某型发动机高原起动过程数学模型建立

针对某型发动机高原起动过程具有危险性大和变化规律复杂的特点,提出了一种变记忆长度的小波变换多分辨分析方法。该方法将辨识的数据分解到不同频段,然后针对各不同频段采用不同的记忆长度进行辨识,从而可以建立起该型发动机高原起动过程的数学模型,为高原起动试验提供理论参考。      

惯导平台车载试验中里程仪刻度因子在线辨识方法研究

本文综合了限定记忆辨识算法和渐消记忆辨识算法的优点,并将一种具有收敛速度快、跟踪能力强的优点的可变遗忘因子加入其中,从而得到了一种新的在线递推辨识算法并进行了仿真验证.仿真结果证明了该方法的有效性,该方法可在线辨识里程仪刻度因子并可提高其辨识精度.     

基于大气湍流激励的颤振试飞随机响应EFDD方法分析及应用

EFDD方法是近年国外提出的一种新的模态辨识分析方法。基于仿真分析研究,提出了能显著提高模态参数辨识准确度的变参数EFDD分析方法。多项试飞应用表明,利用大气湍流激励变参数EFDD分析方法,不仅有效解决了现代大中型飞机密集模态辨识问题,提高了模态参数识别准确度,而且该方法解决了飞行中无法实施人工激励的试飞问题,对现代大中型飞机的颤振试飞具有重要意义。     

基于LSTM的空间机器人系统惯性张量在轨辨识

在空间机器人抓捕目标的过程中,整个系统的惯性张量会随时间变化且在目标被捕获瞬间发生突变,这会严重影响整体姿态控制的精度。针对以上问题,提出了一种基于长短期记忆（LSTM）的系统惯性张量在轨实时辨识方法。首先,对于目标捕获前后的2个阶段,利用拉格朗日方程建立了空间机器人的动力学模型;然后,基于所建空间机器人模型采用域随机化方法生成足量训练数据,并用其对由LSTM网络与多层全连接网络构建的参数辨识网络进行训练;最后,使用训练好的参数辨识网络对系统惯性张量进行辨识。数值仿真结果表明：所提方法能够精确辨识空间机器人抓捕过程中的系统惯性张量,所研究系统的主惯量平均相对辨识误差小于0.001,惯性积的平均相对辨识误差小于0.01。     

飞机机械操纵系统建模

本文综合利用了多自由度系统的模态分析方法、模型解耦及降阶方法、非线性系统数字仿真方法、系统辨识与参数估计技术及各种合理的计算方法,提出了杆系基本固有频率的工程计算方法、建立了杆系系统非线性近似模型、分析了系统的动态特性、最后给出了杆系系统的等效线性模型并讨论了各种主要参数和操纵品质之间的关系。 本文的模型解耦部分得到空测报告的证明、等效线性模型结构在某型操纵系统试验中得到证实。本文所讨论的分析方法适用于一般多自由度机械系统的动态研究。     

一种系统辨识的递阶算法及其在飞机颤振试飞中的应用

在研究协方差矩阵特性的基础上 ,给出一种最小二乘辨识系统的递阶算法。该算法与自回归模型参数辨识的Levinson方法相似 ,利用协方差矩阵的特性,由低阶模型参数递阶算出高一阶的参数,用阶次辨识方法确定模型阶次。避免了最小二乘系统辨识批处理方法中的高阶矩阵求逆及最小二乘系统辨识递推算法中的循环修正,提高了计算的效率。该辨识方法成功地应用于飞机颤振特性的辨识。     

基于MISG算法的风力发电机液压变桨系统故障诊断

针对受状态延时影响的风机变桨系统故障诊断,提出了一种基于多新息随机梯度(MISG)的故障诊断方法。该方法将复杂系统转化为状态空间模型,并建立系统辨识模型。将新息标量扩展成新息向量改善算法精度,利用系统发生故障引起参数改变的特征,算法对风机状态延时变桨系统完成参数估计,将系统故障诊断问题转换为系统辨识问题。仿真所得结果验证该方法可以达到诊断风机状态延时变桨系统故障的目的。     

多操纵面飞翼构型飞机舵面故障在线诊断方法

舵面故障会影响飞机的操纵性,为实现飞机的控制重构需在线诊断出舵面的故障信息.针对多操纵面飞翼构型飞机,提出了一种在线诊断其舵面故障的方法.飞翼构型飞机舵面故障在线诊断需辨识的操纵导数个数较多,直接使用最小二乘法难以精确辨识得到各操纵导数.基于限定记忆最小二乘法,采用分组辨识法对飞机的操纵导数进行辨识,减少了每次辨识操纵...     

基于支持向量机的飞机系统辨识方法研究

支持向量机系统辨识方法相比传统辨识方法具有诸多优点。本文将支持向量机引入飞机系统辨识,建立离散差分形式的飞机运动方程,并利用离散系统与连续系统转换方法获得飞机纵向模态特性。研究表明该方法正确有效,信号带噪声时辨识精度较好,具有一定的工程应用价值。     

泛函级数在导弹主翼振动分析上的应用

为了研究突风载荷对导弹主翼的垂直振动及俯仰倾角的影响,提出了对非线性动态系统做建模研究的Voherra泛函方法的任意高阶核估计方法.该方法在核理论基础上,构造线性空间,将求解Volterra泛函各阶核的问题转化为求输出观测向量在希尔伯特空间子空间上的分量,利用线性空间中向量内积的求解而间接辨识出复杂的非线性动态系统.相对于其他在时域或频域估计Volterra核的理论,该方法数学基础清晰、计算量不随辨识精度增高而增加、能够对任意高阶核进行估计,可对强非线性动态系统进行辨识,回避了计算量很大的计算流体力学(CFD).虽然对模型的喂给数据量有一定要求,但与随机和伪随机信号的随机响应法、Lee-Schetzen法和其他的统计量辨识方法比较,不需要对喂给数据量和概率分布有太高要求.通过该方法辨识出来的各阶核,可以立即得到系统的一阶幅相频响应和各阶广义频率响应.在NACA64-008A翼型加载线性扫频调幅拉伸力,将系统响应与辨识模型响应及Ijee-Schetzen法在不同喂给数据量下辨识结果做了对比和说明.     

基于小波神经网络的复合材料损伤检测

讨论了小波变换和小波神经网络,借助小波变换良好的时频带通分层性,从各阶二进小波变换的频域中提取特征,送入小波神经网络进行学习和分类,结果表明该方法稳定可靠,在复合材料智能化研究中具有很大前景。     

A wavelet multiresolution analysis for spatio-temporal signals

The wavelet filters of the conventional 3D multiresolution analysis possess homogeneous spatial and temporal frequency characteristics which limits one's ability to match filter frequency characteristics to signal frequency behavior. Also, the conventional 3D multiresolution analysis employs an oct-tree decomposition structure which restricts the analysis of signal details to identical resolutions in space and time. This paper presents a 3D wavelet multiresolution analysis constructed from nonhomogeneous spatial and temporal filters, and an orthogonal sub-band coding scheme that decouples the spatial and temporal decomposition processes     

基于多小波的Volterra级数非定常气动力建模方法

非定常气动力建模除了要准确描述气动力的非定常特性,还要反映其非线性特性。Volterra级数因为对系统非线性具有很强的描述能力正日益受到重视。一阶Volterra核只能表达线性特性,要建立反映非线性特性的非定常气动力模型,需要引入二阶核甚至更高阶核的影响。高阶Volterra核辨识的主要困难在于待辨识参数的数量随着核阶次的增加而呈指数增加导致计算难度急剧加大,即出现所谓维数灾难问题。以一种分段二次多小波为基函数将Volterra核展开,求解一个高维病态方程组来计算展开系数,利用小波的多分辨分析在时间和频率两个维度的分解特性将方程降维,最终将问题转化为求解一个低维方程组得到稳定解。通过NACA0012翼型在马赫数0.8下作沉浮运动时,升力系数、阻力系数和俯仰力矩系数的二阶核和三阶核的辨识构建非定常气动力模型,然后由此计算不同减缩频率下的气动力并与CFD结果进行比较,验证了Volterra级数对非线性非定常气动力的描述能力和多小波处理方法的有效性。     

利用模态编码进行结构损伤位置识别的自联想储存器神经网络方法

 提出了一种基于自联想储存器神经网络的结构损伤识别方法,该网络的训练数据为经编码后的结构模态向量。和传统BP网络相比,这种方法收敛性能较好且不易陷入局部极小值。另外,为判断识别结果的正确性,提出了一种基于向量间距离的可靠性分析方法。最后,以一个悬臂梁为算例验证了该方法的有效性和可行性。     

车用驱动电机电磁振动噪声源诊断技术

由于车用驱动电机追求更宽的调速范围和更高的功率密度,导致电机产生的振动噪声进一步增大。为此针对车用驱动电机电磁振动噪声产生的机理,提出了适用于车用驱动电机不同电磁振动噪声源特征频率的识别方法。对电机定、转子磁场谐波进行分析,得出了磁场频率的数学解析表达式。对电机电磁激振力的阶次和频率进行研究,总结得出了不同电磁振动噪声源的特征频率。通过对电机电磁振动噪声测试数据进行诊断分析,验证了所提诊断方法的准确性。     

结构高频载荷识别的统计能量分析法

提出了结构高频载荷识别的统计能量分析法,给出了多子系统受激情况下,结构子系统输入功率识别的步骤和方法.对一个板壳组合结构系统的高频载荷识别分别进行了AutoSEA2仿真和实验研究.仿真与实验结果表明:采用所述方法,能很好地识别出单激励和多激励下结构子系统的输入功率.研究工作为工程结构的高频载荷识别提供了理论参考.      

基于实测频响函数反推管路卡箍支承刚度与阻尼

为了有效创建航空发动机管路系统动力学模型,需要获得动载荷作用下管路卡箍支承刚度及阻尼。提出一种基于实测频响函数(FRF)反推卡箍支承刚度及阻尼的方法。确定了针对单管路双卡箍支撑系统的反推辨识流程；利用自编有限元创建了该管路系统的动力学模型,并给出了求解频响函数的方法；进一步,提出了基于灵敏度的卡箍支承刚度和阻尼反推辨识算法；以典型管路卡箍为例,用所提出的方法辨识出了该卡箍的支承刚度和阻尼。将辨识值回带到理论模型中,发现仿真及实测固有频率及相对应的频响函数偏差均小于9%,从而证明了研发的辨识方法的合理性。另外,辨识结果也表明卡箍的刚度及阻尼具有频率依赖性,且水平及竖直方向存在差异。      

齿轮故障诊断中的单齿分析技术

齿轮故障诊断通常先对振动信号进行时域同步平均降噪处理,进而利用频谱分析或包络分析等方法,得出故障特征信息。本文在此基础上提出了单齿分析技术。它将振动平均信号等距分段(所分段数与被监测齿轮齿数相等),然后对分段信号进行频谱分析等。比较各段信号的异同以揭示故障齿的确切位置。该方法对齿轮的表面局部损伤故障的早期诊断和断齿故障早期诊断十分有效,可以准确地辨别出有故障齿的位置,为齿轮故障诊断提供了一种有效手段。      

基于EEMD气液两相流差压信号时频分析

为研究气液两相流流动过程的动态特性,采用V形内锥作为测量装置,通过高频差压变送器获得不同流型下的动态信号,提出了一种基于总体平均经验模式分解（EEMD）的气液两相流时频分析方法。通过对不同流型下的气液两相流的差压信号进行分析,研究了气液两相流的流动机理,为气液两相流流型及流量的准确测量奠定理论基础。分析发现EEMD的抗混分解能力很好,可以准确地提取两相流差压信号的频率成分及其时变情况,为今后两相流的识别提供理论基础,具有较高的工程应用价值。