航空发动机燃油系统执行机构故障诊断及验证

研究了基于执行机构模型以及发动机逆模型的发动机燃油系统执行机构及其传感器故障诊断方法.基于发动机半物理仿真试验台试验数据建立执行机构小闭环传递函数模型,通过二次多项式拟合将油针位置转换为燃油流量.提出基于自校正在线训练神经网络算法建立发动机逆模型,以离线训练网络参数初始化在线系统,基于阈值更新网络参数,并对学习速率进行自校正,以提高算法的泛化能力及收敛速度.对比执行机构模型输出、发动机逆模型输出与LVDT传感器测量位移换算得到的燃油流量,基于阈值判断故障状态.在T700涡轴发动机半物理仿真试验平台上进行试验,实现了在发动机额定及各种性能退化状态下,执行机构及其传感器漂移和偏置故障的准确诊断及定位,验证了算法的有效性.     

数据挖掘在运载火箭智能测试中的应用

针对运载火箭复杂系统的故障检测难以建立准确的数学模型的问题,研究了基于数据驱动的数据挖掘异常检测算法,对多种数据挖掘算法在运载火箭发动机异常检测的应用进行了研究和分析,提出了基于混合概率密度统计的多策略异常检测评价算法。该算法基于非监督学习的算法挖掘火箭发动机不同参数间的正常关联模型,火箭发动机早期的异常数据会引起正常关联模型的破坏,引入混合概率密度统计的多策略异常检测评价机制,可以有效屏蔽参数测量故障对系统故障检测的影响,从而更加准确给出系统异常程度。使用发动机历史试车数据作为样本进行特征模型的训练,使用一元、多元和混合概率密度模型对存在异常的发动机试车数据进行了实时异常检测的实验验证。实验结果表明,相比传统基于阈值和规则的异常检测算法,基于概率密度统计的多策略异常检测算法不仅可给出系统的正常和异常的状态,还可计算各参数和整个系统的异常值,为运载火箭进一步的故障诊断提供更加灵活的参考。     

航空发动机直通型篦齿径向变形稳健性优化

为了降低参数不确定性对发动机直通型篦齿径向变形的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和概率分位数区间模型的稳健性优化方法。通过LS-SVM建立参数与篦齿径向变形的响应面近似模型,考虑到参数不确定性分布类型的差异性,采用概率分位数区间方法建立稳健性优化模型,对篦齿结构径向变形进行了稳健性优化设计。结果表明:优化后的篦齿结构径向变形概率分位数区间比优化前减少6%,参数灵敏度分析结果也验证了该优化方法的有效性。     

基于单类支持向量机的航空发动机故障检测

通过监控航空发动机性能参数,准确判断发动机的工作状态,预知发动机的异常变化．为预防和排除故障提供充足的时间和决策依据。开发出利用QAR（quick access Feeorder．快速存取记录器）数据的发动机故障检测系统,该系统基于民航发动机的QAR数据,由于发动机正常运行数据容易获取．而故障样本难以获得．因而采用单类支持向量机（OCSVM）,仅依靠发动机的健康数据建立其分类器。利用OCSVM分类器．监控后续航班参数是否出现异常,通过分析检测结果,实现发动机故障检测。采用该系统监控航空发动机性能参数．及时发现发动机运行状态异常,证明了系统的可行性和有效性。     

航空发动机滑动局部线性模型及控制

为了提高航空发动机的控制性能和控制系统的可靠性,提出一种基于粒子群算法的航空发动机局部小区域自适应滑动 的线性模型建立方法和双闭环自适应PI控制方法。在辨识区间内,以发动机转子转速为状态变量,采用在线实测数据和粒子群算法的参数估计方法,使模型辨识参数按照设定区间大小自适应跟踪滑动,从而保证线性模型能够精确逼近发动机的非线性动态。通过分析发动机燃油调节器的工作特性,建立了燃油调节器计量活门和电液伺服阀的传递函数,并根据所构建的模型,设计了航空发动机转子转速和燃油流量双闭环自适应PI控制系统以实现对航空发动机的精确控制。结果表明：利用局部滑动自适应辨识计算机得到的数据与发动机稳态、动态试验数据相吻合,且双闭环仿真控制性能满足航空发动机工作性能要求,表明所提出的航空发动机局部线性建模方法和自适应PI控制器参数算法对提高发动机的控制性能是有效的。     

基于乏信息失效数据的可靠性评估方法

基于乏信息失效数据,提出了机械产品可靠性的最大熵评估模型.根据可靠性经验值公式,获得失效数据的可靠性经验值向量,并逆推出离散失效频率向量即获得统计直方图;基于区间映射的牛顿迭代方法获得具有最大熵的概率密度函数,对其积分获得失效概率分布函数,进而得到可靠性估计真值函数.仿真案例和试验案例研究证明该方法可以很好地评估已知分布的可靠性并有效地解决只有失效数据而没有概率分布任何先验信息的可靠性评估问题.在寿命给定时,最大熵方法获得的可靠性取值与已知分布获得的可靠性取值之间的差值非常小仅为3.40%.      

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的 飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的 SMO 算法及粒 子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的 方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并 对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。     

熵方程在瞬态空气系统流动方向判断中的应用

将非平衡态的熵方程应用于空气系统的求解中,推导了管道元件和节流元件内的熵产变化率的表达式,并通过熵产的非负性来判断流体的流动方向。结合模块化的建模思想,建立了瞬态空气系统流体网络法仿真程序。使用Shock-tube 模型与双腔模型进行验证。仿真结果与实验结果基本吻合，表明利用非平衡态的熵产能够准确判断瞬态空气系统中的流动方向，克服了总压判断的局限性，加速了空气系统的收敛。      

含不确定参数的复合材料壁板热颤振分析

研究了含有不确定结构参数的壁板颤振问题,利用vonKarman大变形应变-位移关系、气动力活塞理论和准定常热应力理论建立了复合材料壁板颤振的气动弹性力学模型,考虑在壁板颤振分析模型中存在的不确定参数,将其用区间向量定量化,基于区间扩张理论和Taylor级数展开,并结合有限元计算方法,提出了区间分析的方法来估计含有不确定参数的壁板结构颤振临界风速的区间,以及发生极限环振动时振幅的变化区间。通过数值算例,将本文提出的壁板颤振的区间有限元模型与随机有限元模型进行了比较,显示了本文方法的有效性和可行性。这种方法的优点是只需要知道不确定参数的所在范围界限,为解决含有不确定参数的壁板颤振这类复杂的气动弹性动力学问题提供了一个途径。     

某型发动机起动模型的支持向量机辨识及应用

为了解决某型涡扇发动机慢车转速以下的数学模型难以建立,无法进行起动性能数值计算的问题,提出了用支持向量机辨识起动模型,依据辨识结果估算起动性能的方法。采用发动机起动试验数据作为学习样本,建立了基于支持向量机的非线性动态起动模型。根据该型发动机起动供油量调整试验得到的供油压力数据,利用所建立的模型对起动性能进行了估算,给出了估算结果与试验数据的对比情况。研究表明,将支持向量机用于起动模型的辨识是可行的,能够较好地解决某型发动机起动性能计算的难题。     

基于定性模型的液体火箭发动机故障诊断

建立了液体火箭发动机各类部件在正常和故障状态下的定性工作模式库，然后根据液体火箭发动机系统的拓补结构和系统的定性故障特征寻找系统全局定性解，并依据全局解中各个部件的状态来确定系统的故障部件。方法具有较好的解释性，在计算机上实现只需少量的内存和执行时间。另外，该方法用节点支路关联矩阵来表示系统的拓扑结构，具有一定的通用性。     

Dynamics Model of Carrier-based Aircraft Landing Gears Landed on Dynamic Deck

In order to study the carrier-based aircraft landing laws landed on the carrier, the dynamics model of carrier-based aircraft landing gears landed on dynamic deck is built. In this model, the interactions of the carrier-based aircraft landing attitude and the damping force acting on landing gears are considered, and the influence of dynamic deck is introduced into the model through the deck normal vectors. The wheel-deck coordinate system is put forward to solve the complex simulation problem of force-on-wheel which comes from the dynamic deck. At last, by simulation, it is demonstrated that the model can be applied to landing attitude when the carrier-based aircraft is landing on the dynamic deck, it is also proved that the model is comprehensive and suitable for any abnormal landing situation.     

基于人工免疫的直升机传动系统在线异常监测方法

 针对直升机在线监测时难以提取状态特征的问题，提出一种适用于直升机传动系统在线状态监测方法。该方法基于生物免疫系统反面选择机理，利用改进型反面选择算法并结合人工神经网络进行监测。该方法能有效地提取直升机传动系统的状态特征，并结合直升机传动系统的实际情况准确得出状态异常度。在线监测实例结果表明，该方法能较准确监测出直升机传动系统的异常状态，验证了该方法具有较好的在线性、准确性及鲁棒性。     

基于正态云模型的方法求解目标可能位置域

面向辅助决策军事需求的原则,介绍了定性与定量之间的不确定性转换模型-正态云模型。综合该模型的模糊性和随机性,求解导弹攻击敌方水面舰艇的可能位置域。     

基于类云模型的c均值聚类航迹关联算法

针对多传感器多目标航迹关联的特点,提出了将类云模型和c均值聚类联合应用于航迹关联的解决方法。将表征航迹特征的参量构成聚类中心和待分类的样本空间,利用类云模型和c均值聚类算法对来自不同传感器的航迹进行分类和收敛判断,构建了基于类云模型的c均值聚类航迹关联模型,有效地解决了目标密集环境下的航迹关联问题,通过仿真研究说明了该算法的有效性和鲁棒性。     

抗差自适应分步滤波算法在PPP/INS组合导航中的应用

针对常规抗差自适应滤波算法在PPP/INS组合导航应用中存在难以准确识别和分离观测粗差及运动异常对定位结果影响的问题，基于分类因子自适应滤波原理,提出了一种抗差自适应分步滤波算法。该算法首先执行第一步滤波,对状态模型异常信息进行隔离，仅对观测粗差进行诊断和抗差处理；然后在第一步滤波的基础上，执行第二步滤波，对状态模型异常进行诊断和自适应处理。算法分析表明，抗差自适应分步滤波算法可以准确地识别和分离观测粗差和运动异常扰动。实验结果表明，抗差自适应分步滤波算法能够进一步增强滤波算法抵抗观测粗差和运动异常扰动对滤波结果的影响，提高PPP/INS组合导航系统定位结果的稳定性和可靠性。     

航空发动机整机振动故障模糊信息熵诊断方法

为了获得航空发动机整机振动故障征兆与故障原因之间难以确定的复杂隶属关系,提高故障诊断的准确率,基于模糊数学理论和信息熵理论,提出了基于模糊信息熵的发动机整机振动故障融合诊断方法。通过建立模糊信息熵融合诊断的数学模型,使定量分析与专家经验和定性分析相结合,并应用于某型航空发动机整机振动故障诊断。实际应用表明,基于模糊信息熵融合的诊断模型较单一的模糊诊断模型准确率明显提高,验证了该方法用于航空发动机整机振动故障诊断是有效的。     

OpenGVS中三维云的快速模拟

三维云的模拟可以大大提高飞行模拟器视景的逼真度,粒子系统又是模拟三维云的有效方法.介绍了三维视景中模拟三维云的几种常用方法,分析了OpenGVS中仿真云的局限性以及粒子系统模拟三维云的优点,在分析粒子系统的基础上,提出了一种在OpenGVS中基于灰度图约束的模拟三维云的方法,利用该算法,通过恰当选择粒子数量和粒子模型可以在取得逼真效果的同时满足视景系统实时性的要求.最后给出了在OpenGVS中的实现方法.     

双电机同步交叉耦合PID控制器的设计与试验验证

针对双电机同步控制问题,提出了一种交叉耦合PID控制器。首先建立双电机同步控制系统的数学模型,然后设计交叉耦合PID控制器,并给出了基于交叉耦合PID控制的双电机同步控制系统的稳定性定理,最后在双电机同步控制试验平台上进行试验。试验结果验证了设计的交叉耦合PID控制器的可行性。     

基于 C-AHP的舰炮装备保障性指标体系

在指标体系构建过程中,应用一种云模型（CloudModel）与层次分析法（AHP）相结合的云层次分析法（C—AHP）,构建舰炮装备保障性指标体系的层次结构,针对指标体系中定性定量指标的特性,依据指标的相对重要性筛选各层次指标。实例证明,该方法可有效解决舰炮装备保障性指标体系构建中指标分类不明确,以及由于各类定性定量指标繁杂导致的指标筛选困难等问题。