涡轴发动机性能退化分析与诊断

利用燃气涡轮发动机数值仿真软件(GSP)建立涡轴发动机性能仿真模型,采用退化因子方法得出部件性能退化后发动机测量参数的变化,并以此分析部件性能退化对发动机性能的影响。针对发动机单个部件性能对整机性能的影响权值难以定量的问题,提出采用随机赋权值的极限学习机(ELM)算法诊断发动机部件性能退化。仿真结果表明,运用ELM算法进行涡轴发动机部件性能退化诊断的平均精度可达97.5%,速度也明显快于BP等传统神经网络。     

极端天气状况下交通系统的公共安全管理

极端天气的发生,使得大量旅客滞留于车站、机场,给交通系统的公共安全管理造成了严重的危害。本文就此提出极端天气状况下交通系统公共安全管理应特别重视的几个方面:安全管理,预防为先;安全管理,安保为重;严防二次灾害的发生;加强舆论监督和管理;重视灾后总结工作的开展,希望能对保障极端天气状况下交通部门的公共安全有所裨益。     

不确定广义系统的鲁棒稳定性分析

本文通过矩阵测度，范数，以及Lyapunov方法研究了具有仿射型时不变香变不确定广义系统的鲁棒稳定性问题，得到了不确定广义系统具有无脉冲鲁棒容许的充分条件。并给出数值算例。     

关于正则分离性和正规分离性的几个一般性定理

针对拓扑中正则分离性和正规分离性问题，给出了几个一般性结论。首先给出了文[1]一些常见集族的某些共同性质，然后，统一处理和改进了T-分离性、S-分离性的、T^*-分离性的一些结果。最后，在文[1]基础上，进一步统一和改进了各种正则和正规空间关于拓扑性质、可积性等方面的一些结果，并给出了几个一般性定理。     

刊首语

洪灾、高温、旱、沙尘暴，雪灾……面目狰狞的异常天气频频出现，“极端天气”一词在媒体上出现的频率超过过去任何时候，天气的变化也从未受到如此高的关注。据气象专家分析,极端天气出现的主要原因就是以温度持续升高为特征的全球气候变化。     

航空发动机气路部件故障融合诊断方法研究

针对发动机气路部件故障,提出了一种基于模型和基于数据驱动的融合诊断方法。采用极端学习机(ELM)实现基于数据驱动的故障诊断。针对ELM随机选择输入层权值和隐含层偏置带来的缺点,采用改进微分进化(IDE)算法以训练样本的均方根误差(RMSE)和输出层权值的范数为评价标准对其进行优化,减少了ELM的隐含层节点数,提高了网络的泛化能力。同时,由于传感器数目的不足,采用基于奇异值分解(SVD)的Kalman(SVD-Kalman)滤波器实现基于模型的部件故障诊断。为了提高航空发动机部件故障诊断的精度,利用改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机(IRR-LSSVR)算法对两种算法的估计结果在特征层进行定量融合。仿真结果表明,在发动机稳态状态下,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用特征层融合有效地提高了部件故障诊断的精度和准确率。     

地球物理导航中位场下延的迭代正则化方法研究

地磁、重力数据下延是制备地球物理导航基准图的重要内容,而它通常是一个不适定问题,采用常规代数方法求解并不奏效;对此,结合航空地球物理测量和地球物理导航的特点,研究了迭代正则化方法(包括迭代Tikhonov法、Landweber迭代法和截断奇异值分解(TSVD)法)在位场下延中的应用.首先给出了位场下延和迭代正则化的基本理论,然后采用理论位场模型验证了迭代正则化方法在位场下延中的应用可行性,最后分析了迭代正则化方法的下延精度、计算时间和边界效应等性能.由分析结果可知,迭代Tikhonov方法具有最好的综合下延性能,应优先在实际的位场下延中使用.     

基于压缩感知的高分辨DOA估计

研究基于压缩感知的多目标DOA估计问题.利用空间目标空域的稀疏性,提出一种新的DOA压缩感知模型,其感知矩阵满足约束等容(RIP)条件.提出一种基于奇异值分解的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解(SVD-RMFOCUSS)算法.该算法在一定程度上克服了压缩感知重构算法无法用于低信噪比情况缺陷,且具有较低的运算复杂度.计算机仿真表明该算法性能优于传统DOA估计算法,能够对任意相关性的信号进行有效DOA估计,具有更高的角度分辨力及估计精度.