关联维数和Kolm ogorov熵在航空发动机故障诊断中的应用

总结了关联维数和Kolmogorov熵的计算方法,给出详细的计算步骤,并通过对某型发动机在不同状态下关联维数和Kolmogorov熵的计算和混沌特性分析,提出一种将关联维数和Kolmogorov熵结合使用的新的故障诊断手段。实验结果表明:由于不同故障的动力学产生机制不同,通常也具有不同的关联维数和Kol-mogorov熵,故关联维数和Kolmogorov熵可用于故障的特征提取。      

卫星动力学虚拟试验的几个关键技术

文章阐述了卫星动力学虚拟试验的必要性,并就SEA模型修正技术、振动台激励下卫星的建模技术和模态综合技术做理论上的分析,为虚拟试验研究提供理论依据.     

利用输出误差时间序列模型识别结构时变模态参数

基于振动系统运动方程,建立了描述系统输入和输出关系的输出误差时间序列模型,论证了该模型中外源多项式系数的性质。利用基于UD分解的递归最小二乘参数估计方法估计OE模型的参数,从而得到结构的时变模态参数。数值仿真结果表明用此方法来识别时变模态参数是可行的。     

冲击加多斜孔双层壁冷却方式多斜孔内换热研究

研究了航空发动机燃烧室火焰筒冲击加多斜孔双层壁冷却方式中两种不同孔排列方式、不同位置处斜孔内的局部和平均换热情况。方法是在相似理论指导下的实验研究。结果显示:多斜孔进口区附近的换热有明显的增强,其局部换热和平均换热情况与冲击作用密切相关。由于冲击的影响,多斜孔进口区附近的换热系数差别明显,冲击的影响范围一直可达X/D=3.0处;在远离进口区的相应位置上,几种情况下换热系数差别不大。      

液体火箭发动机泄漏故障诊断的信息融合技术

从故障诊断角度出发,分析了故障诊断和信息融合技术关系。综合现在进行液体火箭发动机检漏的相关技术,为了弥补泄漏故障诊断信息不足等问题,提出了采用点式和红外传感器相结合的方法来探测泄漏故障引起的各种现象,概述了该领域的相关技术和实现方法,建立了基于信息融合的泄漏故障检测与诊断系统,有利于提高泄漏故障的有效性和可信度。      

自适应-神经模糊推理在不规则时间序列预测中的应用

自适应—神经模糊推理(ANFIS—Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)是将自适应调节及神经网络技术应用在其中的模糊推理技术。应用 ANFIS对一组数据进行学习训练,可以建立相应输入输出数据的模糊推理系统。文中举例说明如何使用 ANFIS 在不规则时间序列 MG(Mackey-Glass)预测中的应用。     

基于内收缩比可调的二元TBCC进气道风洞试验及起动特性分析

为拓宽进气道工作马赫数范围,结合型面变几何技术并充分利用迟滞回路效应的优势,基于外压缩面/喉道高度协同调节的二元TBCC进气道模型,采用数值模拟与风洞试验结合的方法,研究了马赫数为4.0的通流状态下进气道内收缩比（即改变喉道高度）增减对起动特性的影响。结果表明：当进气道处于不起动状态时,降低内收缩比使进气道肩部分离包被吞入继而实现再起动;结合纹影和沿程静压分布等分析,进气道入口波系在各内收缩比下与设计值相符,但内流通道的CFD结果与试验结果存在相对误差ε,且起动状态下的εq比不起动状态下的εb约低1.5%(εq<2.7%,εb<4.2%),表明采用的数值计算方法对于前体激波的预测较为准确,而对于不起动进气道内流静压预测存在误差;获取此类变几何进气道的迟滞回路特性,当内收缩比≤1.79时,进气道正常起动,当内收缩比≥2.54时,进气道不能正常起动,当1.79<内收缩比<2.54时,进气道的起动特性由初始状态和内收缩比的增减趋势共同决定。     

过载约束下的大机动目标协同拦截

研究了非线性拦截几何下具有过载约束的多枚弱机动能力的导弹拦截强机动能力的目标的协同拦截问题。首先，在建立导弹的可达域、导弹的可行域以及目标的逃逸域这3个概念的基础上提出了非线性拦截几何下的基于逃逸域覆盖的协同拦截策略，并提出了基于标准弹道的设计方法。然后，给出了协同拦截制导律的形式，研究了导弹的末制导初始阵位、制导律参数以及导弹对目标机动的覆盖区域这三者间的关系，并设计了数值求解算法来实现对多弹的覆盖区域的分配、协同制导律的设计以及多弹初始拦截阵位的配置。最后，对理论结果进行仿真。结果显示，多枚机动性较小的导弹，通过初始拦截阵位的合理配置和协同拦截制导律的合理设计，可以实现对机动性能较强的目标的协同拦截。     

基于测量数据积累的弱目标检测前跟踪算法

检测前跟踪(TBD)算法是一种有效的弱目标联合检测与跟踪方法。当目标强度参数未知时,基于点目标假设的主流TBD算法通常将其建模为增广目标状态变量,在贝叶斯框架下联合估计目标运动状态与强度信息。本文研究发现强度参数估计精度受限于点扩散函数(PSF)的设置,提出了一种基于测量数据积累的弱目标TBD算法。该方法利用目标的航迹,积累多帧间目标占据分辨单元的测量数据,在实现弱目标的联合检测与跟踪的同时,对目标强度参数完成准确估计,为后续目标分类或识别提供有用的目标强度信息。仿真结果表明:在低信噪比条件下,所提算法的强度参数估计精度和稳健性优于主流TBD算法,并最终收敛于参数完全已知时的最优联合检测与跟踪结果。     

一种面向星载计算机的功能级功耗估计方法

在星载计算机的软硬件协同设计过程中需要解决处理器功耗估计问题.现有的工具和方法主要面向ARM或DSP处理器,缺乏可用于LEON3处理器的软件功耗估计方法.针对这一不足,基于功能级功耗分析方法进行功耗估计,重点解决LEON3处理器的功耗建模问题.提出了从C代码中提取模型参数的方法,并且对序贯最小优化支持向量回归算法进行了改进,提高模型的精度.在数值试验部分,通过常用的C语言算法试验对估计方法进行了验证.结果表明功耗估计误差小于3%,能够满足星载计算机软硬件协同设计的需要.