基于深度学习的地空导弹发射区拟合算法

目前地空导弹发射区的拟合算法主要是多项式拟合法和BP神经网络拟合法。多项式拟合法存在函数形式难以确定、函数范围不易分段等问题,且拟合精度较低;传统神经网络方法要想达到较高精度,需要大量的隐层节点,且在隐层节点数增加到一定程度后,训练变得十分困难且精度很难继续提高。同时,传统神经网络需要大量的标签数据,进一步增大了实际应用的难度。为此,基于深度学习理论,设计了一种基于堆栈稀疏自编码器（SSAE）的深度拟合网络（DFN）,并给出了相应的训练策略。仿真实验表明其相比传统算法具有更小的拟合误差优势。所设计的深度稀疏自编码器网络可以克服多项式拟合和传统神经网络的不足,不仅可以在大量无标签数据和少量标签数据条件下进行学习训练,而且可以进一步提升地空导弹发射区的拟合精度。     

基于深度学习与SAE网络的火箭推力下降故障诊断

针对运载火箭动力系统在发动机推力下降故障诊断中存在的推力下降程度及故障时间测算不精确的问题,提出了一种基于深度学习的故障诊断方法.不同时刻及程度的推力故障下,利用运载火箭六自由度运动学模型生成的过载信息作为故障训练样本,采用堆栈自动编码器方法训练网络,利用训练好的网络辨识发动机推力下降程度,带入六自由度仿真模型中可以实...     

操纵面故障对飞行包线的影响研究

进行飞机操纵机构故障时飞行包线估计对提高飞行安全具有重要意义。针对飞机操纵面故障特点,提出一种在线飞行包线估计方法。首先根据操纵面对飞行动力学参数的影响建立故障参数模型,然后应用基于遗忘因子的最小二乘参数估计方法进行气动参数的在线估计,最后基于参数估计结果进行包线的精确估算和分析,计算结果可为驾驶员和包线保护控制提供参考。仿真分析表明,该方法能精确估计飞行包线范围。     

基于自编码器和LSTM的模型降阶方法

自编码器是一种有效的数据降维方法,可以学习到数据中的隐含特征,并重构出原始输入数据.本文提出了一种基于多层自编码器和长短期记忆网络的模型降阶方法,以提升降阶模型的精度.文中以二维圆柱绕流为例,对该方法进行了分析与验证.首先用多层自编码器对原始数据进行降阶和特征提取,然后构建基于长短期记忆网络的预测模型,最后将自编码器和...     

跟飞编队卫星相对导航自适应EKF算法研究

针对跟踪星对目标星跟飞编队的相对导航问题,提出了基于自适应扩展卡尔曼滤波（EKF）的相对导航算法。以线性离散化的椭圆参考轨道相对动力学模型为导航状态方程．设计了虚拟测量量及相应的测量矩阵,避免了求解雅可比矩阵的复杂计算。为了适应构型尺寸变化引起的模型误差变化,提出了模型误差在线估计算法。仿真显示,算法具有较快的收敛速度和较高的估计精度。该研究成果可作为卫星编队应用的有益参考。     

基于机器学习的非定常流场网格自适应

现有针对非定常流场数值模拟的网格自适应方法,通常每隔一段时间步就进行一次网格调整,增加了计算复杂度和精度损失。针对这一问题,本文基于间断伽辽金（discontinuity Galerkin, DG）有限元法提出了结合BPNN(backpropagation neural network)和MMPDE(moving mesh partial differential equation)的非定常流场网格自适应方法。该方法首先采用DG有限元法对Navier-Stokes方程进行非定常计算,得到统计意义上的网格间断量;然后以初始网格和间断量训练BPNN回归模型,用于预测任意位置节点的间断量;接着使用MMPDE变分法移动网格节点,使其符合统计意义的间断量分布;最终通过Laplacian网格平滑法保证网格单元质量。圆柱绕流非定常流场算例的验证结果表明,该方法能够在不改变网格拓扑结构和不增加节点数的情况下完成一次性网格自适应,显著提高了非定常流场数值计算的精度和效率。     

自适应扩展增量 Kalman 滤波方法

基于扩展增量Kalman滤波方法(EIKF)和自适应增量Kalman滤波(AIKF),建立自适应扩展增量Kalman(AEIKF)模型及其分析方法,给出递推算法.在许多实际情况(如深空探测),由于环境因素的影响、测量设备的不稳定性等原因,量测方程往往存在未知的系统误差,并且模型参数也具有不确定性,结果导致较大的Kalman滤波误差,影响滤波的收敛性.提出的AEIKF方法能够成功消除这种未知的系统误差,并能够实时估计变化的噪声统计量,提高Kalman滤波精度.该方法计算简单,便于工程应用.      

Elman 回归神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于Elman神经网络的航空发动机故障智能诊断方法。以在某型发动机地面定检状态下实测的数据作为样本数据,建立了航空发动机故障诊断模型,利用该模型成功地对实测发动机参数进行了诊断。研究结果表明:该方法对权值初始值选取、隐含层节点数选取和输入样本规范化处理等不敏感,具有学习速度快、诊断精度高等优点。     

刀具磨损的人工神经网络方法及其仿真技术

本文提出一种对刀具磨损量进行辨识的人工神经网络方法，采用了灰色模型进行特征选择，研究了隐层不同节点数的选择对网络训练的影响，并通过仿真研究了该网络的稳定性。     

随机结构响应量置信区间的一种求解方法

基于经典的可靠性分析方法和非正态变量向正态变量的等价变换,提出了随机结构响应量置信区间估计的一种迭代方法,该方法可用于复杂响应量函数或隐式响应量函数的置信区间分析。在采用有精确解的算例验证了所提方法的有效性后,将所提方法用于2个工程实例,对10杆结构中的位移函数和某型飞机翼身连接接头模型中的响应面函数进行了置信区间估计,所提方法的计算结果与数值模拟方法计算结果的对照表明:所提方法计算工作量小且计算精度高。     

基于CWT-CNN的齿轮箱运行故障状态识别

针对传统故障诊断中提取的特征不具有自适应能力、很难匹配特定故障的问题,提出了一种基于连续小波变换（CWT）和二维卷积神经网络（CNN）的齿轮箱故障诊断方法。该方法对齿轮箱故障振动信号采用连续小波变换构造其时频图,以其为输入构建卷积神经网络模型,通过多层卷积池化形成深层分布式故障特征表达。利用反向传播算法调整网络各层的结构参数,使模型建立从信号特征到故障状态之间的准确映射。在不同工况和不同故障状态下的实验中,故障识别准确率达到了99.2%,验证了方法有效性。采用这种自适应学习信号中丰富的信息的方法,可以为故障诊断智能化提供基础。      

基于免疫理论的航空发动机磨损故障智能诊断

针对航空发动机磨损故障诊断技术智能化、精确化的发展要求,以传统油液监测技术为基础,结合人工免疫系统(AIS)具有的自适应特性、学习记忆特性及识别特性等优点,提出了一种航空发动机磨损故障的智能诊断方法。该方法首先利用人工免疫理论的反面选择原理生成检测器,优化后的检测器生成算法提高了初始检测器的代表性及覆盖性;然后利用故障样本训练出成熟的检测器,使航空发动机典型的磨损状态信息存储在检测器中,实现对故障模式的有效学习和记忆;最后通过检测器的激活发现航空发动机的磨损故障。对油样数据的实例分析结果表明,该方法对航空发动机磨损故障具有较强的识别能力,对磨损状态有很好的监测效果。     

基于IGA-ELM网络的滚动轴承故障诊断

为了提高航空发动机轴承故障诊断准确率,提出基于改进遗传算法优化极限学习机网络（IGA-ELM）的诊断模型。针对传统遗传算法易早熟等缺陷,对遗传算法的交叉操作和变异操作进行改进,并用改进的遗传算法优化极限学习机的输入权值矩阵和隐含层阈值,利用Moore-Penrose算法计算极限学习机的输出权值矩阵。使用IGA-ELM诊断模型对滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚珠故障4种工况进行诊断,并分析极限学习机隐含层神经元的数量和激活函数对轴承故障诊断的影响。为了验证改进遗传算法优化极限学习机的有效性,将传统遗传算法、自适应遗传算法和粒子群算法作为对比算法。经过分析表明：改进遗传算法收敛速度和收敛误差,均优于对比算法。     

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。     

基于模型的故障诊断在飞机电源系统中的应用

传统故障诊断方法越来越难以应付更加复杂和智能化的现代飞机电源系统,基于模型诊断方法是为了克服传统诊断方法的缺点而兴起的一项新型的智能故障诊断技术。运用基于模型的故障诊断原理,建立飞机电源系统的定性仿真模型,对飞机电源系统负载故障进行模拟故障诊断,分析电源系统关键部件的故障对关键负载的影响,验证飞机电源系统的可靠性。     

基于Petri网的飞机交流发电机故障诊断系统研究

针对目前飞机交流发电机故障诊断专家系统存在的知识表示复杂、诊断速度慢等问题,基于故障Petri网方法来进行知识表达,以快速准确对故障进行诊断,首先利用故障Petri网来建立飞机交流发电机的故障诊断模型,然后采用关联矩阵和状态方程的推理算法进行故障诊断推理,提高了推理速度,易于编程实现。最后通过实例分析验证了该方法的可行性和有效性。     

一种改进的自适应故障诊断设计方法及其在飞控系统中的应用

基于自适应故障诊断观测器提出一种新的自适应故障估计设计方法。针对传统自适应故障估计设计方法难以满足故障估计性能的要求以及存在严格的等式约束增加了观测器设计的难度等问题,提出新的自适应故障估计设计方法,该方法不仅能够显著地提升故障估计的性能,而且通过运用不等式变化有效地避免了严格的等式约束,基于Lyapunov稳定性理论以矩阵不等式的形式给出了误差动态系统稳定的新的充分条件。最后,对某型飞控系统的仿真实验验证了所提方法的有效性。     

多操纵面飞机舵面损伤的快速故障诊断

针对多操纵面飞机舵面损伤的快速故障诊断问题,提出一种直接估计舵面偏转量的自适应补偿观测器方法。首先,设计了增广观测器进行系统输入估计,并提出了自适应补偿方法解决其动态跟踪性能差的问题;其次,设计了一种新的自适应阈值以快速检测故障并降低虚警率;最后,利用舵面故障特点,采用重置初值的限定记忆最小二乘方法实现了对突变参数的实时估计,用以进行故障隔离。仿真结果表明:在不同的舵面损伤故障情况下,所提出的观测器方法能在20 ms内发出故障预警,并在0.22 s内确定故障位置,所采用的辨识方法可以在故障报警后的0.2 s内准确估计出损伤程度。