基于一维卷积神经网络和SoftMax分类器的风电机组行星齿轮箱故障检测

将卷积神经网络引入风机故障检测领域,设计了一种一维卷积神经网络的结构,并和SoftMax分类器相结合构造了一种双层智能诊断架构。一维卷积神经网络用于行星齿轮箱数据的特征提取,SoftMax分类器对提取的特征进行分类。与传统智能算法相比,该方法具有训练样本少,可直接使用原始数据训练网络;计算效率高,可以适应实时诊断的需要。试验结果证明,该方法可以有效地诊断出不同工况下的行星齿轮箱中的齿轮故障。     

基于小波变换的开关磁阻电机系统功率变换器故障诊断

适用于开关磁阻电机(SRM)驱动系统的功率变换器是决定系统可靠性的关键环节,功率变换器的长时间故障运行会导致整个系统的崩溃,因此,功率变换器的故障诊断具有重要的作用。采用离散小波变换方法,提取故障相电流的平均值与标准差的比值作为诊断特征量,对功率变换器斩波管和位置管的4种故障类型进行分析和讨论,实现了故障类型的确定与故障器件的定位。最后通过仿真和试验验证了所提的故障诊断方法具有良好的可行性和有效性。     

基于BSP-ANN的四旋翼无人机轨迹跟踪方法

为了降低无人机轨迹跟踪误差,提高系统抗干扰能力,对反步（Backstepping）法进行改进提出一种基于反步神经网络（BSP-ANN）的无人机轨迹跟踪方法。首先,建立了四旋翼无人机运动学模型;然后,结合Backstepping方法在无人机的姿态控制、轨迹跟踪控制系统中引入Sigma-Pi神经网络,同时设计Sigma-Pi神经网络控制率,并证明该控制率满足Lyapunov意义下的系统稳定;最后,分别给出了相应的仿真实验。仿真结果表明：该算法可以有效降低跟踪误差,缩短无人机跟踪时间,同时可以提高系统的抗干扰能力。     

基于RBF神经网络的2024铝合金酸性 盐雾腐蚀实验预测

选用飞机结构材料2024铝合金进行不同条件下的酸性盐雾实验,设定盐雾实验的pH值分别为2、3、5,盐雾浓度分别为25 g/L、50 g/L、75 g/L,腐蚀时间分别为24 h、48 h、72 h。将径向基函数神经网络(radial basis function neural networks,RBF)与正交实验设计相结合,选取不同的实验条件组作为神经网络的学习样本集,并通过极差分析对正交实验结果进行分析。结果表明:采用RBF与正交实验设计相结合的方法,能够较准确地预测任意实验条件下的腐蚀速率,减少实验次数,提高预测精度;把正交组和顶点补充组同时作为学习样本集的预测结果要优于单单只有正交组作为学习样本集的预测结果。极差分析结果表明,对2024铝合金单位面积的质量损耗影响最大的因素是溶液的pH值,其次是盐雾浓度,腐蚀时间的影响最小。     

Morlet复小波频带优化及其在中介轴承故障诊断中的应用

针对中介轴承故障信号特点,提出了一个既能反映信号中冲击成分强弱,又能突出周期性脉冲特征的新的频带优化参数——局部包络谱峰值因子,并应用其对中介轴承故障信号Morlet复小波共振解调频带进行优化。为验证该方法的优越性,搭建双转子实验台开展中介轴承外圈故障及内圈故障模拟实验,采用局部包络谱峰值因子频带优化的Morlet复小波的对采集的试验数据进行分析。以内外圈转速均为600 r/min的中介轴承为例,外圈故障频率的理论值为88 Hz,利用局部包络谱峰值因子频带优化得到的外圈故障频率为8725 Hz。结果表明该指标能够提取出中介轴承故障频率峰值,有效地将故障信息从振动信号中分离出来,实现中介轴承故障诊断。     

基于优化BP神经网络的开关磁阻电机定子电阻辨识方法

为解决直接转矩控制下的开关磁阻电机低速运行时磁链计算受电阻变化影响比较大的问题,详细观察分析了电阻对于相电流的影响,通过比对电阻可调的电机模型与实际的电机模型的输出电流,提出了一种基于优化BP神经网络的电阻辨识器。优化BP网络数学理论,结构简单,学习算法清晰明白,基于该网络的算法能够对变化的定子电阻进行辨识。将该方法置于Simulink控制系统上进行仿真,同时比较有无电阻辨识器前后仿真波形。试验表明,该电阻辨识方法可以提高开关磁阻电机低速运行时系统性能。     

航空发动机PID神经网络解耦控制

对航空发动机的双变量解耦控制方法进行了研究,提出了一种基于遗传算法的PID神经网络解耦控制算法。该算法将遗传算法用于多层前向神经网络的连接权系数的学习,克服了BP算法易陷入局部权值的缺点,并具有PID神经网络控制器结构简单规范、动态和静态性能良好等优点。     

试验设计法与BP-GA算法在复合材料结构优化中的应用

试验设计法具有均衡分散性和整齐可比性,通过试验设计进行响应面的样本选取可以大大减少样本的数目,同时保证响应面的训练精度。响应面与遗传算法相结合在工程应用中已经形成一套适用于复杂结构设计的高效优化方法。本文以复合材料加筋蒙皮的质量优化问题为例,通过正交试验进行响应面训练样本选取,通过PATRAN/NASTRAN进行有限元分析得出样本的数值,应用神经网络(BP)训练、构建优化的目标函数和强度、稳定性约束响应面,结合其他常规约束条件通过遗传算法(GA)进行优化,验证了这套算法的有效性和实用性。     

基于RBF网络辨识的涡扇发动机双变量神经网络PID解耦控制

根据神经网络与PID算法相结合的思想, 针对涡扇发动机双变量控制中变量之间的耦合问题, 提出基于径向基函数神经网络(RBF)辨识的发动机双变量神经网络PID解耦控制, 并给出控制系统的控制结构及原理.仿真结果表明, 该方法控制精度高、跟踪性能强、鲁棒性良好, 能够有效地减小各回路之间的耦合影响, 并保证控制系统具有良好的稳态和动态性能, 适合航空发动机控制.      

基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架

在剖析航空装备故障诊断特点的基础上,提出了基于模糊神经网络的航空装备故障诊断专家系统框架结构,并阐明了专家系统和模糊神经网络相结合的推理机制、模糊神经网络生成方法、知识获取和自学习等关键技术.系统框架的提出为航空装备故障诊断研究提出了新的思路.