基于相关与小波变换相结合的弱信号检测

针对强噪声背景中的弱信号检测问题,在传统的相关检测方法的基础上,利用小波良好的去噪性能,提出了相关检测与小波变换相结合的弱信号检测方法。仿真结果表明,该方法优于传统的相关检测方法,无须知道有用信号的先验知识和同步信号便可以有效的检测周期性弱信号,并获得更高的输出信噪比。     

小波包变换和神经网络的某型导弹故障诊断方法研究

提出了一种基于小波包变换的残差能量方法,对导弹动态测试数据进行分析处理,提取导弹的故障特征,并在此基础上利用神经网络有效地实现了故障的诊断和定位。     

ANN和GA混合算法在故障诊断中的应用

介绍了ANN和GA的混合诊断算法,采用双重GA循环优化神经网络的结构和连接权重。设计提出了ANN和GA的混合方法的计算机流程图,运用三层前向神经网络执行诊断功能,并给出了混合算法在某型导弹自动驾驶仪故障诊断中的应用实例分析。     

脉动压力测量技术在火箭发动机试验中的应用

为研究和探索火箭发动机地面试验推力室脉动压力测量方法和数据分析技术,介绍了火箭发动机试验中脉动压力测量系统的组成和参数的测量方法;分析了引压导管的动态特性及其对脉动压力参数测量的影响;采用齐平安装的方式,按照所述方法建立脉动压力参数测量系统;结合推力室多个振动测点的数据,分别采用快速傅里叶变换(FFT)和小波包分解两种...     

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

基于小波域维纳滤波的激光陀螺数据处理研究

针对激光陀螺随机漂移数据的非平稳特性,设计了小波滤波器,使经小波滤波后的数据近似成为平稳序列,并进行了相应的平稳性检验.在小波变换的基础上,结合维纳滤波器处理平稳信号能力强的特点,提出了一种小波域维纳滤波法.仿真试验表明,此方法更显有效性.     

基于改进型BP神经网络模型的飞行事故预测研究

飞行事故预测是预防飞行事故的有效途径.对飞行事故进行准确、可靠的预测,定量描述出安全形势的演变情况,可以为上级机关正确决策提供可靠的分析基础,直接为空军安全管理和决策提供服务. 飞行事故与导致其原因之间呈现多因素、复杂的非线性关系,难以用传统的预测函数模型描述.     

应用神经网络信息融合诊断航空发动机故障

研究了基于神经网络信息融合技术,同时结合模糊集合论对发动机气路部件进行故障诊断的方法,并以某型涡轴发动机为对象进行了仿真分析.研究结果表明该方法的故障诊断过程相对简单,对模型的精度要求不高,能够降低虚警、误报、漏报等情况的发生.      

基于卡尔曼滤波器及神经网络的发动机故障诊断

提出了一种基于卡尔曼滤波器及神经网络的航空燃气涡轮发动机气路故障诊断的方法.该方法用卡尔曼滤波器来估计发动机可测参数的变化量,再由神经网络来映射发动机性能参数的变化量,并据此进行发动机气路故障诊断.数字仿真表明,该方法是可行的,有效的.      

低成本捷联惯导不对称动态误差的神经网络补偿

 针对低成本捷联惯导系统(SINS)中陀螺动态误差的不对称性在角振动条件下造成姿态漂移的问题,设计了多层前向神经网络的补偿模型。在标定模型参数时,为降低对外部参考信号测量精度的要求,提出用姿态解算的最终误差作为网络优化目标的训练方法。由于最终的姿态误差不是网络的期望输出,无法采用有导师的训练方法,为此采用了微粒群优化算法。仿真实验结果表明:补偿后的陀螺动态误差的不对称度减小了一个数量级。