基于GWO-TVF-EMD方法的行星齿轮箱齿面剥落故障诊断

针对时变滤波经验模态分解（TVF-EMD）方法的不足之处,将样本熵作为适应度函数,采用灰狼优化（GWO）算法对带宽阈值和B样条阶数核心参数进行寻优,得到最优组合解,对不同的故障冲击试验振动信号进行分解。对本征模态函数（IMF）分量选取过程进行优化,采用多个加权指标对所有IMF分量进行计算,最终选取最优IMF分量,再通过包络谱分析提取出行星轮齿面剥落故障特征。在行星齿轮箱故障试验中,利用方均根法对剥落故障进行初步识别,根据GWO-TVF-EMD法分解得到各剥落故障信号最优IMF分量,使用包络谱分析明显判断出行星齿轮的故障频率。该方法能够提取3种不同程度齿面剥落故障的细节特征,理论值与实际值的相对误差为1.68%。      

基于深度信念网络的航空发动机维修等级决策

准确的航空发动机维修等级决策,能够避免过维修和欠维修,在保证航空发动机运行安全的前提下节约维修成本。结合航空发动机状态监控信息和维修等级特点,采用深度信念网络（DBN）算法,挖掘状态监测及维修等级决策之间的深层次对应关系,实现对维修等级的分类和预测。该模型通过DBN预训练和反向传播(BP)神经网络反向微调提取出样本特征,从而提高维修等级预测准确率。以某航空公司CF6航空型发动机的状态参数和维修等级数据作为实例进行验证,结果显示:该模型能够通过构建多层网络结构挖掘出样本的更深层次信息,在分类能力、决策准确性方面优于传统神经网络,有较强的特征提取能力,对维修等级分类有较高的正确率,能得出更准确的维修等级决策结果,避免因维修等级误判而带来不必要的损失。      

自动编码器在流场降阶中的应用

自动编码器作为一种压缩算法,在数据降维和去噪等方面有着广泛实践,有条件作为一种降阶方法在流场识别与数据处理方面得到应用。文章中以圆柱绕流为例,首先对圆柱后速度场建立了编码模型,用来对原始数据进行降维和特征提取,之后将编码后的数据与流场特征量相关联,建立了由流场编码回归圆柱表面压力系数的神经网络,探索了降维后数据的应用。结果表明,自动编码得到的结果能够承载原始速度场的主要信息,解码后速度场与原速度场测试均方根误差小于0.02,压力回归测试均方根误差可小于0.1。说明自动编码器能够作为一种流场的特征提取和降阶方法,在未来得到更广泛的应用。     

基于脉动压力变化率的航空发动机喘振检测方法

根据发动机发生喘振故障时气流脉动压力会急剧变化这一特征,通过测量和计算压气机出口脉动压力变化率实时检测喘振的发生。对动态压力信号进行预处理以提取特定频段内的脉动压力,计算固定周期内脉动压力变化率;依据发动机整机地面试验结果设定喘振检测阈值及判据,判断脉动压力变化率是否满足判据来实现喘振检测。利用该方法成功检测出发动机飞行试验中的两次喘振故障。分析得出:发动机未发生喘振时,地面试验和飞行试验脉动压力变化率差异很小;发生喘振时,脉动压力变化率绝对值急剧增大;发动机在稳态和瞬态过程稳定工作时,脉动压力变化率不受发动机工作状态变化的影响。     

惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位

目标定位技术广泛应用于航空领域的侦察机、无人机等各类侦察打击任务中,目标定位精度的高低及效率对作战效果具有重要影响。针对仿射尺度不变的特征变换(ASIFT)算法对远距离大视角目标定位精度较低、速度较慢的问题,提出了一种基于惯性信息辅助的大视角目标快速精确定位方法。该方法首先对目标实测序列图像构造尺度空间,结合FAST特征检测与FREAK特征描述的方式进行匹配,实现对待定位目标的快速提取;然后利用机载惯性信息求解目标实测图与参考图之间的透视变换矩阵,利用该矩阵对实测图进行变换以减小图像间视角差异,克服了ASIFT算法盲目匹配计算的弊端,并通过FAST特征检测与FREAK特征描述相结合的方式提升了大视角图像的匹配速度;最后通过单应性矩阵映射关系实现对目标的精确定位。实验结果表明,大视角目标快速精确定位方法匹配耗时比ASIFT算法的减小了1个数量级,定位精度比目标平均值定位算法精度提高了1个数量级,有效提高了图像匹配定位在航空领域的应用效率。     

盲源分离及盲信号提取的研究进展

盲源分离和盲信号提取是从观测信号中恢复源信号的有效方法,目前已成为信号处理领域的研究热点。介绍了盲信号处理的数学模型,给出盲源分离与盲信号提取的基本思想,阐述了各方法的原理、特点及性能,并对它们之间的区别与联系进行分析,最后指出盲源分离及盲信号提取的发展方向。     

Research on Feature Extraction of Remnant Particles of Aerospace Relays

The existence of remnant particles, which significantly reduce the reliability of relays, is a serious problem for aerospace relays. The traditional method for detecting remnant particles—particle impact noise detection (PIND)—can be used merely to detect the existence of the particle; it is not able to provide any information about the particles’ material. However, information on the material of the particles is very helpful for analyzing the causes of remnants. By analyzing the output acoustic signals from a PIND tester, this paper proposes three feature extraction methods: unit energy average pulse durative time, shape parameter of signal power spectral density (PSD), and pulse linear predictive coding coefficient sequence. These methods allow identified remnants to be classified into four categories based on their material. Furthermore, we prove the validity of this new method by processing PIND signals from actual tests.     

改进Hilbert-Huang变换在齿轮故障诊断中的应用

针对Hilbert-Huang变换中齿轮故障信号经验模式分解的第一阶固有模态函数通常为非单一信号分量以及经验模式分解产生虚假低频分量的问题, 提出一种改进Hilbert-Huang变换方法.首先在频谱中确定故障信息频率范围, 并依据该频率范围和二进小波分解的特点确定需提取的相应频带的二进小波系数, 然后采用相关系数筛选法剔除小波系数经验模式分解所产生的虚假分量, 最后通过局部瞬时能量提取故障特征, 实例表明改进的Hilbert-Huang变换可以有效的提取齿轮故障特征.      

基于结构化特征的遥感影像道路智能提取方法

遥感影像道路提取是空基平台对地智能理解的重要内容.利用道路网络特有的结构特点,从道路网络结构相似性损失函数和结构化特征算子两个方面,提出了一种结构化特征表示的道路提取方法.首先,针对遥感图像中道路目标占比较小的特点,设计了深度较浅、分辨率较高的编解码网络结构;其次,引入道路网络的结构相似性(SSIM)损失,并提出一种道...