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。     

基于智能特征提取的模糊建模及鲁棒控制

针对航空发动机全包线线性模型难以在线建立问题,提出一种基于智能特征提取的模糊建模方法。设计航空发动机特性表征参数,采用近邻传播算法提取航空发动机特性,将特性提取区域中心稳态工作点作为Takagi-Sugeno （T-S）模糊模型标称点建立全包线T-S模糊状态空间模型。基于该T-S模糊模型结合H_∞控制理论,设计参考模型H_∞控制器并开展仿真验证,仿真结果表明：T-S模糊状态空间模型稳态误差处于10^-3量级,满足模型精度要求且H_∞控制器响应时间小于1s,无稳态误差,具有较好的控制效果。     

基于AR/CGARCH模型的液体火箭发动机自适应阈值故障检测算法

为了解决传统自适应阈值算法对时间序列方差跟踪能力不足,以及故障阶段带宽自动放大的问题,提出了紧广义自回归条件异方差（Compact General Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,CGARCH）模型。针对液体火箭发动机稳态试车数据的波动性特点,提出一种基于自回归（Auto-Regressive,AR）模型和CGARCH模型的自适应阈值故障检测算法。采用AR模型对稳态参数的均值进行估计,并采用CGARCH模型对稳态参数的方差进行估计,从而利用均值和方差的估计值自适应地构造检测阈值。用某氢氧火箭发动机的热试车数据进行验证,结果表明,该算法能够准确、快速、灵敏地检测液体火箭发动机故障,在正常工作阶段,能够有效跟踪数据波动性,在故障阶段,能够避免阈值变宽带来的漏检。     

基于改进Split Bregman的电容层析成像滑油监测研究

针对电容层析成像（Electrical capacitance tomography,ECT）技术应用于滑油系统磨粒在线监测时,其图像重建过程中存在的不适定性问题,提出了一种基于迭代p阈值函数的Split Bregman（SB）图像重建算法。首先,建立基于SB算法的ECT图像重建模型。其次,建立基于L_p范数的SB模型。最后,为更方便求解L_p范数的阈值迭代形式,引入了p阈值函数。通过灵活选取p值,提高了SB算法的精度和适用性。仿真实验结果表明,与Landweber,Tikhonov正则化和SB算法相比,改进SB算法图像误差降低了约30%,相关系数高达0.96,成像速度与Landweber成像速度相近。实验结果表明,改进SB算法能够胜任滑油系统磨粒监测任务,并提高了成像质量。     

基于滑动时间窗主成分分析的液体火箭发动机传感器故障诊断方法

安装在发动机上的各种传感器是发动机状态监测的主要依据,由于工作环境恶劣,传感器失效时有发生。由于发动机运行过程中的性能蜕变和台次差异,现有基于主成分分析（PCA）的传感器故障隔离方法应用条件苛刻且诊断效果有限。针对这些问题,在对发动机数据分析的基础上,将滑动时间窗方法与PCA方法结合,提出双滑动时间窗的PCA方法用于故障传感器的隔离,并基于发动机试车数据进行了方法验证。结果表明：该方法能降低发动机性能蜕变和台次差异对发动机传感器故障诊断的影响,没有参数相关性的限制,可以实现对四种常见传感器故障的有效隔离,以及对两种发动机试验过程中故障的准确检测。研究证明了高速运转系统性能蜕变和强耦合复杂大系统台次差异对基于数据的故障诊断方法效果的影响,验证了在线学习/训练算法对这两种现象的鲁棒性。     

基于T-S模糊KPCA模型的分布式控制系统传感器故障诊断

为减小航空发动机多工况的工作特性和分布式控制系统非线性网络环境对故障诊断系统的影响,针对航空发动机分布式控制系统,提出一种基于T-S模糊KPCA模型的传感器故障诊断方法。首先采用C均值模糊聚类法,以油门杆角度为样本标签,对样本空间进行模糊分类,再通过模糊相似矩阵剔除各样本子空间的野值点;其次建立标称工况的KPCA模型,并利用训练样本对非标称工况的隶属度函数进行辨识,得到全工况T-S模糊KPCA模型;最后利用统计量T 2和SPE对传感器故障进行检测,并采用数据重构方法对故障传感器进行隔离定位。仿真结果表明该方法对发动机的任意稳定工况具有自适应能力,能够在非线性网络环境下对正常样本和故障样本保持较低的虚警率和漏报率。当多个传感器同时发生故障时,能够准确找到故障源,实现对故障传感器的隔离。     

基于数据统计的流体火箭发动机地面试车故障检测算法

研制了一种用于液体火箭发动机地面试车的故障检测算法，既适于发动机启动瞬态过程又可用于稳态过程。算法能设置一些预先设置或在线计算的参数门限，检查参数测量值的平滑值，当连续多次检查到多个参数异常时就判定发动机异常。用下沉试车数据和满足起动条件的异常试车数据进行测试。没有出现报警和漏报警，对满足妄动条件的异常试车，均在现有的红线关机系统关朵之间报警。     

基于数据统计的液体火箭发动机地面试车故障检测算法

研制了一种用于液体火箭发动机地面试车的故障检测算法，既适于发动机启动瞬态过程又可用于稳态过程。算法能设置一些预先设置或在线计算的参数门限，检查参数测量值的平滑值，当连续多次检查到多个参数异常时就判定发动机异常。用正常试车数据和满足启动条件的异常试车数据进行测试，没有出现误报警和漏报警。对满足启动条件的异常试车，均在现有的红线关机系统关机之前报警。     

涡轮泵实时故障检测短数据均值自适应阈值算法

为了实时监控液体火箭发动机涡轮泵的状态，提高其安全性，降低其故障带来的破坏程度，提出了短数据均值自适应阈值算法(SDM—ATA)，建立了实时故障检测的统计学模型、研究了阈值区间均值与方差的自适应计算及其带宽系数的自适应训练、故障综合决策逻辑，以及故障数据对阈值贡献的踢除等方法，并利用某型火箭发动机地面试车涡轮泵振动测量数据和某型转子试验平台实时测量数据对该算法进行离线和实时在线故障检测试验验证。结果表明，SDM—ATA没有发生误检测情况，并具有实时故障检测的能力。     

基于云模型SDG的航空发动机多工况故障诊断方法

针对航空发动机的故障寻源以及故障传播问题,提出了基于云模型符号有向图（SDG）的发动机多工况故障诊断方法。 在SDG模型的基础上根据发动机结构进行模块化以便于推理,应用故障关联矩阵进行相容通路的推理;根据相容通路画出故障传 播路径,运用云模型理论进行定性与定量的转换,计算故障传播路径上每个节点的传播概率,并对未测节点的状态值进行预测,根 据计算结果对每条相容通路进行可能性排序,确定故障源头。根据工况转换矩阵快速得到不同工况下的SDG模型,同时根据具体 工况改变模型阈值,对不同工况下的异常节点进行快速推理预测。发动机气源系统的诊断实例表明：基于云模型SDG的多工况故 障诊断方法可以帮助决策者做出正确的检测策略,快速制定维修措施,能够有效地运用在复杂系统内的故障传播诊断。     

几种常用步态检测典型算法的设计比较

基于步态检测技术是影响行人导航定位系统精度的一项关键因素,在研究了相关行人导航文献后,对行人步行状态建立模型,并选取了三种常见的步态检测算法,峰值检测算法、自适应峰值检测算法和零点检测算法,介绍分析了这几种算法的基本原理和设计思路。随后,在相同的环境下,基于同样的设备和测试者,设置几组不同的步行状态,分别使用三种算法对行人的运动步数进行测试统计。最后,比较测试结果,分析说明了三种算法的精确度以及各自的优缺点。     

步进式序列虹膜图像质量评价

在虹膜识别系统中,质量较差的虹膜图像可能被系统拒识,导致身份识别或身份认证的失败.因此有必要在虹膜图像的采集端引入质量评价环节,从虹膜图像采集仪输出的视频序列中挑选出符合识别系统要求的虹膜图像.为了减少序列图像质量评价的时间,根据图像的性质,对输入的序列图像进行步进式质量评价,不同的阶段设置不同的门限,只有满足要求的图像才能进入下一阶段的评价,这样将大大减少进行全部步骤评价的图像数量,能有效缩短序列图像评价的时间,保证了选取图像的质量和速度.试验结果表明,该算法能够有效地选择符合质量要求的虹膜图像.     

智能车辆视觉系统的障碍物边缘检测

对采集的道路图像中的障碍物进行边缘检测,其过程为:道路图像预处理、二值化、边缘检测和数学形态学处理.同时,在MATLAB7.0中对图像进行仿真.     

基于解调测量法的加工中心刀具检测系统

分析了用硬件解调测量法进行刀具边缘轮廓特征点提取的原理和方法,给出了一种基于该方法的,具有刀形检测功能的二维视觉刀具检测系统。并给出了形成刀具测量参数的数学模型及测量实验数据     

用一种改进的蚁群聚类算法进行网络入侵检测

针对蚁群聚类算法在聚类结果中出现部分数据划分不够准确的问题,提出蚁群聚类改进算法。对已有蚁群聚类算法的结果簇做调整,从而得到更好的聚类结果。使用KDD Cup1999入侵检测数据集所作的实验结果表明,聚类效果改进明显,入侵检测率有所提高。     

基于相关与小波变换相结合的弱信号检测

针对强噪声背景中的弱信号检测问题,在传统的相关检测方法的基础上,利用小波良好的去噪性能,提出了相关检测与小波变换相结合的弱信号检测方法。仿真结果表明,该方法优于传统的相关检测方法,无须知道有用信号的先验知识和同步信号便可以有效的检测周期性弱信号,并获得更高的输出信噪比。     

面向叶片裂纹检测的自适应图像处理算法研究

提出了一种采用基于边缘检测的小波滤波和自适应阈值分割算法,实现叶片裂纹的自适应快速检测;仿真结果验证了这种检测算法的有效性,能满足外场对发动机叶片裂纹检测的要求。     

海战场电子干扰环境下雷达作用距离建模与仿真

针对如何模拟海战场电子干扰环境下雷达作用距离这一问题,首先,分析了雷达检测因子与虚警概率、检测概率的关系;然后,在考虑电子干扰功率的基础上建立了综合信干比模型,利用综合信干比与检测因子之间的关系确定了雷达作用距离;最后,通过仿真分析,验证了模型的有效性和适用性。     

目标温度场对红外成像探测的影响

在红外成像探测中,目标温度场会影响探测距离。通过实验,研究了目标红外图像像素数随温度的变化,以及这种变化对红外成像探测距离的影响。根据实验中的像素数统计,计算图像中目标像素点个数在整个红外图像中所占的比例,并分析目标温度变化对目标能量分布的影响。依据对红外成像系统观测等级的划分,对作用距离进行了估算研究,通过仿真和实例计算,验证了温度场扩散对探测距离的影响。     

卫星导航系统中的RAIM技术

】全球定位系统（ＧＰＳ）已经达到初始运行能力，其完好性还不能满足全部飞行阶段的要求。接收机自主完好性监控（ＲＡＩＭ）为ＧＰＳ的航空用户提供了完好性监控手段。文中集中讨论了实现ＲＡＩＭ的几种检测和判定方法，并对ＲＡＩＭ技术及其潜能进行评估