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.     

基于HOSVD局部重组的利噪抑噪经验模式分解及应用

及时准确地识别航天机构萌生和发展的损伤故障特征信息,可为机构故障诊断评估、科学任务调整以及未来在轨维修提供科学决策依据。集成噪声重构经验模式分解(ENEMD)及其衍生方法都是基于噪声利用机制以原信号中估计噪声改善模式混淆并实现信号降噪。然而,该方法中奇异值拐点难以获取、阈值处理中噪声不连续等带来的噪声估计偏差,将降低微弱特征提取准确性。为此,提出一种基于高阶奇异值分解(HOSVD)局部重组的噪声估计技术。研究基于滑动窗截断和Hankel矩阵相结合的张量构建,然后将奇异值曲率谱上的最大峰值点作为合理奇异阶,最后根据选取的奇异阶重构张量分解模型得到所需的估计噪声分量。在此基础上,将HOSVD局部重组引入ENEMD方法中,提出利噪抑噪经验模式分解方法。该方法可进一步提高微弱噪声估计精确度,实现对航天机构损伤微弱特征的增强提取。仿真分析和某航天轴承试验案例验证了该方法在损伤微弱特征提取和识别上具有实用性与有效性。     

电动车开关磁阻电机驱动和保护控制策略研究

传统开关磁阻电机(SRM)起动时采用电流斩波控制(CCC),中高速阶段采用角度位置控制(APC)对转速进行调节。但在电动车领域的SRM驱动控制中,通常采用基于脉宽调制(PWM)控制的方式来实现电机的开环调速。在传统SRM控制方式的基础上,提出了一种动态斩波的起动方式以及一种PWM控制与APC控制相结合的中高速运行的综合控制策略,可确保电机在不同负载下平稳起动、瞬间提速和稳定运行。与此同时,对控制器保护环节中最为关键的过流保护和堵转保护进行了设计,提升了整个驱动系统的可靠性。为了验证所提驱动控制策略和保护方法的可行性,在以STM32F103处理器为控制核心的控制器和1台12/8结构电动车SRM上进行了系统的试验。试验结果表明在该控制算法下,电机能够快速起动和稳定运行,且能检测到故障并及时保护,证明了该算法的正确性。     

智能充放电设备给航空锌银蓄电池充电的故障分析

针对智能充放电设备给航空锌银蓄电池充电时出现电压过高，致使充电意外提前结束的情况，分析了充电设备的充电方法与航空锌银蓄电池的一些特有特性，并提出了充电时的注意事项与操作方法。     

扭转式SARIB隔振系统的建模与仿真

建立主减扭转式SARIB隔振系统的理论模型，并进行动特性分析，以对主减速器系统进行隔振手段 的拓展和分析方法的完善。依据Lagrange方法，得到平面扭转式SARIB系统的动 力学方程并进行求解。引入多体动力学分析方法，对空间扭转式SARIB系统进行 仿真分析，验证该隔振形式的有效性。以扭簧动力吸振器的形式代替常规SARIB系统中的悬臂式动力吸振器，可以降低系统对空间的需求，同时结构简单，降低了常规SARIB系统的复杂性，具有较好的易用性。     

某型伺服作动器故障分析及预防

针对某架飞机空中飞控系统自检测报左内侧升降副翼伺服作动器故障进行深入分析，确定了故障原因，通过制定预防措施，降低伺服作动器故障率，提高产品可靠性。     

某型飞机惯导平台自锁故障的排除

针对某型飞机多次发生的从万米高空穿云下降时惯导平台自锁故障现象，对其机理进行了分析并通过飞行验证，最终确定故障原因，彻底排除了此故障。     

A320飞机航线快速排故思路的探讨

通过对两起典型的A320飞机故障进行分析研究，探索并总结在航线维护工作中除按照TSM手册进行排故外，如何方便快捷地找出故障源，排除故障并保障航班安全正点。     

量测数据自校准融合方法

提出了一种量测数据自校准融合方法,给出量测数据系统误差(未知输入)的自识别自校准公式与计算步骤,能够自动对量测数据中事先无法校准的系统误差进行识别、估计、补偿和修正,从而减小系统误差的影响。建立多传感器的数据融合公式与计算步骤,进而降低偶然误差的影响。分别对线性系统和非线性系统进行了详细讨论,并进行了大量实例计算和仿真模拟验证。从两个算例计算结果可以看出:该方法的相对误差至少要比传统方法减小45%,且计算简单,便于工程应用。