三角样条小波的构造及其在故障检测中的应用

本文首先给出了三角样条函数极其性质,然后在此基础上给出了一种构造三角样条小波的新方法.该方法简单易行,而且构造出的小波具有许多良好的性质,这些对信号处理是非常重要的.最后,将构造出的小波应用于故障信号的检测,与一些常用的小波相比,不但消除了边界效应,而且使故障信号在变换域内能量更集中.从而提高了故障检测的准确性.     

B-样条小波的构造

本文利用B-样条的函数和多尺度分析构造出了一类新的样条小波.首先,这种构造方法是非常简单而又易于操作的;其次,构造出的这些小波集许多优良性质于一身,如短文集,高阶的消失矩,对称性和反对称性、半正交性及正则性等.     

B—样条小波的构造

本文利用B—样条的函数和多尺度分析构造出了一类新的样条小波。首先，这种构造方法是非常简单而又易于操作的；其次，构造出的这些小波集许多优良性质于一身，如短文集，高阶的消失矩，对称性和反对称性、半正交性及正则性等。     

多进制样条小波及其在图像压缩中的应用

本文首先证明了样条尺度函数满足M(M为大于等于2的自然数)进制尺度方程,然后构造出了一类新的相应的多进制样条小波。构造方法简单灵活,且可根据需要构造具有高阶的消失矩、对称性、反对称性、光滑性、短支集等优良性质的小波,这些对信号处理是非常重要的。最后,将构造出的小波应用于图象的压缩,与一些常用的小波(如Daubechies小波、biorthogonal小波等)相比,具有更好的计算性能和压缩性能。     

基于B样条小波有限元激光陀螺抖轮的分析

建立了激光陀螺抖轮的三维有限元模型,对其振动特性进行了模态分析,建立了整个 模型B样条小波有限元模型;研究了一类新的有限元空间,它以B样条小波函数作为有限等参 元的形状函数;建立了模型的B样条小波有限元序列,利用B样条小波函数的变尺度特性在不 改变网格的剖分下提高分辨率,因此在处理局部应力集中,曲率分布突变边界等应用中具有 一定的优势,所以它的结果更接近于实际。最后对系统模型进行了仿真,给出了各个阶次 模态值,通过与传统有限元比较发现小波有限元具有收敛性好、求解迅速和网格划分灵活
等优点,这对于激光陀螺抖轮的优化设计具有重要参考价值。
     

一种基于小波和人工神经网络的故障检测与诊断方法

提出了一种基于小波和人工神经网络的故障检测与诊断的方法，该方法利用小波包分解的精确细分的特点，分别对正常系统和故障系统的采样信号进行精确特征提取，并构造一系列基于信号能量且具有表征系统状态能力的特征向量，然后利用人工神经网络分类器对系统在各种状态下的特征向量进行分类决策，从而实现对系统的故障检测与诊断。     

基于区间样条小波的太阳帆轨迹优化算法

针对太阳帆轨迹优化问题,提出了一种基于区间样条小波的新颖数值算法。首先推导了太阳帆航天器的轨道动力学方程并提出了优化目标函数,然后提出了基于区间样条小波函数及其导数算法的最优控制直接数值法。该优化算法的核心是基于区间样条小波函数及其导数算法,在小波配点上将状态与控制变量作离散化处理,进而可利用小波函数有效逼近带有突变的优点,提高了求解以小波系数为参数的非线性规划问题的计算精度和效率。对典型的地球－水星之间的太阳帆轨道优化问题的仿真结果表明,基于小波的数值解法优于半解析法。     

基于小波分析的容错组合导航系统故障检测算法研究

针对目前多数故障检测法对缓变的软故障检测不灵敏,延迟性较大,无法判断各种故障类别等问题,在分析利用小波奇异性进行故障检测原理的基础上,提出了一种基于模极大值原理的导航传感器故障检测方法。该算法利用传感器的观测量来诊断传感器是否正常工作,文中给出了利用小波奇异性进行故障检测的原理描述及利用该算法进行故障检测算法流程。该算法不仅对导航传感器软故障具有较高的检测灵敏度,而且可以通过故障点处信号的Lipschitz指数来判断故障类别,为传感器故障隔离和修复提供有效的信息,因此可以更好的保障多传感器容错组合导航系统的可靠性。计算机仿真表明所提方法是有效的,具有较高的实用性。     

一维波动方程的小波解法

利用具有紧支集的Daubechies正交小波基函数,构造出了一种新的计算一维波动方程的数值方法--小波解法.由于该方法充分利用了Daubechies小波函数良好的局部性质,并且巧妙地运用了Fourier变换,数值试验表明该方法不但精度高,而且计算量小.     

一维波动方程的小波解法

利用具有紧文集的Datubechies正交小波基函数，构造出了一种新的计算一维波动方程的数值方法——小波解法。由于该方法充分利用了Daubechies小波函数良好的局部性质，并且巧妙地运用了Fourier变换，数值试验表明该方法不但精度高，而且计算量小。     

用于发动机涡轮盘叶片加工的夹具设计

介绍了用于加工发动机涡轮盘叶片夹具的设计准则,并给出了采用矢量三角函数和VC软件计算夹具极限偏差的公式及其判别依据,采用该准则设计的夹具用于涡轮盘叶片加工,产品满足设计要求,并通过了发动机热试车考核。     

二维有限元多尺度小波

本文利用有限元插值和多尺度分析理论构造出了二维有限元尺度函数及相应的有限元多尺度小波。构造出的尺度函数及小波函数具有许多良好的性质，如短支集、高阶消失矩、半正交性、正则性和对称性等。     

竞争学习模糊神经网络及在导弹故障诊断中的应用

尽管基于解析冗余的故障诊断方法有许多突出的优点而越来越多地得到的研究和应用，但它依赖于系统的模型，当系统存在非线性或不确定性时，存在难以建模的困难，模糊神经网络可以通过学习建立系统的模型，且模型参数有明确的物理意义，初始参数易于选择，成为解决这一问题的优选途径，作者通过把模糊神经网络的学习转化为竞争聚类和线性优化问题，基于竞争聚类和最小二乘原理，提出了一种模糊神经网络学习算法，并在某伺服机构上进行     

一类飞行器网络控制系统的鲁棒故障检测算法

针对同时存在马尔可夫短时延和数据包丢失的网络环境,研究了一类飞行器网络控制系统的鲁棒故障检测问题。通过将马尔可夫短时延与丢包建模为一个有限马尔可夫链,并针对丢包建立相应的数学模型,飞行器网络控制系统被建模为离散有限马尔可夫跳变线性系统。在此基础上构建残差发生器,相应的故障检测问题归结为滤波问题。以线性矩阵不等式的形式给出并证明了故障检测滤波器的存在条件和求解方法。仿真结果表明,所提出的建模方法能够有效地减少丢包对故障检测性能的影响,同时上述故障检测方法对故障敏感,对未知扰动具有鲁棒性。     

基于故障因子函数的鲁棒联邦滤波算法研究

针对联邦滤波器子系统传感器故障，提出了一种基于状态递推器的滑动残差检验法，并在故障检测函数的基础上，定义了故障因子函数，用于联邦滤波器的信息分配。根据新的算法，联邦滤波器的信息分配系数可根据故障因子函数进行自动调整，以减少故障通过全局重置对其他无故障子系统的污染程度，从而减少了故障信息的影响程度和持续时间，提高了故障隔离后联邦滤波器的快速恢复能力。仿真结果表明该算法是有效的。     

基于增广观测器的非线性系统执行器故障诊断

针对一类满足李普希茨条件的非线性系统,提出了一种新的执行器故障诊断方法。将执行器故障作为增广状态向量的一部分构造一个增广系统,然后利用线性矩阵不等式方法设计一个增广状态观测器,能够同时获得原系统的状态和执行器故障的渐近估计。利用李亚普诺夫理论分析了增广状态观测器的稳定性和收敛性。最后,将所提出的方法用于卫星姿态控制系统执行器的故障诊断,仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于模糊观测器的不确定非线性系统故障检测方法

给出了一种不确定非线性系统的基于模糊观测器的故障诊断方法。用T-S模型描述不确定非线性系统,从而得到一种新的模糊观测器,并给出了其稳定性约束条件LMI。将模糊观测器和实际系统的输出之差作为残差可对不确定非线性系统进行故障检测。最后给出了一个控制系统感应电机的故障诊断应用实例。     

层次化故障诊断系统在设备维修中的应用设计

针对复杂电子设备系统故障检测难度大的问题,在故障树分析法定性定量分析的基础上探讨故障诊断系统的结构模型,设计辅助设备操作人员对设备故障点确定及维修的层次化故障诊断系统,以提高设备维修的准确度并且缩短维修时间,保证设备的良好运行.     

机载导弹电路多级信息融合技术的故障诊断

本文建构了多级信息融合技术故障诊断的框架 ,分析了该技术进行故障诊断的原理 ,并结合某型机载导弹电路说明该技术在故障诊断中的应用 ,得到了较为理想的结果。