量子超球神经网络在振动故障检测中的应用

提出了一种基于量子超球神经网络的液体火箭发动机振动故障检测方法,采用可变量子超球代表发动机工作模式,自然地提供了反映故障程度的概率幅;网络的离线学习算法可以从训练样本中自动提取发动机振动知识,监测算法不仅能正确预报故障,还能在线学习新的振动信息。试验数据检验结果表明：量子超球神经网络可以成功用于液体火箭发动机振动故障检测。     

利用关联规则检测液体火箭发动机启动关机过程的故障

提出了一种基于关联规则的故障检测方法,根据发生故障时相应参数之间的关联关系是否有效来判断是否故障。对液体火箭发动机的启动过程试车数据进行挖掘的应用实例表明,该方法能够有效地挖掘参数之间的关联关系,有效地检测出液体火箭发动机启动过程中的故障。     

基于ILLE和SVM的卫星执行机构系统故障检测与定位

针对某超高指向精度要求的卫星平台,采用增量式局部线性嵌入(ILLE)与支持向量机(SVM)结合的方法,研究系统配置的多组磁伺服机构的故障检测与故障定位技术。在分析执行机构故障模式以及故障影响的基础上,采用LLE算法实时提取并更新与故障相关的卫星姿态控制系统高维信息,对其进行降维及特征提取,实现执行机构系统故障检测。当检测到故障时,提取执行机构系统输入输出信息,利用支持向量机(SVM)方法进行故障定位。该方法无需采集离线数据生成样本集,直接利用卫星姿控系统产生的在线故障特征数据集进行故障检测,并能根据故障检测结果,有效地实现卫星姿控系统执行机构的故障定位。算例仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于主元分析法的液体火箭发动机传感器故障检测与诊断

针对液体火箭发动机的压力、温度、流量等传感器数据,给出了一种基于主元分析法的传感器故障检测与诊断方法。该方法能够在对测量参数相关性分析的基础上,将传感器测量值所组成的测量空间分解为主元和残差两个子空间,通过传感器实际测量数据与正常数据矩阵在残差子空间投影的比较,对传感器的故障进行检测与诊断。以某型LRE传感器组为研究对象,通过故障模拟,给出了该方法对4种典型传感器故障的检测与诊断实例。结果表明主元分析法对LRE传感器具有很好的故障检测和故障诊断能力。     

液体火箭发动机实时故障检测与报警原型系统的设计与实现

实现了液体火箭发动机启动和稳态工作过程故障检测的神经网络和统计算法,以及检测结果的综合决策与报警算法,并从系统硬件、软件结构和功能等方面设计建立了液体火箭发动机工作过程的实时故障检测与报警原型系统。试车数据验证考核结果表明,故障检测与报警系统能及时和准确地对发动机稳态和启动工作过程中的故障进行检测和报警,现已成为实验室级发动机故障检测与报警的演示与验证原型系统,并对实现未来箭载发动机工作过程实时在线故障检测与报警具有重要的工程应用价值。     

基于神经网络算法的液体火箭发动机实时故障检测方法研究

以某液体火箭发动机为研究对象,将实时故障检测作为中心,分析了神经网络算法的特点及其实现步骤,利用Lab Windows/CVI与MATLAB混合编程的原理,实现和改进了基于神经网络的发动机实时故障检测方法,并用多次试车数据进行了检验.试车数据验证结果表明,该方法能及时、准确、有效地检测发动机稳态过程的故障.研究结果对发展未来液体火箭发动机的箭载故障检测系统具有重要的参考价值.     

基于决策树方法的液体火箭发动机稳态段故障诊断

以泵压式液体火箭发动机为研究对象,针对故障特征难以提取的问题,提出了在大量试车数据的基础上,应用决策树方法提取故障特征并进行稳态段故障检测与诊断的思路,对某型发动机大量热试车数据进行了实例分析,将得到的故障检测和诊断结果与神经网络等方法所得结果进行了比较。并利用仿真数据对该方法的性能进行了进一步验证。研究结果表明,决策树方法是一种有效、可靠的液体火箭发动机故障检测与诊断的新途径。     

改进SO优化KELM的液体火箭发动机故障检测

提出了一种ISO-KELM的液体火箭发动机故障检测模型。首先引入Tent混沌映射、动态策略和柯西变异3种方法对原算法进行改进。然后，采用改进后的蛇优化算法(ISO)对核极限学习机(KELM)惩罚因子和核函数参数进行寻优，构建了ISO-KELM液体火箭发动机故障检测模型。最后选取包含5种典型故障模式的某液体火箭发动机历史试车数据进行仿真。结果表明，ISO-KELM模型的故障检测准确率为95.2%,高于SO-KELM故障检测模型和传统BP神经网络故障检测模型，可有效检测火箭发动机的故障状态。同时也表明了ISO相比于SO,收敛速度更快，寻优精度更高。     

基于人工免疫的液体火箭发动机故障检测方法研究

为有效提高液体火箭发动机故障检测过程中的及时性、实时性及准确性,基于人工免疫系统中的阴性选择原理研究建立了液体火箭发动机故障检测的阴性选择算法与免疫实值算法,实现了液体火箭发动机稳态工作过程中的故障检测与报警。基于某大型泵压式液体火箭发动机实际试车数据的验证结果表明,研究建立的人工免疫故障检测方法能对发动机稳态工作阶段进行有效准确的故障检测与报警,相对以往传统的检测算法在故障检测时间上有了一定的缩短,对研究基于人工免疫的液体火箭发动机的故障检测与诊断系统提供了依据。     

某型火箭发动机起动过程实时故障检测算法研究

以某型火箭发动机为研究对象,针对其起动工作过程,利用Matlab和LabWin-dows/CVI等编程语言,结合神经网络理论,开发了其起动工作过程的实时故障检测算法。使用了多次试车数据进行离线检验,结果证明该算法能够及时、有效地检测出该型火箭发动机起动过程的已有故障,并能够满足实时性的要求,没有出现误报警和漏报警。     

改进布谷鸟搜索算法优化支持向量机的MEMS陀螺温度零偏补偿

针对微机械陀螺零偏受温度影响较大的问题,提出一种改进布谷鸟搜索算法(CS)和支持向量机(SVM)相结合的陀螺零偏温度补偿方法。首先,将平滑处理后的陀螺数据作为样本点,采用基于径向基核函数的支持向量机方法构建漂移模型,把数据从低维空间映射到高维空间进行线性拟合。然后,利用改进布谷鸟算法对支持向量机的惩罚参数、核函数参数以及不敏感系数进行优化,避免了人为选择参数的盲目性且提高了建立模型的精度。实验结果表明：经CS调节支持向量机算法补偿后,陀螺输出精度更高。与最小二乘分段拟合方法、BP神经网络方法相比,陀螺输出数据方差分别平均减小了63.2%、43.4%,最大误差分别平均减小71.63%、48.3%。     

航天器单层板结构弹道极限的支持向量机预测模型

提出了一种基于非线性不可分支持向量机（SVM）方法的航天器单层板结构弹道极限预测模型。利用实验数据对SVM进行训练,建立穿透点和未穿透点的分隔面,进而预测新结构弹道极限特性。SVM的训练问题是以实验点分类正确性为约束,预测置信度最大化为目标的二次规划问题,用Lagrange对偶方法有效求解了该训练问题,并通过附加Lagrange乘子的上限约束处理不可分数据集。引入二次核函数将线性SVM推广到非线性,有效实现了实验点的分类。利用超高速碰撞实验数据对SVM弹道极限预测模型进行了验证,计算对比表明SVM方法有效预测了弹道极限,并且精度高于NASA JSC单层板弹道极限方程。对分离面方程分离变量,建立了基于SVM的弹道极限方程显式表达式。     

基于SVM和"嫦娥一号"数据的月球表面亮温分布

月球表面的微波辐射亮度温度分布与月表物质的物理化学和地理分布特性密切相关.为了分析月球表面微波辐射亮温的分布特点,利用支持向量机(SVM)方法对嫦娥一号(CE-1)绕月卫星搭载的微波辐射计获得的2C级亮温数据建立回归分析模型,并利用粒子群算法优化SVM回归模型,建立了月球表面不同地理位置的4个频率通道(3GHz,7.8GHz,19.35GHz,37GHz)的微波辐射亮温与时间的关系,获得了这4个频率的微波辐射亮温在月表很窄时间段的全球分布,因而显示出了更多的细节特征.最后对这些特征进行了描述并对影响月球表面亮温的因素进行了讨论.     

飞行器气动参数智能在线辨识技术研究

气动参数辨识对于大气层内飞行器来说至关重要,通过在线气动参数辨识可规划更准确的飞行轨迹,并对控制参数进行自适应调整。传统辨识方法的模型较为复杂,运算量大,无法满足飞行器在线辨识的要求。而基于神经网络的智能参数辨识方法,不仅可以离线对网络模型进行训练,并利用历史飞行数据进行模型修正,也可在线时直接利用训练好的网络对参数进行快速调整,在保证参数估计精度的同时,保障参数估计的快速性。提出了一种基于支撑向量机(SVM)的样本扩充和神经网络参数在线快速修正方法。通过仿真和统计,证明了基于SVM的神经网络方法对飞行器气动参数进行在线快速智能辨识的可行性。     

遗忘因子最小二乘支持向量机及在陀螺仪漂移预测中的应用研究

以陀螺仪漂移误差系数时间序列预测为对象，研究并提出了遗忘因子最小二乘支持向量机算法。构造了以多项式、径向基、小波函数为核函数的支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、遗忘因子最小二乘支持向量机（FFLSSVM），比较了它们用于强非线性测试集的泛化性能。实验结果表明：FFLSSVM比由相应核函数构成的SVM、LSSVM自适应性强、预测精度高；三种核函数生成L2（R）子空间上完备基的能力不同，导致三个FFLSSVM逼近任意目标函数的精度有差异；遗忘因子最小二乘小波核支持向量机可有效地用于陀螺漂移误差动态补偿、可靠性辅助决策、故障预测。     

基于最小二乘支撑矢量机的陀螺仪漂移预测

研究了支撑矢量机的回归估计算法。针对标准支撑矢量机算法训练速度慢、难以解决大规模问题的局限性，对标准算法的约束条件加以改进，得到一种最小二乘支撑矢量机回归估计算法，该算法大大提高了支撑矢量机的训练速度和解决大规模问题的能力。论文将最小二乘支撑矢量机应用于陀螺仪的漂移预测中，仿真实验结果证明了算法的有效性和可行性，为陀螺仪的实时预测及故障预报提供了可能。     

能源平衡模型中工作模式判别方法

卫星能源平衡模型用于计算卫星预期的能源消耗,以判断卫星能源能否保证任务的顺利完成,指导电源系统设计或对规划任务进行能源约束。能源平衡计算需要先判别卫星工作模式,工作模式判别的准确性直接影响能源消耗计算的准确性。目前对于多任务且姿态需要相应机动的卫星缺少有效的模式判别方法,为此,提出了通过建立索引表及查询数据库的方式进行工作模式判别的方法。建立不同时间序列工作状态与卫星工作模式索引表,将轨道时间序列及规划任务时间序列注入数据库,查询数据库中不同时间序列工作状态,对照索引表可得卫星工作模式。为提高运行效率,利用加速算法能减少查询次数,缩短查询时间。通过仿真实验对加速参数选取进行了讨论。该方法适合于工作模式复杂且可用时间序列对工作模式进行约束的卫星。     

基于SVM的SAR图像中水上桥梁目标的检测

针对SAR图像中桥梁目标的特性,提出了一种基于统计特性和先验知识相结合的桥梁目标检测方法。通过对SAR图像中桥梁和背景的分析,首先对河流区域进行特征提取,再利用支持向量机方法对数据进行训练建模,通过训练后的模型对SAR图像中的河流进行分割,最后在分类后的二值图中按方向累加能量最小准则进行桥梁目标检测。基于真实SAR图像的实验结果显示,此方法不需要对SAR图像进行复杂的预处理,有强的抗斑点噪声性,能快速检测SAR图像中的桥梁目标。     

低频靶标法测量CCD相机调制传递函数的仿真

基于用高频靶标法测试调制传递函数(MTF)时不能准确地体现出CCD器件的平均采样的情况。该文探讨用低频靶标法测试MTF,介绍它的原理;通过数字仿真CCD的光学镜头的模糊和采样平均过程,分析不同频率靶标的MTF测试结果,并分析相位造成的影响。     

低频靶标法测量CCD相机调制传递函数的仿真

基于用高频靶标法测试调制传递函数（MTF）时不能准确地体现出CCD器件的平均采样的情况。该文探讨用低频靶标法测试MTF，介绍它的原理；通过数字仿真CCD的光学镜头的模糊和采样平均过程，分析不同频率靶标的MTF测试结果，并分析相位造成的影响。