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对燃油系统测量元件进行了基于小波变换、小波RBF神经网络的故障诊断方法研究,并将这些方法在燃油系统中进行了验证.研究了Matlab和C++Builder的交互编程及各诊断方法的实现,并编制了基于以上智能诊断方法的燃油系统状态检测和故障诊断及管理软件,软件计算的结果验证了小波RBF神经网络算法的可行性. 相似文献
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对液压系统的主要元部件—液压泵的主要故障模式 ,详细研究了其失效机理 ,提出了相应的故障诊断方法 ,并利用试验系统对故障诊断方法进行了验证。研究表明 ,通过对液压泵压力信号、加速度信号及回油流量信号的测试 ,利用相应的故障诊断方法 ,可以有效地实现多故障诊断。本方法也适用于直轴泵 相似文献
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应用离散小波变换(DWT)和神经网络相结合构建直升机主减速器速器故障诊断系统: DWT对振动信号进行特征提取,神经网络对故障进行辨识和分类。阐述了DWT、帕塞瓦尔定理和广义回归神经网络(GRNN)基本理论,提出了直升机主减速器的故障诊断系统流程图,最后用某型直升机飞行时主减速器上的振动数据对该系统进行验证。实验使用了BPNN(back-propagation neural network)和GRNN两种神经网络,结果表明:提出的故障诊断系统能对主减速器故障进行较好的辨识和分类,这将为直升机主减速器故障诊断系统的进一步开发提供新的技术参考。 相似文献
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文中研究了海上动目标雷达回波与海杂波在分数阶Fourier域(FRFT域)的分形特性,利用两者幅值起伏程度的不同,提出了一种基于FRFT域分形维数差异的动目标检测方法。该方法以处处连续而不可导的非平稳不规则信号模型——分数布朗运动作为FRFT域分形模型,通过仿真分析实测海杂波数据的分形曲线,证明海杂波在FRFT域的无标度区间内具有分形特性。提取出FRFT域海杂波与动目标回波的分形维数,并利用其固有的差异进行目标检测。经不同极化方式下海杂波数据仿真,验证了算法的有效性。 相似文献
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为了解决微型燃气轮机在变工况条件下的传感器信号故障诊断问题,提出了基于1簇卡尔曼滤波器的故障诊断方法。该方法基于V字研发流程,使用基于模型的设计方法开发了Simulink微型燃气轮机部件级仿真模型,设计了变负载条件下的传感器故障诊断与隔离系统。基于全数字仿真平台和硬件在环仿真平台对模型以及故障诊断与隔离系统进行集成验证。结果表明:基于MBD方法的全数字仿真及硬件在环仿真具有很高的一致性,能够快速实现模型转换及验证,为微型燃气轮机控制算法开发与硬件在环验证提供了有力的支持。 相似文献
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针对地磁匹配导航对匹配区适配性研究的需求,提出一种基于分形维数分析地磁匹配区适配性的方法,从原理上分析了分形维数与适配性之间的关系,在几块选定区域的地磁图上分别对分形维数进行了计算和分析,最后在上述选定区域进行了匹配仿真试验.结果表明:匹配仿真试验中所反映的地磁图适配特性与提出的方法分析所得结果具有良好的一致性,分形维数在指示地磁图适配性上具有优良的性能. 相似文献
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通过基于二值图像处理技术对LY12CZ铝合金表面腐蚀图像进行特征提取,获取不同腐蚀时间下的蚀孔数目;基于统计分形模型的基础上,发现铝合金蚀孔分布具有统计意义上的分形特征;随着腐蚀时间的增加,分维数与失重率也随之增加,分维数随腐蚀时间的变化规律与失重率随腐蚀时间的变化规律基本一致,都符合幂函数的形式,故可采用分维数作为评... 相似文献
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离心压缩机叶轮旋转失速的相空间重构及分形特征 总被引:1,自引:1,他引:0
结合非线性动力学中的相空间重构和分形理论,提出了一种分析离心压缩机叶轮旋转失速动力学特征的方法.采用数值方法对低速离心压缩机(LSCC)叶轮旋转失速状态进行了模拟,得到了失速工况下叶轮出口多个位置的气流压力时间序列.对各压力时间序列进行相空间重构,构造出一低维动力系统,其时间延迟和嵌入维数通过运用C-C方法得出.对重构的动力系统的相图进行了分形特征分析,计算了相应的分形维数.研究表明:叶轮旋转失速后系统的压力信号具有混沌特性,在相图上表现为具有分形结构,揭示了旋转失速后系统的动力学特征.计算分析分形维数后发现,数据采集点位于相同半径处计算得到的分形维数相近,约为3.39;数据采集点的半径增大时,分形维数减小. 相似文献
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提出了基于Kolmogorov熵的航空发动机转子—机匣系统状态识别和故障诊断新方法。应用关联积分算法,基于实测的航空发动机机匣振动时间序列求解了转子—机匣系统不同工作状态和故障状态的Kolmogorov熵;基于Kolmogorov熵,对航空发动机转子—机匣系统进行了状态识别和故障诊断。研究结果表明,该法具有较高的状态识别和故障诊断能力。 相似文献
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The fundamentals of fractal geometry are reviewed, and its application to the millimeter-wave radar detection of stationary targets in a clutter background is described. First, high-range-resolution (HRR) profiles are used to determine the fractal interpolation functions needed to create fractal signatures. The fractal dimension is then determined for these signatures. On the basis of the value of the fractal dimension, the signature is declared to represent either a target of interest or clutter. The results of a CFAR (constant false alarm rate) simulation are presented to illustrate the performance of the method. They indicate that the fractal dimension feature used seems to be independent of amplitude. Thus, the fractal dimension information combined with traditional amplitude processing techniques will improve probabilities of detection 相似文献