基于动态云BP网络的液体火箭发动机故障诊断方法

将云模型与BP(back propagation)神经网络以串联方式有机结合,首先利用云变换方法进行网络的结构辨识和云模型的特征提取,同时通过在输入层引入单位延时环节描述发动机工作过程动态特性,研究提出了基于动态云BP网络的液体火箭发动机故障诊断方法.结合实际试车数据的验证结果表明,该方法能够准确识别发动机已有的3种故障模式,通过在试车数据中添加0期望、0.2标准差的随机噪声的方法来模拟环境噪声和测试过程中产生的随机噪声,根据持续性原则,方法仍能够正确进行故障检测与分类.方法单步运行时长为1.124×10-4s,完全能够满足实时性要求.      

机场噪声监测系统及评价指标分析

简要概述了机场周围飞机噪声监测系统的组成,重点对如何设置监测点做了详细介绍.分析了现有机场周围飞机噪声评价标准的优、缺点,最后提出了两个补充指标,现有的评价标准WECPNL(计权等效连续感觉噪声级)结合这两个补充指标就可以充分地评价机场环境噪声.     

控制机场环境噪声实现民航可持续发展

目前我国主要机场均出现噪声影响问题,并引发了较大矛盾,影响到机场的安全运行,制约了民航的发展。面对这一难题,应引起民航各界高度重视,加以研究并解决问题,保证民航实现可持续发展。     

基于样本熵的语音信号检测算法

船舶自身发出的巨大噪声,严重影响了通讯设备通讯端船舶工作者的正常语音交流和通讯,须要进行语音信号增强,将语音信号从背景噪声中检测分离出来。为此,文章在分析语音信号与船舶背景噪声信号时域序列复杂性基础上,提出基于信号序列样本熵的语音信号检测算法。该算法将含噪信号进行分帧后,首先计算每帧信号的样本熵,并根据自适应预设阈值对信号进行初始判断；然后,利用信号通常持续一定时间的连续性,对信号初始判断进行平滑,得到信号的最终判别类别,实现对语音信号的检测。经过大量实测实验数据的验证,环境噪声信号的辨别准确度为 90.33%,语音信号为 95.05%,该算法取得了较好的判别精度。     

单体建筑在点声源环境中对预测点噪声等级的影响

为了提高噪声评价方法的可靠性，减化噪声评价工作程序，实现环境噪声评价自动化，从几何角度分析了点声源环境中，单体建筑随空间位置不同，对预测点噪声等级的不同影响。介绍了用VC 6．0语言对点声源环境中只有单体建筑存在时，预测点的噪声等级进行程序设计的方法及流程，编写的程序操作简单，实现了相关参数输入后(手工输入或从AutoCAD图纸读入)，计算机自动处理、输出结果，通过与外部程序接口调用Matlab，绘制等声级图，结果直观明了。     

采用剪应力自动测量技术检测复合材料结构的完整性

剪应力自动测量技术现已作用航空航天飞机复合材料部件的快捷可靠的检测技术。现在正在用第一条剪应力自动测量技术试验系统装配航空航天飞机部件的生产线。剪应力自动测量技术虽然非常相似于电子斑纹图样干涉测量法 ,但一般用于无损检测 ,而不是用于材料分析和应变测量。剪应力自动测量技术方法对于环境噪声不太敏感 ,操作设备时一般对技术的要求较低 ,通常是定性使用 ,并要求确定变形的绝对值采用剪应力自动测量技术检测复合材料结构的完整性     

捷联惯导系统在声振综合环境下的动力学响应特性研究

随着导弹等航天器飞行速度的提高,环境噪声的影响已不容忽视,声振综合环境将成为惯导系统等弹上电子设备通常需要面对的力学环境条件。文章论证了有限元法适用于对捷联惯导系统这类结构紧凑型设备进行宽频域声振耦合计算,仿真计算了捷联惯导系统声振耦合模型在声振综合环境下的动力学响应,对比分析了捷联惯导系统在声振综合环境下与在单独随机振动环境、单独噪声场环境下动力学响应的联系、区别以及自身新的特点。研究结论可为设计和评估地面力学环境试验、预示与分析惯导系统在综合环境下的环境适应性提供理论依据。     

并行稀疏滤波在轴承声信号下的故障诊断

振动信号是航空发动机故障监测的常用信号。由于航空发动机结构复杂，对振动传感器的布置要求日益严格。声学信号以其非接触式、易布置、低成本的优点，在轴承智能故障诊断中引起了广泛的关注。然而，由于航空发动机内声信号所处的环境噪声较强，传统的轴承故障诊断方法无法实现精确的特征提取。为此，研究有效的特征提取方法实现轴承声信号下的智能故障诊断显得尤为重要。稀疏表示是智能故障诊断中的一个研究热点，在稀疏特征提取方面显示出强大的力量。对强噪声下的声信号进行有效的稀疏特征提取，可为轴承的非接触式故障诊断提供解决路径。提出一种基于并行稀疏滤波的轴承故障诊断方法，能够实现对轴承声信号的稀疏特征提取。并行稀疏滤波通过在传统稀疏滤波的基础上增加另一个归一化方向来实现进一步的稀疏特征提取，然后采用权值归一化方法约束训练得到的权值矩阵。最后，通过仿真和实验数据验证了所提方法的优越性。结果表明，并行稀疏滤波能够实现轴承声信号的有效稀疏特征提取和精准分类，可用于声学信号下的轴承智能故障诊断。     

Y12F飞机环境噪声试飞技术研究

以Y12F飞机通过适航审定试飞的实例,详细阐述噪声认证试飞技术与机理,剖析试飞方法,总结试飞经验,优化飞行切入法,进一步提高试飞技术,满足适航取证试飞的要求,成功取得适航许可。     

航天噪声环境对脑机接口的影响研究

针对目前研究较薄弱的脑机接口在舱内噪声环境下的适应性问题,通过调整天宫一号舱内噪声录音至60dB以完全模拟太空舱内环境噪声,探究了P300、SSVEP和运动想象三种脑机接口在模拟天宫一号舱内噪声环境下分类正确率和特征的变化。结果显示:模拟天宫一号噪声环境与安静环境(20~40dB)相比,P300靶刺激幅值发生了较显著提高,但是分类正确率无显著性改变;SSVEP的各频率信噪比和分类正确率无显著性改变;运动想象正确率下降且显著,但仍在适用范围。表明脑机接口在载人航天噪声环境下具有较强适用性。     

改进的多级涡轮噪声经验预测模型

基于早期的涡轮噪声经验预测模型和涡轮噪声试验数据,对影响涡轮噪声的关键涡轮参数进行了分析,发展了改进的多级涡轮噪声经验预测模型.该模型由单级涡轮噪声计算、涡轮噪声在下游涡轮级中传播的衰减量计算和各级涡轮噪声叠加3个部分组成.采用涡轮噪声试验数据对单级涡轮噪声计算方法进行了验证.结果表明:该单级涡轮噪声计算方法的计算结果误差小于1.5dB.由试验数据拟合得到的涡轮噪声叶片排衰减经验预测模型也被应用于该改进的多级涡轮噪声经验预测模型中.与早期经验预测模型相比,改进模型的计算方法更合理,噪声预测结果更可靠.      

外测数据处理中小波滤波的应用研究

针对外测数据的高精度和噪声复杂的特性,首先介绍了小波分析中几种滤波方法及其变形,然后结合空域滤波器建立外测数据的小波去噪模型,将它们应用于一维的高精度弹道数据去噪。实际结果表明,该类方法在保留特征段及有用信息的同时,有效地去除了随机噪声及其他干扰,比较传统去噪方法有明显优势。     

Near lossless data compression onboard a hyperspectral satellite

To deal with the large volume of data produced by hyperspectral sensors, the Canadian Space Agency (CSA) has developed and patented two near lossless data compression algorithms for use onboard a hyperspectral satellite: successive approximation multi-stage vector quantization (SAMVQ) and hierarchical self-organizing cluster vector quantization (HSOCVQ). This paper describes the two compression algorithms and demonstrates their near lossless feature. The compression error introduced by the two compression algorithms was compared with the intrinsic noise of the original data that is caused by the instrument noise and other noise sources such as calibration and atmospheric correction errors. The experimental results showed that the compression error was not larger than the intrinsic noise of the original data when a test data set was compressed at a compression ratio of 20:1. The overall noise in the reconstructed data that contains both the intrinsic noise and the compression error is even smaller than the intrinsic noise when the data is compressed using SAMVQ. A multi-disciplinary user acceptability study has been carried out in order to evaluate the impact of the two compression algorithms on hyperspectral data applications. This paper briefly summarizes the evaluation results of the user acceptability study. A prototype hardware compressor that implements the two compression algorithms has been built using field programmable gate arrays (FPGAs) and benchmarked. The compression ratio and fidelity achieved by the hardware compressor are similar to those obtained by software simulation     

随机声载荷时域信号仿真模型研究

利用航空发动机环行燃烧室噪声测试数据，采用时间序列自回归分析方法得到了燃烧室噪声及动压仿真模型ARMA（17，16），并用其对噪声时间历程数据进行了最佳预测。     

直升机抗噪声疲劳设计中的噪声测量

首先,以空气动力理论为基础,对直升机噪声的产生机理进行了分析,描述了直升机的噪声特性;然后,对直升机噪声测量的测试系统进行了阐述,并以小松鼠直升机为例,给出了直升机噪声测量的飞行航迹;还对直升机噪声的几种评价标准进行了说明,以实测数据为例介绍了直升机噪声处理的常规方法,其中包括A计权、1/3倍频程及声暴露级SEL等的计算;最后,给出了典型的数据处理结果。     

基于SVR选择性集成的机场噪声预测模型研究

机场噪声预测对机场规划设计、航班计划制定以及机场噪声控制具有十分重要的作用。针对机场周围各个监测点上的单飞行事件进行噪声预测。由于机场噪声数据的复杂性,用单一的SVR方法对其预测往往得出局部优化结果,不能达到理想的预测效果,针对这一问题,提出一种基于SVR选择性集成的机场噪声预测方法,通过Adaboost方法对机场噪声数据进行采样训练得到多个SVR预测模型,并结合一种排序方法对预测模型进行选择集成得到最终机场噪声预测值,取得了较好的预测效果。     

高速采样测量数据处理方法研究

探讨在新一代高精度测速体制下,外测数据原有处理方法应用到高采样率数据时的缺陷,提出将原始采样数据分段、分层进行多次处理,结合二步最小二乘、等距样条拟舍和区间长度自适应的时间多项式中心平滑技术,可降低每次处理的数据量,并逐步滤除周期噪声与色噪声,提高了处理结果的精度。     

混沌时序的噪声降低技术研究

介绍了噪声对混沌时序分析的影响,回顾了混沌时序噪声降低方法的研究情况。在此基础上将Ｔａｋ－ｅｎｓ的嵌入理论拓展应用到具有噪声干扰的时间序列,并结合非线性信号处理和非线性近似函数技术,提出了一种把重构相空间同降低噪声干扰相结合的理论方法和处理技术,并以受噪声污染的Ｈｅｎｏｎ 映象时间序列为例,说明了有关概念和应用结果。     

外测数据处理中小波滤波的鲁棒性算法研究

为消除外测数据处理中异常值和噪声信号对处理结果的影响,结合数据处理的实际,给出一种基于小波变换的鲁棒性滤波算法。首先用移动中值滤波算法剔除原始数据中的异常值,然后采用小波系数去噪算法并结合经验维纳阈值滤波算法,抑制数据中的噪声。仿真计算及实际工程应用表明,该算法在保留特征段及有用信息的同时,有效地剔除了异常值,抑制了噪声,具有很好的鲁棒性。     

航空发动机测试信号噪声特性分析

在采集到的航空发动机测试信号中不可避免地混有噪声或干扰信号,讨论了利用频谱分析、滤波、小波分解、双谱估计、以及自相关分析等提取发动机信号噪声的方法,分析了发动机信号噪声的类型和特性。结果表明:发动机噪声主要是加性、低强度的连续频谱,在某几个频率成分上也分布着线状频谱。噪声中既有白噪声、又有非平稳的入侵色噪声。