發(fā)布時間：2021-11-14 08:17

　　機電作動器（Electromechanical Actuator,EMA）隨著多電全電概念的提出,目前逐步應(yīng)用于新型多電飛機中。機電作動系統(tǒng)減少了傳統(tǒng)液壓作動系統(tǒng)中的復(fù)雜回路,減輕了重量并簡化了維護程序,具備了多種優(yōu)勢。而其中,傳感器故障對于機電作動系統(tǒng)的安全性具有較大影響,因而需要特別關(guān)注。目前傳感器故障檢測研究具有信號具備噪聲,檢測范圍小,網(wǎng)絡(luò)檢測時間較長,信號恢復(fù)僅依靠故障強度反推等問題。為了解決上述問題,本文首先建立了機電作動系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,整理了機電作動系統(tǒng)的傳感器類型與對應(yīng)的故障類型。針對信號本身的固有噪聲影響故障檢測的問題,設(shè)計了小波包去噪方法,并對比了與小波去噪的不同。然后基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并根據(jù)故障類型不同,設(shè)計了二級神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障檢測系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以時序訓(xùn)練方式為例,進行了不同學(xué)習(xí)方法對比,并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了遺傳算法的優(yōu)化,與傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了對比。完成故障檢測后,考慮到傳感器信號受操縱影響具有不確定性,考慮采用動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的方式對故障后的傳感器信號進行恢復(fù),從而解決輸入隨機性和非液態(tài)故障后的信號恢復(fù)問題,對比了非線性動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與NARX網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的差異。最后,基于... 

【文章來源】：中國民航大學(xué)天津市

【文章頁數(shù)】：98 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

作動器控制電子單元

中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文8(2)驅(qū)動電機飛控機電作動系統(tǒng)的驅(qū)動電機一般使用無刷直流電機，如下圖2-3所示。對比有刷直流電機，其可靠性更高，去除了換向器從而無換向火花，同時機械噪聲較低，壽命較有刷電機大幅提高；另外，無刷直流電機屬靜態(tài)電機，故其空載電流較校圖2-3無刷直流電機圖2-4展示了無刷直流電機換向原理。電機使用位置傳感器檢測電機繞組電平信號變化以定位轉(zhuǎn)子的位置，并將位置信息反饋至逆變器以完成轉(zhuǎn)子換向。電機本體位置傳感器控制電路驅(qū)動電路逆變器RCBA+圖2-4無刷直流電機換向原理(3)機械傳動組件飛機在真實飛行中需要克服較大氣動力，而電機的實際輸出難以滿足目標(biāo)，故需使用減速齒輪增大轉(zhuǎn)矩。飛控機電作動系統(tǒng)一般采用三級減速齒輪組，其結(jié)構(gòu)如下圖所示，將無刷直流電機輸出的高轉(zhuǎn)速低轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)化為低轉(zhuǎn)速高轉(zhuǎn)矩輸入至滾珠絲杠。

中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文8(2)驅(qū)動電機飛控機電作動系統(tǒng)的驅(qū)動電機一般使用無刷直流電機，如下圖2-3所示。對比有刷直流電機，其可靠性更高，去除了換向器從而無換向火花，同時機械噪聲較低，壽命較有刷電機大幅提高；另外，無刷直流電機屬靜態(tài)電機，故其空載電流較校圖2-3無刷直流電機圖2-4展示了無刷直流電機換向原理。電機使用位置傳感器檢測電機繞組電平信號變化以定位轉(zhuǎn)子的位置，并將位置信息反饋至逆變器以完成轉(zhuǎn)子換向。電機本體位置傳感器控制電路驅(qū)動電路逆變器RCBA+圖2-4無刷直流電機換向原理(3)機械傳動組件飛機在真實飛行中需要克服較大氣動力，而電機的實際輸出難以滿足目標(biāo)，故需使用減速齒輪增大轉(zhuǎn)矩。飛控機電作動系統(tǒng)一般采用三級減速齒輪組，其結(jié)構(gòu)如下圖所示，將無刷直流電機輸出的高轉(zhuǎn)速低轉(zhuǎn)矩轉(zhuǎn)化為低轉(zhuǎn)速高轉(zhuǎn)矩輸入至滾珠絲杠。

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的生產(chǎn)調(diào)度研究[J]. 靳譚,楚建安.  信息通信. 2019(10)
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[5]基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對海底管道受撞擊損傷預(yù)測[J]. 姜逢源,趙玉良,董勝,蒙占彬.  海洋湖沼通報. 2019(03)
[6]基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號分類方法[J]. 王莉,郭曉東,惠延波.  電子技術(shù)應(yīng)用. 2019(06)
[7]基于貝葉斯更新的機電作動器健康因子構(gòu)建方法[J]. 張玉杰,馮偉童,劉大同,彭宇.  儀器儀表學(xué)報. 2019(05)
[8]基于Shannon熵的鋼絲繩斷絲損傷信號小波包去噪研究[J]. 朱良,譚繼文,張義清.  煤礦機械. 2019(03)
[9]基于DWNN的機電作動器漸變性故障診斷[J]. 王劍,王新民,謝蓉,曹宇燕,李婷.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2019(09)
[10]基于IMM-UKF方法的機電作動器突發(fā)性故障診斷研究[J]. 王劍,王新民,謝蓉,李婷,曹宇燕.  北京理工大學(xué)學(xué)報. 2019(02)

碩士論文
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[2]飛控機電作動系統(tǒng)非線性建模和故障分析[D]. 楊珍書.中國民航大學(xué) 2018
[3]基于NARX神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時序預(yù)測模型的分簇數(shù)據(jù)融合研究[D]. 何超杰.重慶郵電大學(xué) 2017
[4]執(zhí)行機構(gòu)受限條件下的導(dǎo)彈主動容錯飛行控制方法研究[D]. 包振洲.南京理工大學(xué) 2017
[5]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和NAR動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的期貨跨品種套利策略對比研究[D]. 梁仁方.浙江財經(jīng)大學(xué) 2016
[6]電動舵機伺服系統(tǒng)的間隙與摩擦補償控制[D]. 蘭遠(yuǎn)鋒.北京交通大學(xué) 2016
[7]基于BP-GA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的六安市空氣質(zhì)量預(yù)測研究[D]. 鮑慧.安徽大學(xué) 2015
[8]一種適用于中小無人機的飛控舵面機電作動系統(tǒng)設(shè)計[D]. 童安平.電子科技大學(xué) 2015
[9]基于小波包去噪的股價組合預(yù)測模型[D]. 池貝.蘭州大學(xué) 2014



本文編號：3494287