自变量子集的选择,降低性能退化特征与健康状态表征参量之间相关性不确定性对于自变量子集的影响,进而实现此类条件下飞机机电系统部件在线间接健康因子性能的提升。实验结果表明,所提方法可实现具有最优自变量子集的在线间接健康因子构建,对此类条件下飞机机电系统部件健康状态的表征能力优于同类方法,具有较好的可解释性和精度性能。（3）针对面向时变工况的强跟踪滤波自适应维纳过程健康状态在线估计方法中,存在的估计模型与突变间接健康因子难以匹配问题,提出一种工况突变影响抑制自适应健康状态在线估计方法。首先,设计基于状态空间模型的自适应健康状态在线估计模型,利用自适应维纳过程的递归更新能力,将历史间接健康因子数据,融入到健康状态在线估计模型中,在此基础上,通过所提饱和跟踪滤波方法,抑制工况突变引起的健康状态在线估计模型参数突变,保持自适应健康状态在线估计模型与突变间接健康因子的匹配性,进而实现自适应健康状态在线估计性能提升。实验结果表明,所提方法可实现具有工况突变影响抑制能力的自适应健康状态在线估计模型构建,与同类健康状态在线估计方法相比,具有工况突变影响抑制能力强、估计误差小的特点。（4）针对面向多失效模式耦合的Copula函数健康状态在线估计方法中,存在的估计模型与缓变间接健康因子难以匹配问题,提出一种多失效模式耦合缓变影响抑制融合健康状态在线估计方法。首先,设计基于联合概率分布的融合健康状态在线估计模型,利用Copula函数的概率融合能力,实现多失效模式间接健康因子联合概率分布函数求解,在此基础上,通过所提线性比例因子,抑制耦合关系变化引起的健康状态在线估计模型参数偏移,保持融合健康状态在线估计模型与缓变间接健康因子的匹配性,进而实现融合健康状态在线估计性能提升。实验结果表明,所提方法可实现具有多失效模式耦合缓变影响抑制能力的融合健康状态在线估计模型构建,与同类健康状态在线估计方法相比,具有耦合关系变化影响抑制能力强、估计误差小的特点。
韩亚国,刘忠平,董智超[4]（2020）在《飞机防滑刹车系统现状和发展方向研究》文中研究表明本文从飞机防滑刹车系统发展历程和现状出发,研究未来飞机防滑刹车系统发展方向和急需关注的关键技术,从而提高飞机防滑刹车系统安全性、可靠性、维修性、测试性、保障性、环境适应性,更好地满足用户需求。
郑党党,吴颖,刘俊堂,任丽强[5]（2020）在《飞机多物理建模与联合仿真技术研究》文中研究指明先进飞机系统高度综合化发展,使得不同物理系统之间的交联耦合问题愈发凸显,多物理建模与联合仿真是设计早期研究多物理系统耦合问题,支撑系统综合设计和集成验证的重要手段。结合基于模型的系统工程技术原理,系统分析了多物理建模与联合仿真关键技术,提出了面向飞机不同研制阶段的多物理联合仿真工程应用模式。
吴颖,郑党党,李欢,任丽强[6]（2020）在《基于模型的飞机机电系统综合仿真技术研究》文中指出针对新一代飞机机电系统学科高度综合、多领域交联耦合、多专业联合设计等特点,深入研究基于模型的飞机机电系统综合建模与仿真技术,研究了机电系统综合仿真参考架构定义技术、机电液热气控多领域物理系统仿真模型构建技术、统一架构约束的飞机机电系统选配集成技术以及多层级机电系统仿综合真分析技术。基于模型的综合仿真技术对于提升飞机机电系统的设计效率、提高机电系统综合性能、减少后期设计更改具有重要的意义,也是未来复杂多系统综合设计方法发展的必然趋势。
康思昭[7]（2020）在《基于Flowmaster的航空发动机燃油热管理系统温度仿真》文中进行了进一步梳理现今飞机在超音速巡航能力、隐身性和机动性等方面不断提高要求,导致内部热负荷无法不能得到有效冷却。机载能源综合管理可以很好解决此类问题,其技术核心是燃油热管理。在高空、超音速飞行时燃油可代替冲压空气成为主要热沉,冷却飞机和发动机上的热负荷,最终进入燃烧室燃烧。航空发动机是飞机的“心脏”,高温燃油进入发动机内会对其安全造成一定的危害,所以对发动机燃油系统温度研究对其有重要意义。目前由于飞机和发动机相互分开设计,国内外的研究主要集中在飞机燃油热管理系统方面,对发动机燃油热管理系统研究较少。本文针对涡扇航空发动机燃油系统,进行了温度仿真计算和控制方案研究,主要研究工作如下:（1）提出发动机燃油热管理方案。针对研究对象,剖析了系统中主要产热部件:离心泵由于效率损失会对经过的燃油流体加热;燃油沿程流过压力损失元件时,节流损失转化成热。详细介绍了热量生成以及滑油部分热负荷的理论计算过程。对研究对象提出了在燃/滑油热交换器后引出一条燃油回路,将燃油导回飞机的热管理方案。（2）开展了发动机燃油热管理系统温度仿真计算。本文以流体仿真分析软件Flowmaster作为计算工具,对提出的燃油热管理系统搭建模型,详细介绍了模型各部分原理。将仿真温度值与实验温度值进行对比验证模型的准确性,结果表明,计算误差主要受元件性能曲线影响;计算了系统各节点温度,主燃烧室前的燃油温度可高达155°C以上,严重影响发动机的安全;仿真发现向飞机回油可以降低燃油温度,定转速工况下燃油温度对于向飞机回油阶跃质量流量信号的响应具有延迟性;仿真了发动机变转速运转时,回油质量流量为0kg/s,不同工况的离心泵效率相同时,燃油温度与主燃烧室燃油质量流量之间的关系,质量流量增大,温度降低,质量流量稳定时,温度也会达到稳定值。（3）针对前面的变转速工况任务,提出温度控制方案。设计PID控制器的闭环控制系统,在Flowmaster软件上搭建模型。利用MATLAB中system identification工具箱辨识出控制对象的数学模型:阶跃回油质量流量和温度响应之间的关系;加入smith预估补偿器,控制器采用PI控制器,再利用根轨迹法求出控制器参数,在软件内实现仿真,验证策略具有一定的可行性。
苗栋,肖刚,余海,田蓓[8]（2020）在《分布式飞机机电综合系统半实物验证环境设计》文中研究表明文中针对现代飞机的分布式机电综合系统的要求,提出分布式飞机机电综合系统地面半实物仿真验证环境。以某型飞机分布式机电综合管理系统数字仿真及半实物硬件在环测试要求为牵引,明确分布式机电综合系统从数字验证到半实物验证的方法和过程。搭建分布式机电综合系统半实物验证环境,并对该环境整体能力进行验证测试,试验结果表明了涉及方法、验证系统是正确、合理的。
吴颖,刘俊堂[9]（2019）在《MBSE技术研究及其在飞机机电系统综合设计中的应用》文中进行了进一步梳理基于模型的系统工程（MBSE）数字化设计技术,已成为国内外复杂系统设计技术研究的热点。MBSE设计流程可分为需求定义、功能分析、逻辑设计以及物理设计,本文以典型的飞机机电系统为例,建立相应的需求、功能、逻辑模型,基于模型进行早期的系统功能、性能分析和需求验证,实现全设计过程数据的追溯。MBSE技术对于提升飞机系统的设计效率、提高飞机系统的综合性能、减少后期的设计更改具有重要的意义,也是未来复杂系统综合设计方法发展的必然趋势。
孙辉[10]（2018）在《无人机短距降落机电容错控制关键技术研究》文中提出随着现代化战争需求的不断提升,军用大中型无人机技术在全球范围内得到迅猛发展。短距降落作为大中型无人机特定环境下安全回收的重要技术,一直受到国内外相关科研学者的强烈关注。机电系统控制作为大中型无人机成功降落的核心环节,常受传感器故障、执行机构故障及控制输入饱和等的影响,而此类影响对无人机在岛礁或舰船的安全着陆会产生巨大的威胁,因此,机电系统的容错控制技术是无人机系统中极其重要的一项研究课题。本文以某大型无人机国家课题为背景,对机电综合管理系统中的短距降落自主容错控制方法进行了详细研究,主要研究内容及贡献如下:1.针对着陆滑行阶段无人机滑移率受限状态下的稳定跟踪问题,提出了一种基于障碍Lyapunov函数的最小参数学习动态面控制方法。首先,该方法引入非对称障碍Lyapunov函数,用于解决系统中状态参数输出受限问题。然后,采用最小参数学习的神经网络对系统中的非线性项进行估计,结合动态面技术设计跟踪控制器。此控制器能够使无人机在着陆滑行时,受到外部干扰、系统输出状态受限作用下,同时实现主控参数滑移率的高精度跟踪控制。最后,与传统自适应控制方法相比,仿真验证了该设计方法能够获得较低计算量,间接的缩短了制动滑行距离。2.综合考虑机轮速度传感器常见的四种不同类型故障情况,提出了一种基于观测器技术的有限时间容错控制方法。首先,为解决故障下的传感器状态测量不准确问题,设计一种非线性滑模观测器以实现对故障进行诊断与重构。其次,利用估计信息设计非奇异终端滑模容错控制器,以确保多类型跑道下,有限时间内对最优滑移率跟踪控制性能,缩短了传感器故障下无人机着陆滑行制动距离。最后,仿真表明该容错控制算法响应时间快、容错控制效果较好。3.考虑无人机执行机构发生故障情况,提出了一种基于非线性观测器的着陆容错控制方法。首先,设计一种非奇异终端滑模观测器用来估计执行机构故障和外部干扰总合。接着,根据观测器的估计值来重构补偿控制器。然后,设计一种基于分数阶滑模的综合容错控制器以提高系统的鲁棒性。最后,在执行机构发生故障情况下,仿真本章节算法与整数阶控制方法比较,本方法可以实现具有快速响应的滑移率跟踪操作。4.针对短距跑道无人机着陆滑行时,制动输出受限、控制输入饱和、执行机构故障、系统不确定性及外界干扰等多重约束,提出了一种基于鲁棒切换项的神经网络容错控制策略。首先,应用自适应神经网络估计制动系统中的非线性及不确定项。随后,引入鲁棒控制项,来补偿神经网络超出逼近设定值对系统稳定性的冲击影响,提升了系统快速容错的暂态性能。然后,基于Lyapunov方法分析了容错控制系统的稳定性。最后,通过仿真验证了所提出的多约束条件下容错控制方法的有效性。5.针对无人机滑行高精准航向控制要求,提出了一种基于障碍Lyapunov的自适应神经网络容错纠偏控制方法。首先,通过设计障碍Lyapunov函数和控制辅助系统,用于解决系统输入、输出受限问题,在反演框架下提出一种复合的自适应神经网络容错控制方法。接着,为避免控制器设计中的“计算量爆炸”问题,采用滑模微分器来计算虚拟控制信号的导数。然后,引入低通滤波器有效的解决系统运算过程中产生运算代数环问题。最后,数字仿真结果表明,该方法能够在多执行机构故障情况下,仍然可使得输出跟踪误差不会违反约束区间,无人机仍然能够获得较好的纠偏特性。
二、飞机多机电系统综合仿真的研究（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、飞机多机电系统综合仿真的研究（论文提纲范文）
（1）数智化航空机电技术展望（论文提纲范文）
| 1 人工智能技术 |
| 1.1 人工智能技术发展与应用 |
| 1.2 航空机电技术与人工智能 |
| 2 数字孪生技术 |
| 2.1 数字孪生技术发展与应用 |
| 2.2 航空机电技术与数字孪生 |
| 3 结论 |
（2）民用飞机机电综合控制系统仿真设计（论文提纲范文）
| link |
| appraisement |
| industry |
| 设计理念 |
| 功能和技术指标 |
| 设备功能 |
| 硬件要求 |
| 包含所有的硬线电缆和总线电缆及连接器 |
| 软件要求 |
| 设计架构 |
| 组成结构 |
| 硬件方案 |
| 软件方案 |
| 结束语 |
（3）飞机机电系统部件健康状态在线估计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 飞机机电系统部件健康状态估计研究现状 |
| 1.2.2 数据驱动健康状态在线估计方法研究现状 |
| 1.2.3 研究现状总结 |
| 1.3 本文的主要研究内容 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 第2章 基于机理模型的特征融合在线间接健康因子构建 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于机理模型的特征融合在线构建方法 |
| 2.2.1 问题定义 |
| 2.2.2 基于机理模型分析的性能退化特征提取 |
| 2.2.3 基于自变量系数收缩的性能退化特征融合 |
| 2.2.4 基于机理模型的特征融合在线间接健康因子构建原理 |
| 2.3 EMA典型失效模式分析和驱动电机MLD模型 |
| 2.3.1 EMA简介 |
| 2.3.2 EMA典型失效模式分析 |
| 2.3.3 EMA驱动电机MLD模型构建 |
| 2.4 实验与分析 |
| 2.4.1 实验设置 |
| 2.4.2 EMA仿真数据集在线间接健康因子构建实验与评估 |
| 2.4.3 EMA实测数据集在线间接健康因子构建实验与评估 |
| 2.4.4 实验结果总结 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于数据驱动的特征融合在线间接健康因子构建 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于数据驱动的特征融合在线构建方法 |
| 3.2.1 问题定义 |
| 3.2.2 基于数据驱动的性能退化特征提取 |
| 3.2.3 基于自变量子集选择的性能退化特征融合 |
| 3.2.4 基于数据驱动的特征融合在线间接健康因子构建原理 |
| 3.3 APU典型失效模式分析 |
| 3.3.1 APU简介 |
| 3.3.2 APU典型失效模式分析 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 实验设置 |
| 3.4.2 APU仿真数据集在线间接健康因子构建实验与评估 |
| 3.4.3 APU实际数据集在线间接健康因子构建实验与评估 |
| 3.4.4 实验结果总结 |
| 3.5 两类在线间接健康因子构建方法适用性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 工况突变影响抑制自适应健康状态在线估计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 工况突变影响抑制自适应在线估计方法 |
| 4.2.1 问题定义 |
| 4.2.2 基于自适应维纳过程的健康状态在线估计模型构建 |
| 4.2.3 基于饱和跟踪滤波的健康状态在线估计模型更新 |
| 4.2.4 工况突变影响抑制自适应健康状态在线估计原理 |
| 4.3 实验与分析 |
| 4.3.1 实验设置 |
| 4.3.2 EMA仿真数据集自适应健康状态在线估计实验与评估 |
| 4.3.3 EMA公开数据集自适应健康状态在线估计实验与评估 |
| 4.3.4 APU仿真数据集自适应健康状态在线估计实验与评估 |
| 4.3.5 APU实际数据集自适应健康状态在线估计实验与评估 |
| 4.3.6 实验结果总结 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 多失效模式耦合缓变影响抑制融合健康状态在线估计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 多失效模式耦合缓变影响抑制融合在线估计方法 |
| 5.2.1 问题定义 |
| 5.2.2 基于Copula函数的融合健康状态在线估计模型构建 |
| 5.2.3 基于线性比例因子的融合健康状态在线估计模型修正 |
| 5.2.4 多失效模式耦合缓变影响抑制融合健康状态在线估计原理 |
| 5.3 实验与分析 |
| 5.3.1 实验设置 |
| 5.3.2 EMA仿真数据集融合健康状态在线估计实验与评估 |
| 5.3.3 EMA实测数据集融合健康状态在线估计实验与评估 |
| 5.3.4 APU仿真数据集融合健康状态在线估计实验与评估 |
| 5.3.5 实验结果总结 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）飞机防滑刹车系统现状和发展方向研究（论文提纲范文）
| 1 飞机刹车系统发展历程和现状 |
| 1.1 飞机防滑刹车系统发展历程 |
| 1.1.1 飞机防滑刹车系统发展的阶段 |
| 1.1.2 电子防滑刹车系统技术发展历程 |
| 1.2 飞机刹车系统发展现状 |
| 2 飞机刹车系统需解决的技术问题及措施 |
| 2.1 刹车系统油液污染度控制问题 |
| 2.2 刹车系统电磁干扰控制问题 |
| 2.3 刹车系统故障检测“虚警”问题 |
| 2.4 刹车系统与刹车机轮匹配性问题 |
| 2.5 应急刹车系统设计技术研究 |
| 2.6 飞机刹车系统试验、试飞技术研究 |
| 3未来飞机防滑刹车系统发展方向和急需关注的关键技术问题 |
| 3.1 未来飞机防滑刹车系统发展方向 |
| 3.1.1 防滑刹车系统智能化综合设计 |
| 3.1.2 防滑刹车系统综合验证技术 |
| 3.1.3 基于机电系统控制综合技术发展 |
| 3.1.4 基于多电和全电飞机高效能电刹车技术 |
| 3.1.5 飞机高压刹车系统技术 |
| 3.1.6 刹车系统健康管理技术 |
| 3.2 未来飞机防滑刹车系统的关键技术 |
| 3.2.1 防滑刹车系统智能化综合设计技术 |
| 3.2.2 防滑刹车系统综合验证技术发展方向 |
| 3.2.3 基于机电系统控制综合技术发展 |
| 3.2.4 基于多电和全电飞机的高效能电刹车技术 |
| 3.2.5 基于液压/气压高压飞机刹车系统 |
| 3.2.6 防滑刹车系统故障预测与健康管理技术 |
| 4 结论 |
（7）基于Flowmaster的航空发动机燃油热管理系统温度仿真（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 飞机热管理系统研究现状 |
| 1.2.1 飞机综合热管理系统理论研究 |
| 1.2.2 飞机综合热管理系统仿真研究 |
| 1.2.3 热管理系统的优势 |
| 1.3 航空发动机燃油系统发展概述 |
| 1.3.1 燃油系统面临的问题 |
| 1.3.2 国内外针对发动机燃油系统的建模仿真概况 |
| 1.4 课题研究内容 |
| 1.5 论文组织结构 |
| 2 燃油热管理系统分析 |
| 2.1 常见的航空发动机介绍 |
| 2.2 涡扇发动机燃油系统产热分析 |
| 2.3 发动机燃油系统热管理方案 |
| 2.4 涡扇发动机燃油系统产热量计算过程 |
| 2.4.1 燃油系统产生的热量分析 |
| 2.4.2 滑油系统输入的热量分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 航空发动机燃油热管理系统建模 |
| 3.1 建模软件 |
| 3.1.1 Flowmaster发展历史 |
| 3.1.2 Flowmaster理论基础 |
| 3.1.3 Flowmaster求解过程 |
| 3.2 温度仿真建模 |
| 3.2.1 建模流程 |
| 3.2.2 各元件的介绍 |
| 3.2.3 温度仿真模型建立 |
| 3.2.4 计算参数 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 温度仿真分析 |
| 4.1 验证模型的准确性 |
| 4.2 各节点温度分布 |
| 4.3 向飞机回油质量流量改变对燃油温度的影响 |
| 4.4 发动机全任务下温度仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 温度控制分析 |
| 5.1 温度控制理论介绍 |
| 5.1.1 PID控制理论 |
| 5.1.2 系统辨识 |
| 5.1.3 Smith预估补偿 |
| 5.1.4 根轨迹分析 |
| 5.2 温度控制策略 |
| 5.2.1 控制要求 |
| 5.2.2 控制策略 |
| 5.2.3 控制模型的搭建 |
| 5.3 实际操作 |
| 5.3.1 系统辨识 |
| 5.3.2 根轨迹作图 |
| 5.4 温度控制模型仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（8）分布式飞机机电综合系统半实物验证环境设计（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 分布式机电综合系统架构 |
| 1.1 机电综合管理系统 |
| 1.2 分布式机电综合系统 |
| 2 分布式机电系统仿真模块划分 |
| 3 分布式机电系统仿真验证 |
| 3.1 分布式仿真验证平台 |
| 3.2 试验平台组成与搭建 |
| (1)系统方案及需求分析阶段。 |
| (2)详细初步设计阶段。 |
| (3)详细设计阶段。 |
| (4)子系统测试阶段。 |
| 4 半实物仿真平台功能测试 |
| 5 结 语 |
（10）无人机短距降落机电容错控制关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 现有无人机机电系统故障分析 |
| 1.2.1 无人机故障总体分析 |
| 1.2.2 机电系统故障分析 |
| 1.3 故障诊断理论研究现状 |
| 1.3.1 基于模型的故障诊断方法 |
| 1.3.2 基于数据处理的故障诊断方法 |
| 1.4 容错控制理论研究进展 |
| 1.5 无人机着陆滑行阶段时的机电控制理论研究现状 |
| 1.5.1 飞机机电综合控制与管理系统研究现状 |
| 1.5.2 制动及纠偏过程的控制理论研究现状 |
| 1.5.3 现有滑行制动纠偏容错控制存在问题 |
| 1.6 论文主要内容及组织结构 |
| 第2章 着陆状态下无人机机电系统非线性模型分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 无人机着陆滑行制动机电系统建模 |
| 2.2.1 制动动力学模型 |
| 2.2.2 滑移率/结合系数模型 |
| 2.2.3 机电动作器建模 |
| 2.3 无人机滑行联合纠偏运动建模 |
| 2.3.1 无人机平台及坐标系定义 |
| 2.3.2 线运动方程组 |
| 2.3.3 角运动方程组 |
| 2.3.4 气动力与力矩方程 |
| 2.3.5 模型简化与仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 输出受限条件下的无人机滑行机电系统稳定控制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 一类具有输出受限的不确定非线性系统 |
| 3.3 基于非对称障碍LYAPUNOV函数的RBF动态面控制研究 |
| 3.3.1 基于最小参数学习方法的RBF神经网络 |
| 3.3.2 基于障碍Lyapunov的自适应动态面控制器设计 |
| 3.4 稳定性分析 |
| 3.5 控制仿真分析 |
| 3.5.1 干跑道下仿真分析 |
| 3.5.2 切换跑道下仿真分析 |
| 3.5.3 数值仿真结果定量分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 传感器故障下的着陆滑行容错控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传感器故障数学模型 |
| 4.3 控制问题描述 |
| 4.4 基于传感器故障估计的容错控制 |
| 4.4.1 基于观测器的故障估计 |
| 4.4.2 滑移率跟踪终端滑模容错控制算法设计 |
| 4.5 控制仿真分析 |
| 4.5.1 传感器正常时仿真分析 |
| 4.5.2 干跑道与传感器故障下的仿真分析 |
| 4.5.3 混合跑道与传感器故障下的仿真分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于执行机构故障有限时间重构的容错控制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述 |
| 5.3 自适应神经网络终端滑模观测器设计 |
| 5.4 基于分数阶自适应滑模补偿控制器设计 |
| 5.5 控制仿真分析 |
| 5.5.1 执行机构正常时仿真分析 |
| 5.5.2 执行机构故障时仿真分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 多约束条件下的着陆滑行机电系统容错控制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 一类输入输出受限的不确定非线性系统 |
| 6.3 考虑非对称约束的神经网络自适应鲁棒容错控制 |
| 6.3.1 控制输入补偿的输出约束容错控制器设计 |
| 6.3.2 稳定性分析 |
| 6.4 控制仿真分析 |
| 6.4.1 混合跑道下仿真分析 |
| 6.4.2 时变型故障下仿真分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 多输入多输出系统故障下的容错控制 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 一类扰动上界未知的非线性动态MIMO系统 |
| 7.3 考虑输入输出受限的自适应神经网络容错控制研究 |
| 7.3.1 基于指令滤波的自适应神经网络反演容错控制器设计 |
| 7.3.2 稳定性分析 |
| 7.4 控制仿真分析 |
| 7.4.1 执行机构故障下的仿真分析 |
| 7.4.2 数值仿真结果定量分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 博士期间发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
四、飞机多机电系统综合仿真的研究（论文参考文献）
- [1]数智化航空机电技术展望[J]. 周禹男,陈丽君,王小平,马健. 兵器装备工程学报, 2021(05)
- [2]民用飞机机电综合控制系统仿真设计[J]. 杨阳. 中国科技信息, 2021(10)
- [3]飞机机电系统部件健康状态在线估计方法研究[D]. 张玉杰. 哈尔滨工业大学, 2021
- [4]飞机防滑刹车系统现状和发展方向研究[A]. 韩亚国,刘忠平,董智超. 第九届中国航空学会青年科技论坛论文集, 2020
- [5]飞机多物理建模与联合仿真技术研究[A]. 郑党党,吴颖,刘俊堂,任丽强. 第十六届中国CAE工程分析技术年会论文集, 2020
- [6]基于模型的飞机机电系统综合仿真技术研究[A]. 吴颖,郑党党,李欢,任丽强. 第21届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（CCSSTA21st 2020）, 2020
- [7]基于Flowmaster的航空发动机燃油热管理系统温度仿真[D]. 康思昭. 大连理工大学, 2020(02)
- [8]分布式飞机机电综合系统半实物验证环境设计[J]. 苗栋,肖刚,余海,田蓓. 物联网技术, 2020(04)
- [9]MBSE技术研究及其在飞机机电系统综合设计中的应用[A]. 吴颖,刘俊堂. 第二十届中国系统仿真技术及其应用学术年会论文集（20th CCSSTA 2019）, 2019
- [10]无人机短距降落机电容错控制关键技术研究[D]. 孙辉. 西北工业大学, 2018(02)