基于正交小波变换的动态系统的故障检测

利用正交小波变换在时-频域均有良好局部化的品质,提出了一种对动态系统故障诊断中非平稳信号进行分析与处理的方法.仿真结果表明,该方法不仅使测试结果更加精确,而且便于进行快速的故障诊断.     

JSSG2007B、GJB241A-2010对发动机数控系统技术要求的分析

对JSSG 2007B、GJB 241A-2010中航空发动机数控系统的要求和验证方法进行了分析,对下一步标准制修订工作提出了建议.     

支持向量机在航空发动机起动模型辨识中的应用研究

支持向量机（SVM）可以优化网络，有效降低模型复杂性，不存在维数灾难和局部极小问题。本文以某型发动机起动调整试验的试车数据为样本，使用SVM对某一大气条件下的发动机起动模型进行了辨识，并使用另外一组试车数据．通过辨识模型对起动过程进行了仿真；最后，比较了SVM和RBF神经网络起动模型的辨识精度。结果表明，用SVM辨识发动机起动过程模型，方法简单，学习速度快，辨识精度较高。     

基于RBF神经网络的航空发动机起动模型辨识与仿真

为解决基于气动热力学方程建立发动机起动模型时存在的困难，本文以某型发动机起动调整试验的试车数据为样本，使用径向基函数(RBF)神经网络对在某一大气条件下的发动机起动模型进行了辨识；并使用另外一组试车数据，通过辨识模型对起动过程进行了仿真。结果表明，用RBF神经网络辨识发动机起动模型，具有方法简单、学习速度快、辨识精度较高等优点。     

基于支持向量机的航空发动机辨识模型

针对航空发动机具有强非线性、时变性的特点以及采用常规神经网络辨识时存在的局部较小,过学习等问题,提出了一种基于支持向量机的通用发动机模型辨识方法。该方法基于现代统计学习理论,采用结构风险最小化准则,保证了网络具有很强的推广特性,通过求解凸二次规划确保网络结构全局最优化自动生成。本文采用实测到的发动机飞行记录数据作为训练样本,利用回归型支持向量机建立了发动机的辨识模型,研究结果表明该方法的辨识精度较高,鲁棒性、容错性较好,具有较大的实用价值。      

螺旋诱导轮在高性能离心泵中的应用

螺旋诱导轮是一种结构新颖而性能优良的流体装置，深入研究该装置对于改进现有液压泵的性能有重要的意义。结合某型航空螺旋离心泵，本文深入研究了螺旋诱导轮在高性能离心泵中的作用，对螺旋诱导轮的内部流动进行了计算．分析了其结构和工作原理；同时，针对螺旋诱导轮的特殊结构，深入分析了它的预旋和预增压作用，以及自身良好的抗汽蚀性。研究结果表明，通过增加螺旋诱导轮能够有效提高离心泵的扬程和抗汽蚀性能。     

某型发动机起动模型的支持向量机辨识及应用

为了解决某型涡扇发动机慢车转速以下的数学模型难以建立,无法进行起动性能数值计算的问题,提出了用支持向量机辨识起动模型,依据辨识结果估算起动性能的方法。采用发动机起动试验数据作为学习样本,建立了基于支持向量机的非线性动态起动模型。根据该型发动机起动供油量调整试验得到的供油压力数据,利用所建立的模型对起动性能进行了估算,给出了估算结果与试验数据的对比情况。研究表明,将支持向量机用于起动模型的辨识是可行的,能够较好地解决某型发动机起动性能计算的难题。     

压力传感器的输出特性校正

压力传感器对温度、电源波动等多种干扰因素比较敏感，致使测量精度大大下降。本文在压力传感器静态标定试验的基础上建立了它的输出特性校正模型，并利用矩阵奇异值分解的方法成功求解了该模型最小二乘解中范数最小的唯一解。经验证，该模型显著改善了传感器的非线性度，有效消除了工作环境的影响，并使测量精度提高了一个数量级。