基于HMM-SVM的混合故障诊断模型及应用

 针对直升机减速器故障诊断中机器学习方法存在的问题,根据隐马尔可夫模型(HMM)适合于处理连续动态信号与支持向量机(SVM)适合于模式分类的长处,提出了基于HMM-SVM的混合故障诊断模型。先通过小波包分析方法从减速箱振动信号中有效提取非平稳特征,训练HMM-SVM模型,再利用训练好的模型进行监测与诊断,实验结果表明该方法优于单纯的HMM或SVM诊断方法,能利用少量训练样本有效地完成直升机减速器的故障诊断。  

磁射流抛光中磁场的分析与设计

介绍了一种新型抛光技术——磁射流抛光中磁场对磁流变液粘度的影响,设计了相适应的磁场形式,重点分析了铁磁喷嘴头部形状对磁场的影响,并通过ANSYS有限元软件仿真了结构形状对磁场空间特性的影响。  

自动计算NURBS初始权因子的方法

 通过对NURBS曲线权因子几何属性的深入分析,给出了一个直观、简洁和客观计算权因子的一般方法 ;在此基础上,提出了利用线性插值法和嵌入ANN算法的自动计算NURBS权因子的具体方法。根据NURBS控制多边形的形状以及曲线的形状约束条件,自动计算出NURBS曲线的一组初始权因子。  

捷联惯导姿态算法中的圆锥误差与量化误差

 对捷联惯导系统的误差源进行了研究,利用几何方法分析了不可交换性误差和量化误差的形成机理,以及它们的相互影响。针对工程应用中激光陀螺输出脉冲采样量化条件,就多子样算法进行了讨论,并设计了基于MATLAB/Simulink的仿真。研究结果表明,当考虑量化误差的影响时,选取适当的量化因子,三子样等效旋转矢量算法比其它算法具有更好的综合性能。  

超精密加工技术与机床的新进展

超精密加工技术是上世纪50年代未、60年代初由于电子技术、计算机技术、宇航和激光等技术发展的需要发展起来的一项新技术.现在,超精密加工技术已成为尖端技术产品发展中不可缺少的关键加工手段,无论是军事工业还是民用工业都需要这种先进的加工技术.  

基于故障率的测试性验证试验故障样本分配方案

 现有的分层抽样算法中故障率数据不准确是导致测试性验证试验结果不可信的一个原因。为解决这个问题，提出了利用验前信息和Monte Carlo仿真相结合的方法计算故障率。首先考虑故障率的随机特性和量级范围，用Gamma分布来拟合故障率的概率分布，根据上下限分位点确定了Gamma分布中的超参数。然后利用舍取抽样得到了大量的服从Gamma分布的随机数，求平均值作为实际系统的故障率值。以此故障率数据进行分层抽样，得到的故障样本分配方案更合理，试验结果更可信。  

机载电子设备集成智能故障诊断系统

现有智能故障诊断方法主要有基于模型推理、基于规则、基于神经网络和基于案例的诊断方法,它们各有独特之处,又有各自的局限性。集成这些诊断方法能综合各诊断方法的特点,克服各诊断方法的局限性,从而提高诊断系统的智能性和诊断效率。本文根据飞机外场维护和内场大修的现状,设计了机载电子设备集成智能故障诊断系统。系统运用集成智能诊断策略,弥补单一推理方法存在的缺陷,增强了系统的故障诊断能力。实践表明,该集成智能故障诊断系统在机载电子设备的故障诊断与维修中发挥了积极有效的作用。  

多约束条件下的制导律研究综述

随着导弹等制导武器机动能力的增强,制导精度的提高,多约束条件下的制导律研究成为精确制导研究的新热点。简要介绍了多约束条件下的制导问题,重点评述了近年来多约束条件下的制导律研究情况,对目前多约束条件下的制导律设计进行了比较详细的研究,系统分析了各种方法的优缺点,并分析了其可能的研究内容动态和方向,为精确制导技术的发展提供了参考和借鉴。  

涡轮泵实时故障检测短数据均值自适应阈值算法

为了实时监控液体火箭发动机涡轮泵的状态，提高其安全性，降低其故障带来的破坏程度，提出了短数据均值自适应阈值算法(SDM—ATA)，建立了实时故障检测的统计学模型、研究了阈值区间均值与方差的自适应计算及其带宽系数的自适应训练、故障综合决策逻辑，以及故障数据对阈值贡献的踢除等方法，并利用某型火箭发动机地面试车涡轮泵振动测量数据和某型转子试验平台实时测量数据对该算法进行离线和实时在线故障检测试验验证。结果表明，SDM—ATA没有发生误检测情况，并具有实时故障检测的能力。  

快速机动大型挠性航天器的动力学建模

 建立带附加质量大型挠性航天器大角度快速机动时的动力学模型。在柔性体变形场中计及耦合效应，采用假设模态法和拉格朗日原理建立挠性航天器系统的一阶近似动力学模型。在模型中忽略轴向变形，并用低阶主模态表示横向变形得到控制模型。理论分析和数值仿真表明: 挠性航天器在历经大角度快速机动时会产生动力刚化现象，传统的零次近似动力学模型会产生错误的仿真结果；附加质量对两种模型的系统刚度产生截然相反的作用；低阶简化模型能够较好地反映系统的动力学特性，可用于控制器设计。