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World File Search System模型转子
地面效应模型转子电压下降模拟
旋翼在地面效应 (IGE) 下运行产生的流场复杂且不稳定，还可能与地面相互作用。这种相互作用的结果是旋翼诱导流从垂直 (下洗) 转变为径向流 (外洗)。由于高流出速度产生的力量，该流场可能成为地面人员、设备和景观的风险源。此外，在出现降水或白化的情况下，流场可能与松散的沉积床相互作用，将飞机周围的颗粒物抬升。预测外洗对于直升机 IGE 操作的安全至关重要。降水通常会影响飞机正下方的活动（如搜索和救援行动），而外洗会在着陆和起飞期间影响周围环境，如人员、设备和结构。如前所述，当旋翼机在地面附近运行时，可能会发生降水和白化，这是由于旋翼尾流与松散沉积床的颗粒（如沙子、雪等）相互作用造成的。这种相互作用最终可能导致颗粒物从地面升起并被夹带进气流中。在沙漠地区或雪地中飞行时，旋翼机周围夹带的颗粒数量可能会非常多，形成云状。这种在飞机周围移动的颗粒云主要影响飞行员的视觉
基于 非参数 感应 电机 转子 磁链 估计 器 的 研究 .
基于电流模型和电压模型的传统感应电机转子磁通观测器对参数不确定性很敏感。本文提出了一种基于前馈神经网络的非参数感应电机转子磁通估计器。该估计器无需电机参数即可运行，因此不受参数不确定性的影响。该模型采用 Levenberg-Marquardt 算法离线训练。所有数据收集、训练和测试过程均在 MATLAB/Simulink 环境中完成。训练过程中强制迭代 1,000 个时期。此建模过程总共使用了 603,968 个数据集。该四输入两输出神经网络模型能够为磁场定向控制系统提供转子磁通估计，其误差为 3.41e-9 mse，训练时间为 28 分 49 秒。该模型在参考速度阶跃响应和参数不确定性下进行了测试。结果表明，所提出的估计器改进了电压模型和电流模型转子磁通观测器的参数不确定性。
基于非参数感应电机转子磁链估计器...
基于电流模型和电压模型的传统感应电机转子磁通观测器对参数不确定性很敏感。本文提出了一种基于前馈神经网络的非参数感应电机转子磁通估计器。该估计器无需电机参数即可运行，因此不受参数不确定性的影响。该模型采用 Levenberg-Marquardt 算法离线训练。所有数据收集、训练和测试过程均在 MATLAB/Simulink 环境中完成。训练过程中强制迭代 1,000 个时期。此建模过程总共使用了 603,968 个数据集。该四输入两输出神经网络模型能够为磁场定向控制系统提供转子磁通估计，其误差为 3.41e-9 mse，训练时间为 28 分 49 秒。该模型在参考速度阶跃响应和参数不确定性下进行了测试。结果表明，所提出的估计器改进了电压模型和电流模型转子磁通观测器的参数不确定性。