基于模糊矩阵和神经网络的航空发动机磨损部位故障识别

滑油中的金属颗粒成分及含量反映了发动机部件磨损程度,利用光谱分析技术监测诊断发动机部件磨损故障。在分析发射光谱原始数据的基础上,提出基于BP神经网络的航空发动机磨损部位识别方法,并通过实例阐述了部位磨损识别的步骤。将待识别样本输入已经训练好的神经网络中,得到低压压气机轴承支座磨损故障模式。待识别样本中含有Fe、Al、Cr、Cu、Mg,与低压压气机轴承支座磨损故障模式存在的元素完全一致。与原始识别方法相比,本文方法得到的故障特征更加明显,所需训练样本更少,识别精度达到96.67%。     

基于深度学习特征提取的遥感影像配准

传统的影像配准算法,如尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)等,对遥感卫星影像配准存在提取特征点少、错误匹配多等缺点。文章使用数据驱动的随机特征选择卷积神经网络(RanSelCNN)方法,对Landsat-8卫星不同时相或同一时相具有重叠度的遥感影像进行配准,卷积层使用随机特征选择,增加特征提取的鲁棒性;训练时使用联合损失函数,同时对特征探测器和特征描述符进行优化,减少特征的错误匹配。结果表明:基于随机选择的深度神经网络的遥感影像配准能提取更多的特征点,有效降低错误匹配率。与传统的人工设计特征相比,该算法能明显提高卫星影像配准的精度。     

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

基于BP神经网络的冰形特征参数预测

机翼结冰影响了飞机飞行的气动特性,严重时将会引起事故,对冰形特征参数进行预测对翼型气动特性研究以及后续防除冰措施具有重要的意义.本文利用BP神经网络,建立翼型冰形特征参数预测模型,并采用k折交叉验证进行网络结构选择,以气象与飞行条件作为输入,结冰极限、冰角高度和角度等冰形特征参数作为输出.结果表明:预测的冰形特征参数(...     

一种新的极值搜索算法及其在航空发动机燃烧主动控制中的应用

 针对航空发动机存在的不稳定燃烧控制问题,推导出当发动机不稳定燃烧时,燃烧室内的振荡压力与平均燃空比值之间的函数模型,此函数模型构建了压力振荡变化的幅值与平均燃空比值之间的极值关系。提出了一种新颖的退火递归神经网络极值搜索算法,可以自适应地搜寻出极值模型中最优的平均燃空比值,实现对燃烧室内压力振荡变化的最小幅值控制,并有效地抑制了燃烧室的不稳定燃烧现象。通过仿真对比,验证了方法的有效性。     

一种小波变换像空间的再生核

利用一个常用的调制高斯函数作为小波母函数,得到小波变换像空间的再生核函数的具体表达式和小波变换的等距恒等式,并分析了小波变换像空间的结构,为一般的小波变换的像空间的研究提供了理论基础。     

硬车削过程中声发射和振动信号的监测及分析

为了对硬车削过程进行监测和分析,本课题建立了一套基于虚拟仪器的信号采集系统,采集模具钢硬车削加工过程中的声发射和振动信号.对声发射和振动信号进行小渡变换并重构后,发现硬车削过程中的声发射和振动信号都与转速密切相关.随着转速的增高,淬硬钢的声发射信号也随着增大,但振动信号却随之减小.     

小波神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

针对某型航空发动机构建了转子-滚动轴承动力学仿真模型,并利用该模型构造了三种发动机故障样本.研究中采用松散型的小波神经网络,先对构造的三种故障信号进行小波包特征分析,提取其能量特征向量作为神经网络的输入,再采用改进的BP神经网络分类器进行发动机故障模式识别.仿真结果表明,基于小波神经网络的信息融合技术用于发动机的故障诊断是可行的和有效的.     

神经网络和专家系统复合材料优化设计研究

论述了复合材料设计及优化的基本方法,介绍了神经网络和专家系统人工智能方法,并对复合材料设卉及优化中的两种智能方法进行了详细论述,总结了两种方法在复合材料优化设计中的分类、建模、预测和应用.举例说明了神经网络和专家系统方法在复合材料优化设计中具有重要的研究价值.最后对该领域的发展提出了建议.     

基于弹性小波神经网络的故障诊断研究

航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明：小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。