基于互相关和混沌振子阵列的转子早期碰擦故障检测

为了提高早期故障检测的准确性和有效性,提出了运用互相关去噪和构建混沌振子阵列,通过阵列扫描实现早期微弱故障的多个特征频率信号检测的方法.该方法将经过互相关去噪后的信号送入到混沌振子检测阵列中,让其作为混沌检测系统周期策动力的一部分,通过混沌检测系统相轨迹变化检测出表征同一微弱故障的多个频率信号.飞机转子系统早期碰擦故障检测为例验证了该方法的可行性.      

视觉检测中圆形标志的定位方法研究

在使用圆形人工标志的计算机视觉检测中,标志的中心定位准确度直接影响到检测的整体准确度。在利用数学形态学算法提取标志边缘的基础上,采用椭圆拟合法、灰度加权质心法、灰度平方加权质心法对标志中心进行定位,并通过实验比较了三者的定位准确度和稳定性。最后得出,在视觉检测中可采用灰度加权质心法来定位标志的中心。     

五轴加工中非线性误差的检测和处理方法

非线性误差是多轴数控加工中加工误差的重要来源,在多轴加工中不可避免.在对前人工作分析的基础上,提出了一种在机床后置处理中减小机床过大非线性误差的算法,该方法通过对机床旋转轴的变化量进行监测,找出存在过大非线性误差的刀位点,并使用线性插值的方法进行修正.对修正前后的变化量进行了对比,结果显示该方法能显著的减小加工的非线性误差.同时该方法计算过程简单并且可以统一处理机床的一般非线性误差和后置奇异点处的非线性误差.仿真结果亦表明此方法切实可行.      

基于4态马尔可夫链的光纤陀螺随机调制

在数字闭环光纤陀螺中,由调制信号引起的电串扰(即调制串扰)会导致零偏稳定性、死区和线性度等指标恶化.为了消除调制串扰信号的影响,提出了基于4态马尔可夫链的随机调制方法.将一个4状态马尔可夫链引入到随机调制中,该马尔可夫链利用正弦函数的周期性和状态转移方向的等概率性,产生出了相互统计独立的调制信号和解调信号,由于解调信号为等概率取值-1,1的零均值随机序列,所以在理想情况下调制信号及电串扰信号和解调信号相关的结果为零.仿真和实验结果表明,基于4态马尔可夫链的随机调制方法对调制串扰信号的抑制可达1×103倍,消除了调制串扰信号对陀螺零偏稳定性、死区和线性度等指标的影响.      

边界扫描技术在电子控制器测试中的应用

航空发动机电子控制器向更高性能和更高集成度的方向发展,使得传统测试方法难以满足需要.提出了通过边界扫描技术来解决电子控制器核心电路的测试问题.设计了边界扫描测试技术验证平台,主要包括边界扫描测试适配器和被测电路.对被测电路开展了基于边界扫描的测试试验,完成了主要指令的测试.同时通过扫描链实现了对被测电路的故障注入,通过这种方法注入故障可对航空发动机电子控制器的机内测试(BIT)能力进行验证.      

一种新的基于PCNN的自适应强去噪方法

为了实现椒盐噪声的有效去除和图像细节及纹理的有效保留,提出了一种新的基于PCNN(Pulse Coupled Neural Network)的自适应滤波方法ADEN(Adapative Denosing method for Extreme Noise)-PCNN.该方法引入了像素受污染状态的甄别机制,只对被污染的像素进行降噪处理,保证了去噪的同时不损坏图像信息,实现了图像的细节和纹理的有效保留;为了确保图像质量,在面向图像降噪的PCNN神经网络阵列结构中引入了自组织机制,可以自动地估计噪声的强度信息并进行PCNN网络中神经元连接方式的自组织转换,此外引入了自适应机制,根据噪声强度的估计信息,自动进行滤波次数的优选,增强自适应能力.实验结果表明所提方法较常规方法和其他同类方法在去噪效果、保留图像细节方面展现出明显的优势.     

一种基于FFT/IFFT技术的罗兰C天地波识别新算法

罗兰C天、地波到达时间间隔小于50μs时,对天、地波到达时刻的估计误差大。为了准确估计时间间隔小于50μs的天、地波到达时刻,在FFT/IFFT技术基础上采用了天、地波分别识别算法,并证明了该方法可行性。仿真结果表明：利用该算法,天地波自动识别的准确率分别可达99．6％和98．6％以上,相对USCG标准可改善信噪比4．4dB,对数字化罗兰C接收机的研究与设计具有重要意义。     

负跃层对主动声纳探测距离影响仿真研究

简要分析了声波穿过负跃层时的传播特性,结合潜艇利用跃变层规避主动声纳探测的战术背景,对负跃层影响主动声纳的探测距离进行了研究。建立了主动声纳搜潜的数学模型,利用平滑平均声场理论估算了存在负跃层时的声传播损失,分析了负跃层深度、厚度以及声速跃变差对主动声纳探测距离的影响,并进行了仿真。结果表明,负跃层对主动声纳的探测距离有明显影响。     

网络控制系统的故障诊断

网络控制系统(Networked control systems,NCSs)是反馈通过数据网络的控制系统,跟传统控制系统相比,具有很多优点.但是,网络包含的时滞和其他数据特性会使得设计时未考虑网络的反馈系统性能下降.本文总结了近年来一些关于网络控制系统故障诊断的主要思想和结果,包括具有时滞的网络控制系统的故障检测及诊断技术,基于简单时滞系统模型;Markovian跳跃系统模型,混合系统模型及T-S模型的网络控制系统;以及对今后研究的展望.     

深度交叉遗传神经网络在液体火箭发动机故障检测中的应用

将遗传算法与BP神经网络深度交叉融合,即采用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行多点优化,而在进化的每一代中随机取少量染色体进行单一BP网络训练,训练结果再返回染色体,经过若干代的进化后得到稳定的权值和阈值,再将它们赋给BP神经网络,作为初始值,按误差前向反馈算法沿负梯度搜索重新训练,最终得到最优解。这种算法既避免BP算法易陷入局部最优解的不足,又克服遗传算法以类似穷举的形式寻找最优解而引起的搜索时间长、速度慢的缺点。并且经过仿真分析,深度交叉遗传BP神经网络的收敛性和故障诊断能力优于传统BP神经网络和单一使用遗传算法,可有效应用于液体火箭发动机故障检测中。