轴段可调节式双转子结构动力特性模拟试验台设计与优化

为了解航空发动机双转子的动力学特性,搭建了轴段可调节式双转子结构动力特性模拟试验台,其主要包括高速电机、低压转子、高压转子、模拟盘、支架、齿轮箱、基座等。采用有限元法和变换哈默斯利算法相结合的联合仿真方法,对试验台进行了临界转速的计算及优化;计算了双转子系统的稳态不平衡响应,分析了临界转速变化对转子系统振动特性的影响。结果表明：优化后试验台前4阶临界转速与原型机实测临界转速的误差在5%以内,试验台能较好的模拟原型机动力学特性;优化后各轴承处最大响应幅值中的最大值明显减小,试验台具有良好的振动特性。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

介绍了模拟电路故障诊断的神经网络方法及小波神经网络,以一带通滤波器为例,提出了一种基于输出灵敏度分析,利用多频测试生成故障特征向量训练小波神经网络进行故障诊断的方法。仿真结果表明小波神经网络作为故障分类器具有收敛速度快,诊断准确等特点。     

基于HHT的航空发动机气动失稳信号

针对航空发动机工作范围内存在的气动失稳现象,运用希尔伯特-黄变换(HHT)分析其信号的时变特征;通过对其处理非线性、非平稳信号分析新方法与其他时频分析方法的对比,并对HHT存在的问题进行针对性解决,使其适应航空发动机气动失稳数据分析的要求.并在Labview平台上通过数字仿真试验实现和验证了HHT方法;结果表明:此算法准确有效;通过航空发动机工程试验数据的处理过程,验证了HHT在处理此类相关问题时的可行性、适用性,同时指出其仍然存在的缺陷.     

一种解大旋翼类雷达目标微Doppler模糊的方法

在单通道模式下,当雷达目标旋转半径比较大时,脉冲重复频率与微多普勒带宽之间可能会出现欠采样的情形,导致在时频面上发生微多普勒混叠,从而不能得到完整的微多普勒信息。针对此问题,提出了一种基于双通道干涉处理的解大旋翼类雷达目标微多普勒模糊的方法。文中详细推导了该模式下此类目标引起的微多普勒频率和微多普勒带宽的参数化表达式,分析表明其微多普勒带宽受一个正弦因子的调制而显著减小,从而使其满足香农采样定理,避免了微多普勒模糊现象。最后,数值仿真表明了理论推导和所述方法的正确性。     

一种基于小波分解的快速图像匹配算法

为了提高图像匹配的速度和精度,提出了一种基于小波分解图像匹配算法,该算法首先用Mallat算法对匹配图像进行小波多尺度分解,然后提取各级的边缘特征,最后在对图像进行多级分解的基础上进行匹配.该算法不仅减少了计算量,而且提高了图像匹配的精度.实验表明,提出的匹配算法在速度和精度上都是有效的.     

航空相机的关键技术分析

论述了航空相机CCD相机的发展概况,对涉及远距倾斜式航空数字侦察相机的几个关键技术进行分析,估算出大气效应对分辨率的影响,指出像移的成因和自动调焦实现的必要性,最后对航空侦察图像的压缩技术进行了简要分析.     

常用脉冲重复间隔估计算法

雷达信号分选是电子战系统(EW)与反辐射导弹(ARM)的关键技术,脉冲重复间隔(PRI)是信号分选与识别的一个重要参数,它决定了雷达的最大无模糊距离和最大无模糊径向速度。目前以脉冲序列的自相关函数为基础,利用脉冲到达时间(TOA)提出了多种脉冲重复间隔估计算法。本文介绍了几种常用算法的原理,讨论了各算法的缺陷,并给出了PRI变换应用于抖动PRI序列时的计算机仿真结果。最后分析了各种算法的性能与适用范围。     

基于序列工作点的航空发动机过渡态气路分析参数选择研究

为了降低由多工作点分析(MOPA)方法的平均效应所产生的气路分析(GPA)系统误差,提出了基于航空发动机过渡工作过程的序列工作点分析(SOPA)技术,并以此为基础提出了一种系统的气路分析参数选择方法。该方法利用连续小波变换对时间信号的增强解析能力,提取待求健康参数在备选测量传感器上的参数特征,实现了在传感器安装受限条件下必要测量参数的选择。通过对SOPA子系统矩阵进行奇异值分解(SVD),获得了在过渡工作过程中不同时间片段上的健康参数可辨识性。针对大涵道比双轴分排涡扇发动机的参数分析结果表明:通过对待求健康参数的敏感性输出信号进行小波分析所确定的最简传感器布局,具备对全部待求健康参数的可辨识性;而以时间片段矩阵的条件数作为判据评估SOPA子系统的参数辨识能力,能够有效地确定具有高可靠性的SOPA时间片段位置,保证了对发动机气路部件健康状态的估计精度。     

小波分析在GPS卫星故障检测中的应用

目前基于扩展卡尔曼滤波的残差卡方检测法已在接收机自主进行GPS卫星故障检测方面得到广泛应用,但该方法存在依赖系统数学模型、检验延迟等问题。文章提出一种基于小波分析的GPS卫星故障检测法,利用小波分析在时频域表现出良好的细节处理特性,将GPS接收机的可测数据即伪距观测数据和位置定位数据作为处理对象,进行多尺度下的分析,通过识别异常点来判断故障的发生。仿真结果表明,该方法具有高效灵敏、简洁直观、易于工程实现等特性,有助于保证导航系统的可靠性和稳定性。     

基于分数阶Fourier变换的微弱LFM信号检测

为了提高侦察系统对微弱LFM信号的检测能力,文章提出了一种基于分数阶Fourier变换的微弱LFM的检测方法。首先,分析LFM信号在离散分数阶Fourier变换计算条件下的输出信噪比,得出当观测信号的采样点数增大时,分数阶Fourier变换可有效改善输出信噪比。利用该结论,提出了通过提高信号的采样频率或者对已采样信号作插值的方法,改善分数阶Fourier变换对微弱LFM信号的检测。最后,仿真验证该方法是有效的。