变阶梯结构自适应径向滑动轴承的研究

分析了变阶梯结构自适应径向滑动轴承油膜压力的形成机理 ,并建立了二段油膜楔形耦合变阶梯结构的流量控制方程 .采用有限差分法交叉循环迭代求解了油膜压力的雷诺方程和变阶梯结构的流量控制方程 ,比较了设计参数对这种径向滑动轴承的最小油膜厚度、压力分布、承载能力、摩擦阻力等性能和温升的影响 .研究结果表明 :合理地选择设计参数可以使得这种滑动轴承具有较好的润滑性能和承载特性 .

随动耦合变阶梯径向滑动轴承动力特性及稳定性的研究

用有限差分法循环迭代求解了随动耦合变阶梯结构径向滑动轴承油膜压力的雷诺方程和两阶段油膜耦合变阶梯结构的流量控制方程 .在分析轴承油膜压力形成机理及静力特性的基础上 ,采用对位移和速度的小扰动法计算了轴承的动力特性系数 ,考察了运转参数对这种轴承承载特性、动力特性系数、等效刚度、界限涡动比以及界限失稳转速的影响 .结果发现合理地选择设计参数可以使这种轴承具有较好的静力特性。

一种修正的自适应网格交互多模型算法

将径向速度引入到自适应网格交互多模型算法中,并针对自适应网格算法在跟踪过程中网格中心不稳定的问题增添模型集改变阈值,提出了一种修正的自适应网格交互多模型算法。同时对一些关键参数作了深入研究。仿真表明,提出的修正算法提高了算法稳定性,增强了模型滤波器与真实运动模式的匹配程度,减小了跟踪的速度误差和距离误差,很好地改善了跟踪性能,并具有全面自适应的跟踪能力。

参数突变自由漂浮空间机器人神经集成控制

本文以自由漂浮空间机器人为被控对象,针对机器人手臂在捕获大质量目标后,如何保证控制精度这一问题,提出基于神经网络的鲁棒控制策略.由于测量误差和外界干扰等因素的影响,空间机器人系统存在参数和非参数两种不确定性,利用径向基函数神经网络来学习系统的未知参数不确定性,设计隐层和输出层之间权值参数学习律来保证自适应在线调整,鲁棒控制器补偿非参数不确定性和神经网络的逼近误差,利用冗余机理来集成两种控制器,从而确保了捕获后的控制精度,基于Lyapunov理论证明了整个闭环系统全局渐进稳定.所提控制方法无需空间机械臂精确数学模型,仿真结果表明了这种控制器的有效性,且由于空间机械臂的低速工况,这为神经网络提供了充足的学习时间,保证了工程应用的实时性.该控制方法对于国防、航空航天及其安全领域具有重要的工程应用价值.