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161.
合成射流激励器全流场计算模型—X L模型,实现了将激励器腔体及外部受控流场作为单连域的计算处理。对合成射流激励器在不同工作状态下控制宏观低速流流动进行了数值分析和机理探讨。结果显示:应用合成射流激励器可以有效控制宏观低速流流动方向,通过改变激励器的工作参数和布置位置可以控制主流的偏转角度;激励器处于"拉"模式对主流的控制效果更明显,且激励器与受控主流之间存在一个最佳距离,使得对主流的矢量控制效果最大;合成激励器工作形成的漩涡对强度受合成射流频率和速度幅值影响。压强梯度的存在和旋涡的卷吸作用是合成射流激励器控制宏观低速流流动方向的主要因素。 相似文献
162.
163.
给出了一种非线性系统传感器的故障诊断方法。该方法将T-S 模糊模型、全解耦奇偶方程和参数估计相结合,同时对非线性系统的多个传感器的故障进行检测、隔离与识别。设计出用于产生残差的线性系统全解耦奇偶方程,并给出了全解耦奇偶向量的存在条件,全解耦奇偶方程产生的残差仅对一个传感器故障敏感,而对系统状态、扰动输入和其它传感器输出解耦。引入T-S 模型将全解耦奇偶方程推广到非线性系统中得到了模糊奇偶方程。传感器的故障模型表示为刻度因子和偏差的形式,根据残差信息应用卡尔曼估计方法可识别出故障模型的参数。最后给出了某型号飞机控制系统传感器的故障诊断仿真实例。 相似文献
164.
支持向量机在航空发动机起动模型辨识中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
支持向量机(SVM)可以优化网络,有效降低模型复杂性,不存在维数灾难和局部极小问题。本文以某型发动机起动调整试验的试车数据为样本,使用SVM对某一大气条件下的发动机起动模型进行了辨识,并使用另外一组试车数据.通过辨识模型对起动过程进行了仿真;最后,比较了SVM和RBF神经网络起动模型的辨识精度。结果表明,用SVM辨识发动机起动过程模型,方法简单,学习速度快,辨识精度较高。 相似文献
165.
166.
最小二乘支持向量回归机在发动机推力估计中的应用 总被引:6,自引:2,他引:6
实现直接推力控制的首要问题就是要估计出推力.基于最小二乘支持向量回归机提出了一种Wrapper算法进行特征选择,此算法不仅能降低计算的复杂度,而且能增强模型的泛化能力.另外,在对最小二乘支持向量回归机进行稀疏性建模的时候,用QR分解法代替传统的协方差法,增强了数值的稳定性.最后,推力估计器设计的应用实例,验证了本文提出的特征选择法和QR分解法进行稀疏性建模的可行性和实用性. 相似文献
167.
航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究 总被引:2,自引:11,他引:2
提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度. 相似文献
168.
169.
170.