基于阶比分析技术的燃气发生器转子支承松动

振动特征分析是燃气发生器健康监测与故障诊断的重要手段,其中非平稳信号阶比分析技术是机械振动特征分析的重要方法。针对某型双转子燃气发生器变速工况下发生的转子支承松动故障,在分析该故障振动机理的基础上,介绍了阶比分析技术与发生器整机振动测试系统,通过实例分析进行了故障诊断,找到了故障发生的原因,验证了方法的有效性和可靠性     

基于布尔感知模型的边界线多重覆盖算法

无线传感器网络监视预警系统的区域边界具有特殊重要性,针对节点的布尔感知模型,根据节点感知圆盘的相互关系,可将整条边界线划分为不可再分割的可数个最小曲线段,利用改进的贪婪式算法研究了集中式多重覆盖算法和分布式多重覆盖算法,通过仿真实验,验证了多重覆盖带来的高检测概率以及高覆盖概率。     

基于神经网络和故障字典相结合的末制导雷达故障诊断技术

采用故障字典和BP神经网络相结合的方法,利用Muhisim软件进行电路仿真,再由实测样本数据对BP神经网络进行训练,完成对网络各参数的设置。仿真结果表明,该方法可以较好地将故障定位到模块级中的元器件,也可为其他型号的雷达模块级故障诊断技术研究提供借鉴。     

基于LMD和RBF相结合的尾桨台传动系统滚动轴承故障诊断方法

提出了局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,简称RBF)相结合的滚动轴承故障诊断方法.LMD方法是一种新的自适应时频分析方法,能够有效地提取故障特征.该方法首先采用LMD对滚动轴承振动信号进行分解,计算分解得到的PF分量能量比,作为特征向量输入到RBF神经网络中,进行故障分类和识别.通过真实滚动轴承数据的故障诊断实验,验证了该方法的有效性.     

自校准Kalman滤波方法

提出一种自校准Kalman滤波方法(SKF),建立SKF模型及其滤波递推算法.在深空探测、发动机故障诊断等许多工程实际中,由于未知输入(如突风、故障、未知的系统误差等)的影响,传统的Kalman滤波方法在滤波递推过程中会产生较大误差.文中提出的自校准Kalman滤波方法能够自动补偿这种未知输入的影响,提高滤波精度.从某飞行器仿真中可以看到,SKF的滤波误差均值和方差分别比传统的Kalman滤波方法降低了400%和300%以上,有效地改善了滤波效果.并且该方法计算简单,便于工程应用.     

基于自适应模糊逻辑的活塞发动机TCU故障检测算法研究

故障分析与诊断是活塞发动机地面试车检测系统的关键功能之一,对于确保试飞安全具有重大意义。通过分析模糊逻辑系统的数学原理,研究了基于模糊逻辑的故障诊断模块分析算法,并利用MALLAB软件实现了模块基本功能,为利用模糊逻辑算法的非线性逼近能力,分析并监测发动机TCU运行状态奠定了基础。     

测试性建模与分析在显示控制单元中的应用

测试性分析与评估是测试性设计工作的重要环节,采用的方法一般有基于经验的加权法和基于模型的分析法。本文采用了基于模型的方法对显示控制单元的测试性进行了分析与评估,验证了显示控制单元的测试性设计指标是否达到要求,并对显示控制单元的测试性设计提出了改进建议。     

FSDG在测控系统下行信道中的诊断应用

针对纯定性SDG（Signed Directed Graph,符号有向图）模型的诊断方法因定量知识的缺失导致虚假解多、分辨率低的问题,将SDG定性模型与定量知识相结合,通过在定性模型中加入模糊隶属度与模糊相容度等定量知识,形成了定性定量集成模式的FSDG（Fussy Signed Directed Graph,模糊符号有向图）深层知识模型;并在此基础上,提出一种基于定性定量知识集成模式的故障诊断方法;最后应用该方法建立了某测站下行信道系统的FSDG诊断模型,并进行了故障诊断仿真.结果表明：该方法有效提高了诊断分辨率,具有诊断结果完备、准确性高的优点.     

接收机自主完好性监测技术研究

对卫星接收机完好性监测技术进行了简单的介绍,以最小二乘法对接收机自主完好性监测(Receiver Autonomous Integrity Monitoring,RAIM)的基本公式进行了详细的推导和分析,以奇偶矢量法在实际工程应用中验证了RAIM算法的正确性和可行性。在此基础上,提出一种新的故障卫星排除算法－均方根（Root Mean Square,RMS）比较法,工程验证了算法的有效性,具有较强工程应用价值。     

飞机电源系统的重要标准与系统优化

解析飞机电源系统安全标准和电源接口标准,研究飞机电源系统结构及关键组件性能要求,以及飞机系统电源接口和电源配电系统设计规则,论述飞机电源系统和配电系统优化的工程方法。