基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。     

导弹智能化对惯性技术发展需求

未来战争是智能化的战争,未来导弹的发展必然呈现智能化趋势。针对导弹智能化需要具备的智能感知、智能决策、智能控制、智能协同和智能突防等五方面特征,分析了惯性技术的作用和发展需求,颠覆性创新技术的不断涌现,也推动了新原理、新材料、新技术在惯性技术领域的应用。本文提出了需要突破的关键技术,包括惯导系统大数据应用技术、惯导系统容错及系统重构技术、智能协同导航系统的时空基准统一技术、以惯性系统为基础的信息集成技术等关键技术,并对适应未来网络协同作战的智能导弹导航控制需求提出了对策建议。     

基于气压高度辅助的机载自主完好性监测算法

卫星接收机自主完好性监测是指根据用户接收机的多余观测值监测用户定位结果的完好性,其目的是在导航过程中检测出发生故障的卫星,并保障导航定位精度。针对卫星接收机自主完好性监测算法可用性不足的问题,结合机载实际导航系统配置,提出了一种基于气压高度表辅助的机载自主完好性监测算法。综合利用卫星导航系统及气压高度表观测信息,建立联合系统的观测模型,推导了基于多解分离的完好性监测及保护级别计算方法。仿真结果表明,相比于传统的接收机自主完好性监测算法,该算法在可见星为5颗时仍能识别故障卫星。该算法具有更好的故障检测能力及可用性,能有效提高卫星导航系统的完好性监测性能,从而保证卫星导航系统的精度和可靠性。     

红外成像设备输出图像十字线毛刺或扭曲故障问题技术归零研究

针对某型直升机红外成像设备输出图像十字线毛刺或扭曲问题,在视频处理电路原理分析的基础上,结合不同技术状态的电路板对比分析试验,进行故障排查定位,揭示了故障隐含于锁相电路和电路点像素时钟被干扰的真实原因,给出了消除毛刺或扭曲的解决办法和措施。     

用于故障穿越的飞轮储能双三相异步电机驱动控制研究

随着海上风电场的发展和高压直流输电技术的应用,风电场系统存在交流侧故障穿越的问题。针对这个问题,提出了一种用于故障穿越的基于模块化多电平变频器和双三相异步电机的飞轮储能系统,并设计了其驱动控制方案。飞轮储能系统采用了模块化多电平技术能方便地构建大功率高压变频器,并具备扩容能力。为了提高飞轮储能系统的可靠性,采用了双三相异步电机驱动,从而提高了冗余性。接着设计了能均衡各个模块电容电压的双三相异步电机驱动控制算法。最后,基于MATLAB/Simulink仿真平台建立了风电场和飞轮储能系统的仿真模型,进行了仿真计算。仿真结果验证了飞轮储能系统的功能和驱动控制策略的性能。     

A working hypothesis for connections between electrically-induced changes in cloud microphysics and storm vorticity,with possible effects on circulation

This paper outlines, and explores the uncertainties in, hypothesized connections between a series of processes that could explain two long-standing puzzles; those of (1) the observed winter storm vorticity responses to atmospheric energy inputs that change the ionosphere–earth current density, J_z, that appear to involve storm invigoration, and (2) changes in anti-cyclonic blocking and circulation that include the observed colder winters in Great Britain and western Europe at solar minima, and especially at extended solar minima. A working hypothesis for the mechanism responsible for (1) is that the flow of J_z through conductivity gradients, as in stratified cloud layers and fog, especially with sea-salt aerosol haze over the high latitude winter oceans, deposits electric changes on droplets and aerosol particles; most importantly on cloud condensation nuclei (CCN). These electric charges modulate scavenging of the particles in clouds and haze layers, increasing the concentration of small CCN and decreasing the concentration of large CCN. When further cloud formation occurs there is increased concentration of small droplets and decreased concentration of large ones, reducing coalescence and the production of rain. Thus updrafts carry more liquid water above the freezing level, and there the increased production of ice releases more latent heat and invigorates the updraft (the Rosenfeld mechanism), leading to increased vorticity. Here we explore the major uncertainties for the reality of the above chain of physical processes. A consequence of cumulative cyclonic vorticity increases is increases in downstream anti-cyclonic blocking. A further working hypothesis for (2) is that the invigoration may be large enough to contribute to the observed increases in blocking in winters at solar minima (high J_z) in the North Atlantic, that result in colder winters in the UK and northern Europe.     

示波器输入电容对上限截止频率测量的影响

单管放大电路是模拟电路中的一个经典实验。通过这个实验,学生可以更好地掌握静态工作点的调整和测试方法,并通过测量放大电路的主要性能指标,体会静态工作点对动态特性的影响。实验电路的上限截止频率仿真值和实测值存在较大差异,本文针对这个问题进行了详细的分析,指出示波器的输入电容是引起差异的主要原因,并进一步讨论了可有的改进测试方法。     

老龄飞机的故障控制

介绍了老龄飞机的故障控制方式，阐述了预防性维修和及时处理故障在老龄飞机保障中的重要性。     

发动机故障隔离技术的主特征量模型

本文提出了发动机气路分析故障隔离技术的主特征量模型。主特征量模型的基本原理如下:发动机征兆量和发动机特征量之间存在着特殊的函数关系,即 n 个征兆量小偏差方程可以被少于 n 的 t 个故障量偏差所满足。利用这一特性可以对多于征兆量数目的 m 个特征量进行故障隔离。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型不仅具有更广泛的实用意义,而且数学模型更加严格,并且能提供较多的故障诊断信息。文中给出了主持征量模型的两种求解方法,即最小征兆量偏差残差模法和最小特征量偏差法。文中还给出了主特征量模型的计算例题,并对计算结果进行了分析。     

发动机故障诊断主状态量模型的数学模型

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。