多模态时域振动衰减信号各模态分离与阻尼参数辨识方法

针对多模态信号中各模态难以准确分离和模态阻尼参数难以准确识别的问题,提出了布谷鸟搜索(CS)算法参数优化的变分模态分解方法 (CS-VMD)和模态阻尼参数辨识的包络线积分法(EIM)。使用CS-VMD方法将多模态时域振动衰减信号中的多模态分量准确分离开来,利用EIM辨识各模态的模态频率和阻尼比,并与理论值(或测量值)以及半功率带宽法(HPB)辨识值进行对比。位移仿真信号与压气机导向叶片测频信号模态分解及模态参数辨识表明,CS-VMD方法可实现对多模态信号的正确分解,EIM辨识的模态频率误差均小于1.0%;对于位移仿真信号,EIM辨识的模态阻尼比最大误差小于2.5%;对于压气机导向叶片测频信号,使用EIM和HPB方法辨识的模态阻尼比最大差别为9.098%,EIM的模态阻尼辨识精度比HPB方法高。     

反作用控制系统推力器失效的外部检测与诊断

通过推进系统外部可测的姿态信息,利用强跟踪滤波器和多模预报估计器,研究了一类非线性系统常值阶跃型故障和间歇性故障的检测与分离问题。对关机失效,利用强跟踪滤波器获得故障效应的估计,检测逻辑采用改进的贝叶斯分类方法,依据推力器失效效应的方向性进行故障单元的分离;对开机失效,采用多模预报,根据相应残差向量范数的比较进行故障的即时无阈值判别,同时完成了故障后系统状态的重构问题。以一类大型航天器的反作用姿态控制系统为例,对其中出现的推力器失效进行了故障识别仿真研究,表明所提方法是有效的。     

基于交互多模估计策略的故障检诊方法

针对多模自适应（ＭＭＡＥ）故障检诊（ＦＤＤ）方法的局限性,提出了一种基于交互多模（ＩＭＭ）估计策略的动态系统中多重故障的检诊方法。交互多模估计是针对包含有结构以及参数的系统的一种效率较好的自适应估计技术,它提供了故障检测、诊断和状态估计的集中框架。通过对在传感器和作动器中含有多个故障飞机的仿真。结果表明,所提供的方法比其它方法能够更快、更可靠地检测和隔离出多重故障。     

双馈异步发电机定转子绕组过热故障监测方法

双馈异步发电机(DFIG)在长期运行中很容易发生定转子绕组过热故障。以绕组温度为研究对象,在分析绕组过热故障成因的基础上,分别从电机热性能和参数辨识两方面进行检测。使用参数辨识法时,首先利用电机电磁数学模型辨识定转子绕组电阻,再根据电阻与温度之间的关系计算定转子温度,从而判断绕组是否过热。最后基于MATLAB软件仿真验证了定转子绕组参数辨识法的正确性,为DFIG诊断绕组过热故障提供理论支撑。     

动态神经网络在液体火箭发动机故障检测与分离中的应用

应用动态神经网络在线辨识方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测与分离基本系统。检测逻辑通过度量包含发动机故障信息的辨识残差信号实现火箭发动机故障检测，故障分离通过分析辨识误差相关函数的不同空间特征来实现。仿真研究表明动态神经网络可成功地应用于泵压式液体火箭发动机故障检测与分离。     

一种用于可靠性自动化分析的故障系统描述模型

为了对系统的可靠性进行自动化分析, 本文在两个方面发展了进行故障系统描述的故障传递表模型: (1)对故障传递表的格式进行了较大改进; (2)提出了能流故障类, 以它为故障传递表描述的补充。采用这种改进的模型可方便地对系统进行多模态及复杂的故障关联描述。将模型应用于航空发动机液压机械控制系统的描述, 并自动建造故障树, 取得了较好的效果。      

基于最小二乘法的GPS故障星辨识新方法研究

在最小二乘故障检测的基础上,提出了一种在最小二乘法残差向量ω的似然函数基础上推导出故障卫星辨识的新方法。采用该方法针对GPS卫星中可能出现的突发性故障以及斜坡形软故障进行了仿真实验。结果表明,该故障卫星辨识方法能够准确地辨识出故障卫星并将其实时剔除,星座重构后能够使GPS的定位莰差处于正常的范围内。     

基于小波神经网络的直升机主减速器故障诊断系统

应用离散小波变换(DWT)和神经网络相结合构建直升机主减速器速器故障诊断系统: DWT对振动信号进行特征提取,神经网络对故障进行辨识和分类。阐述了DWT、帕塞瓦尔定理和广义回归神经网络(GRNN)基本理论,提出了直升机主减速器的故障诊断系统流程图,最后用某型直升机飞行时主减速器上的振动数据对该系统进行验证。实验使用了BPNN(back-propagation neural network)和GRNN两种神经网络,结果表明:提出的故障诊断系统能对主减速器故障进行较好的辨识和分类,这将为直升机主减速器故障诊断系统的进一步开发提供新的技术参考。      

多操纵面飞翼构型飞机舵面故障在线诊断方法

舵面故障会影响飞机的操纵性,为实现飞机的控制重构需在线诊断出舵面的故障信息.针对多操纵面飞翼构型飞机,提出了一种在线诊断其舵面故障的方法.飞翼构型飞机舵面故障在线诊断需辨识的操纵导数个数较多,直接使用最小二乘法难以精确辨识得到各操纵导数.基于限定记忆最小二乘法,采用分组辨识法对飞机的操纵导数进行辨识,减少了每次辨识操纵...     

基于CCFHTLS算法的异步电动机转子故障检测

定子电流经低通滤波器处理后产生高斯有色噪声,限制了异步电机转子故障检测算法的辨识精度。针对该问题,提出一种抑制高斯有色噪声的异步电机故障检测技术。首先对采集到的定子电流进行预处理,利用逆同步旋转变换剔除基波,避免了直接检测时基波对故障辨识精度的影响。然后利用互相关函数(CCF)处理技术对高斯有色噪声的抑制作用,提出基于CCFHTLS算法的电机转子故障诊断技术。针对异步电机转子断条和偏心故障的识别进行试验,结果表明CCFHTLS算法可以有效抑制高斯有色噪声,并保留故障有用信息,显著地提高了故障检测的分辨率。     

融合机床精度与工艺参数的铣削误差预测模型

为弥补现有五轴联动数控铣床加工飞机结构件的加工精度评估系统的不足,提出利用机床精度检测数据和零件特征及其工艺参数来构建评估指标体系,基于BP神经网络建立了飞机结构件加工误差预测模型。通过完成训练的网络权值分布,计算出各输入指标对最后评估结果的影响,并通过实例分析检验了模型的可靠性。结果表明,经BP神经网络模型训练得到的结果和样本零件的三坐标测量机测量数据基本吻合,选取的评价指标具有有效性。该评估模型能够有效地融合机床精度检测数据和零件特征及其加工工艺参数,对飞机结构件的铣削加工误差进行预测。     

基于神经网络预测模型的歼击机结构故障检测方法

提出了一种基于预测神经网络的歼击机结构故障检测新方法 ,与传统的基于模型的非线性系统的故障检测方法相比 ,神经网络方法有着非线性逼近能力强和故障检测实时性好等优点。给出了基于预测神经网络的故障检测方案 ,以及多步直接预测算法和阈值选取原则 ,最后以某型歼击机为例进行了仿真验证 ,仿真结果表明本方法能有效地检测出歼击机的各种结构故障。     

红外航空图像自动目标识别的形态滤波神经网络算法

 提出了一种有实用意义的形态滤波神经网络模型及其自适应 BP学习算法。形态滤波网络的优化设计过程实际上是网络参数 (结构元素 )不断调整、逐步适应图像环境的优化学习过程,从而将目标客体的特征规律反映到网络结构上来,以实现对复杂变化的图像具有良好的滤波性能和稳健的适应能力。为结合运动图像目标的检测需要,采用了渐进收缩误差、适时校正网络权值的动态跟踪学习算法。通过实验结果可以看出,该算法不仅能适应复杂多样的背景环境,而且对运动目标的连续检测能力具有位移不变、伸缩不变和旋转不变的特性。     

面向飞行员疲劳状态监测的脑认知深度模型研究

通过分析飞行员脑电信号，构建了疲劳状态的彩色脑功率图，设计基于高斯牛顿在线变分方法的卷 积神经网络参数优化方法，形成一种新型脑功率图深度网络模型，有效实现脑功率图深度网络的模型分类识别 能力。相比于其它基于脑电信号的疲劳检测深度模型，疲劳状态认知的准确度提升了3%~5%。     

某型涡轴发动机的故障检测和诊断集成系统

介绍了气路分析法、人工神经网络和故障树分析法在航空发动机故障诊断中的应用 ,描述了采用这些方法开发的状态监视与故障诊断系统的结构、界面、数据库系统、神经网格和故障树     

电液负载模拟器的神经网络参数辨识

基于神经网络,提出一种根据参数上下界辨识系统参数的新方法。在建立电液负载模拟器模型的基础上,在待辨识参数的上下界内,使用神经网络对动态系统的参数进行辨识,找到一组参数使之满足对实际系统的最佳逼近,使系统在实际输入信号下能更好地复现实际系统的实际输出。并使用另一组实验数据检验辨识结果对实际系统的任意实际输入输出采样数据组的逼近程度。验证结果表明该辨识结果能很精确地逼近实际系统。该方法可用于一般复杂系统的实际参数辨识。     

OLS算法在无人机传感器故障诊断中的应用

在故障诊断领域,神经网络故障诊断方法以其优良的特性正得到越来越广泛的应用。本文针对无人机的特点提出一种基于RBF神经网络故障诊断方法,通过建立神经网络预测器来实现无人机机载传感器的故障诊断,其中网络学习算法的选取将直接影响神经网络故障诊断的性能。正交最小二乘算法(OLS)以其在设定网络参数方面的优点常用来作为RBF神经网络学习算法。本文将介绍OLS算法的原理和实现步骤,通过VC 6.0编程实现OLS算法,并利用无人机机载传感器数据来验证OLS算法的有效性。     

航空发动机反馈神经网络自适应控制方法

根据反馈神经网络控制方法在发动机控制系统中的应用研究,建立了基于反馈网络的发动机控制系统。采用反馈神经网络辨识发动机模型参数,用动态自适应算法对神经网络权值进行了调整,并在飞行包线内各工作点对整个控制系统进行了仿真。结果表明,使用神经网络建立的发动机控制系统具有良好的控制品质和较强的自适应能力。     

基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究

以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。     

神经网络在液体火箭发动机故障检测中的应用 (Ⅱ)模式识别技术

基于模糊超球神经网络,提出了一种液体火箭发动机故障的实时检测系统。它采用模式识别技术,在建立正常工作状态的样板模式之后,把当前样本与样板模式进行比较,进而判断发动机工作状态。发动机试车数据分析表明：模糊超球神经网络对输入样本非常敏感。