采用序列概率比方法检测航空发动机传感器软故障

提出基于卡尔曼滤波和序列概率比方法进行某型涡扇发动机控制系统传感器软故障检测新方法.研究了采用修正的序列概率比方法处理滤波残差,检测传感器软故障;并将该方法与残差加权二乘算法WSSR(Weighted Sum of Squared Residual)检测传感器软故障过程进行了对比.仿真结果表明,序列概率比方法较WSSR法所需决策时间短,适合于航空发动机传感器软故障检测.      

基于CPLD的动态频率信号测量装置的设计与实现

提出了一种基于单周期测频原理的动态频率信号测量方法,给出了动态频率信号测量装置的设计方案及其具体实现。该装置能够很好地跟踪频率信号的动态变化,且工作稳定可靠;同时还具有体积小、功耗低、便于携带等优点。     

燃气轮机滚动轴承故障模式及延寿方法

分析了燃气轮机滚动轴承常见的10种故障模式及其产生原因,研究了相应的延寿方法及其延寿机理。     

基于图像对的体视显示算法研究与实现

依据摄像机拍摄的左右两幅图像,按照提出的算法进行图像的矫正、重采样和图像对间的密集匹配,最后通过图像插补输出符合双眼特性的体视图像,试验证明插补后体视图像效果较好.     

抗离群值的鲁棒正则化贯序超限学习机

针对离群值环境下的在线学习问题,提出一种鲁棒正则化贯序超限学习机(Robust regularized online sequential extreme learning machine,RR-OSELM)。RR-OSELM以增量学习新样本的方式实现在线学习,并在学习过程中基于样本的先验误差进行逆向加权计算以降低学习模型对于离群值的敏感性;同时RR-OSELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强了其在实际应用中的稳定性。实验结果表明,RR-OSELM具有较同类算法更好的鲁棒性和实用性,对于离群值环境下的在线建模与预测问题是积极有效的。     

航空航天制造机器人高精度作业装备与技术综述

新一代航空航天产品的研制与批产对制造精度与加工质量提出了更高的新要求。以机器人为核心的智能制造技术与装备是解决该难题的有效途径。然而,工业机器人较低的定位精度与弱刚性结构属性严重制约了其在航空航天部件高精度加工作业中的推广应用。本文在阐述国内外机器人装备在航空航天制造业的应用现状的基础上,重点介绍了机器人作业刚度强化策略与定位误差精确补偿方法的研究现状,并分析了现有高精度控制方法存在的问题及技术难点。最后探讨了机器人作业装备在航空航天制造领域的技术发展趋势,为面向航空航天产品的机器人高精度制造技术的研究提供参考与借鉴。     

基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统

围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。     

限带白噪声随机过程的雨流幅值概率密度函数模型

对17种不同带宽系数的限带白噪声随机过程进行了雨流循环计数统计,提出了一个限带白噪声随机过程的雨流幅值概率密度函数(Probability density function,PDF)模型。该模型是Rayleigh分布和Weibull分布的线性组合,其中待定系数均为随机过程谱参数的函数。采用该模型对这17种随机过程的雨流幅值概率密度函数进行了公式拟合,探究了模型中待定参数与随机过程谱参数之间的关系,确定了模型表达式。对照随机过程的雨流计数统计结果,将该模型与Dirlik模型的预测精度进行了比较,结果表明该模型的预测效果优于Dirlik模型。     

基于信息驱动的保障技术研究

说明了基于信息驱动的维护保障体系的国内外现状及发展趋势,为我国军机的信息化保障工作的开展奠定了技术基础,具体研究内容包括：国内现役军机保障体系现状分析;国外军机保障信息化技术发展状况分析;信息驱动的保障体系特征分析与关键技术的研究。     

数控机床产业发展现状及沈阳机床自主创新之路

数控机床是现代机械制造业的关键设备,一个国家数控机床的产量和技术水平在某种程度上代表这个国家的制造业水平和竞争力。数控技术的发展,关系到国家工业战略地位和综合国力水平。数控机床拥有量和年产量是衡量一个国家制造业现代化水平的重要标志。