基于数字滤波技术的飞参数据预处理

由于存在干扰,飞参系统记录的发动机参数中会存在噪声误差.为了利用数据对发动机工作状态和性能趋势进行监控,必须对数据进行预处理.本文利用动态数字滤波技术对高、低压转速数据进行预处理.处理后的数据更加连续、平滑,且更加清晰地反映出参数随时间的变化趋势,由此证明该方法是有效的.处理结果可在航空发动机状态监控中得到应用.     

基于改进蚁群算法的无人机侦察航路规划研究

蚁群算法是一种新的源于大自然生物界的仿生随机优化方法,在一系列组合优化问题求解中取得了成效。本文将蚁群算法引入无人机侦察航路的规划,对基本蚁群算法提出了改进,提供了一种新的有效的航路优化算法,并对无人机的侦察航路进行了仿真计算。仿真结果表明改进的蚁群算法克服了基本蚁群算法的收敛速度慢、易于过早陷入局部最优的缺点,仿真结果验证了该算法的有效性。     

人工神经网络融合诊断航空发动机气路故障

为了提高诊断的准确性,提出了一种利用人工神经网络融合诊断航空发动机气路故障的新算法.由4个子系统有机结合起来建立了神经网络融合诊断系统,对从飞参数据中得到的气路故障数据进行预处理之后,分别输入广义回归神经网络子系统和BP神经网络子系统进行诊断,然后研究了一种新的信息融合算法对两者的诊断结果进行融合,使诊断结果的故障特征更加明显,提高了诊断的准确性.通过测试表明,该信息融合算法十分有效,具有较高的实用价值.      

飞参数据的应用研究现状及发展趋势

飞参系统记录了飞机飞行过程中的大量参数,这些参数在飞机的研制、试飞、训练、维护和事故调查等方面都有着巨大的应用价值.本文总结了国内外对飞参数据的应用研究现状,在此基础上,探讨了今后我国该领域研究的发展趋势.     

混频器和滤波器非线性效应对MWC系统的影响

近年来提出的调制宽带转换器欠奈奎斯特采样系统,可以在远低于奈奎斯特频率下无失真采样宽带稀疏多频带信号.但是实际系统中混频器和低通滤波器非线性效应的影响会导致重构的信号存在失真.利用Rapp模型在理论上分析了器件的非线性效应造成信号重构误差的原因,并通过仿真实验,分析了非线性效应对支撑集重构概率的影响以及通道数和输入信噪比在降低系统误差上的作用.仿真结果表明,器件的非线性效应会降低系统的重构性能;提高通道数和输入信噪比可以提高支撑集重构概率,改善系统的性能.     

基于广义回归神经网络的飞参数据预处理

由于存在干扰,飞参系统记录的发动机参数中,经常会有不少间断点和奇异值.为了利用数据对发动机性能趋势进行预测,必须对数据进行预处理.分析了航空发动机作为一个系统,其各主要输入和输出参数之间存在的函数关系.研究了利用广义回归神经网络和参数之间的关系对数据进行预处理,结果得到了较为正常的数据,证明该方法是有效的.