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基于概率神经网络的发动机故障诊断 总被引:32,自引:0,他引:32
用反向传播神经网络 (BPNN)和概率神经网络 (PNN)对航空发动机若干原型故障进行定性的诊断,并将仿真结果进行了比较。仿真结果表明,当测量参数不包含噪声或噪声较小时,两种网络都具有很高的诊断准确率;当测量参数的噪声较大时,则概率神经网络的诊断准确率远大于反向传播神经网络,显示了概率神经网络较强的诊断鲁棒性。此外,概率神经网络能够充分利用故障先验知识,并考虑代价因子的作用,从而把误诊断可能带来的损失减小到最低程度。 相似文献
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基于AANN的数字滤波技术 总被引:1,自引:0,他引:1
航空发动机在高温、高压、高转速及较大振动等恶劣的条件下工作时,其控制系统中的传感器很容易受到干扰,所以发动机测量参数中常常包含较大的噪声,另一方面,发动机的测量参数多于其独立变量的数量,即在这些测量参数中存在冗余信息。AANN(自联想神经网络)通过对信息的压缩及解压缩过程,能够利用冗余信息抑制其测量噪声。在发动机故障诊断过程中,应用自联想神经网络对测量参数进行预处理,可以大大提高故障诊断的准确率。 相似文献
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三轴液压转台系统最优控制 总被引:3,自引:0,他引:3
三轴液压转台系统的核心是阀控马达伺服机构,由于其负载性惯量大,固有频率较低,采用经典控制理论设计的控制系统难以获得满意的响应特性和控制精度,以转台外框为例建立了转台液压系统的数学模型,应用最优控制理论,获得了使线性二次型性能指标为极小的最优控制规律。数字仿真结果和以该控制规律为依据设计的数模混合控制器进行的试验结果均表明,最优控制规律不仅有效地改善了转台的稳定性,而且提高了转台的响应速度和控制精度 相似文献
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为了研究电动燃油泵驱动电机浸油冷却性能,基于冷却流体及电机各部件3维模型,充分考虑各部件发热功率以及材
料属性等物理量的影响,采用有限体积法对电机流-热耦合场进行模拟仿真,分析不同边界条件对电机流场和温度场的影响。结
果表明:在最大冷却燃油流量以及电机最高功率下,流道的压力损失和电机的最高温度均能满足电动燃油泵的运行要求;随着冷
却流量增加或燃油粘度的增大,流道的压力损失增大,且在最大冷却流量下,燃油粘度每增大1 mm 2 /s,压力损失增大约2 kPa;电
机功率和入口温度对电机各部件温度的影响较大,各部件温升与燃油进口温度近似呈线性关系,而环境温度对电机温度场影响较
小。研究结果为电动燃油泵电机浸油冷却流道的设计与优化提供了理论依据。 相似文献
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定压活门在燃油系统中为多个伺服机构供油,针对其稳定性、稳态精度、鲁棒性等设计要求,以及多个设计参数相互竞争又相互矛盾的选择,提出了一种基于优化算法的参数设计方法。建立了定压活门数学模型,基于稳态模型进行了参数设计分析。结果表明:定压活门存在流量稳态工作区,在流量稳态工作区内,阀芯截面积增大,流量敏感度增大,但阀芯截面积过大会增大定压活门的体积。根据定压活门压力范围计算了稳态参数,以调节时间和超调量为目标,取3组不同定压腔容积,将弹簧腔容积、阻尼孔径、运动阻尼、阀芯质量作为参数,基于非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行了动态优化。Pareto解集表明调节时间和超调量相互矛盾。选取1组解经AMESim仿真验证,优化后的结构参数能够使调节时间缩短20%以上,超调量降低15%以上,定压活门动态性能得到改善。 相似文献
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为获得燃油汽心泵内气态区域的形成过程及形态的变化规律,基于renormalization group(RNG) k-ε双方程湍流模型与Schnerr-Sauer空化相变模型,对径向直叶片燃油汽心泵进行了整体三维建模与气液两相定常数值模拟,分析转速、进口节流活门开度、出口压力等因素对燃油汽心泵内气态区域的影响.结果表明:一定转速范围内气态区域随转速增加而扩大;转速不变时出口压力增加会使气态区域范围减小;气态区域扩张至极限位置即叶轮直径外,燃油汽心泵进入不稳定工况.RNG k-ε双方程湍流模型和与Schnerr-Sauer空化相变模型适用于燃油汽心泵汽心形态的数值模拟. 相似文献
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依据部分实验数据.利用神经网络对旋转肋化强弯曲U型通道的压力分布特性进行了预测。计算结果表明,当积累了一定的实验测量数据后,经过训练的人工神经网络能够对更高转动数下的通道内压力分布特性进行预测。但是由于U型通道内压力分布的强烈非线性特性,当实验数据较少时,这种预测能力将显著下降,甚至完全丧失。因此,积累相应的实验数据对于基于神经网络的U型通道内压力分布特性的预测是必要的。 相似文献