基于残差NLSTM网络和注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测

针对长短期记忆（LSTM）网络对于多维数据特征识别和提取上存在不足的问题，在其改进模型嵌套式长短期记忆（NLSTM）网络的基础上，提出了一种基于注意力机制和残差NLSTM网络的剩余使用寿命预测方法。该方法将双层NLSTM网络代替残差块中的主网络，保留捷径连接中的卷积神经网络结构，既能充分提取时序特征又能保证有用数据在网络层中的跳层传递，并融入注意力机制构建多层残差网络，注意力机制的使用能够选择出对预测结果有重要影响的信息，有效提高预测的准确率。在航空发动机退化实验数据集上进行实验分析，结果表明：所述方法能有效建立监测数据与发动机健康状态之间的关系，剩余使用寿命预测误差较未改进残差结构方法平均降低10.8%，比未融入注意力机制方法平均降低18.9%，有效提高了预测精度。     

星载高速数字电路电源芯片选型及电源完整性设计

优化电源完整性及可靠性设计可以有效提高高速数字电路在高速、高负载及极端环境下工作的性能及可靠性。通过对开关式点电源及LDO (低压差线型稳压器)两种供电方式在星载高速数字电路中的应用特点进行分析,总结出针对两种电源在电源完整性上的设计准则,量化相应测试指标,通过对开关类电源LTM4644及LDO型电源对信号完整性设计及电源芯片选型进行研究优化,为星载高速数字电路电源完整性设计及测试提供部分参考及依据。     

基于EWT的离心压气机出口动态压力样本熵分析

以800 kW离心压气机从稳定状态经过过渡过程进入喘振状态时段的出口动态压力为研究对象，采用经验小波变换并结合样本熵特征，分析了系统在不同工况下的复杂特性。首先，在分析系统动态压力波形特征的基础上，采用经验小波变换并结合皮尔逊相关系数进行信号的提取。其次，研究了提取信号的样本熵与系统工作状态变化的关联关系，并讨论了经验小波的分解层数和样本熵的维数对分析结果的影响。最后，通过将白噪声加入原始信号以验证该方法的抗干扰性能。研究结果显示：当系统由稳态进入喘振状态时，系统出口动态压力的样本熵表现出明显的突变特性，其值由0突变至0.7左右。从系统参数的选择角度，样本熵维数的变化对系统特征的分析影响较小。并且，采用该方法抗干扰性能较好。     

模拟转子叶片丢失后外传载荷影响特性研究

航空适航法则及相关安全性标准中均对航空发动机叶片丢失后的安全性设计提出了要求，为此需要明确关键零件在叶片丢失后所承受的载荷环境。本文利用Newmark-β法求解载荷传递系统的瞬态运动微分方程，得到振动响应与力载荷的关系。设计了模拟转子不平衡响应试验，进行突加不平衡质量后的转子响应测试，进而通过试验件内外振动响应获得了冲击载荷的传递规律。同时为研究阻尼在叶片丢失外传载荷中的影响效果，通过控制对试验件阻尼器是否供油，进行了有支点阻尼及无支点阻尼的振动响应对比试验。研究结果表明，冲击载荷在通过静子件后会产生明显衰减，本文试验对象传递比最高仅为53%，远离转子支承处所承受的载荷远低于转子支承处的载荷。同时，阻尼会明显降低冲击瞬间的外传载荷，但对转子稳定后的稳态载荷影响较小。本文研究表明：进行航空发动机叶片丢失条件下安全性分析时，需考虑冲击载荷的衰减及阻尼影响。另外，合理的阻尼器布局将有效降低叶片丢失时产生的冲击载荷作用，有助于提升发动机的抗冲击能力。