基于小波熵理论的多性能参数产品可靠性评估方法研究

针对多性能参数复杂电子产品可靠性评估存在过程复杂、计算量大、建模困难、针对性和适用性较差的问题,提出了基于小波熵的复杂电子产品可靠性评估方法,将能量熵用于处理电子产品各监测时刻的信号,将其作为随机退化量建立了多性能参数电子产品的可靠性评估模型,给出了具体建模步骤和流程.最后以具体实例,验证了方法的有效性.     

基于试飞数据的航空发动机状态监测与故障诊断

在航空发动机飞行试验阶段,发动机技术状态变化快、故障频发,为了实时监控发动机工作参数变化情况,快速及时地预测并诊断发动机故障,本文研究了试飞数据驱动的航空发动机状态监控与故障诊断技术。文章基于实际试飞数据建立了航空发动机ANN-NARX参数预测模型,考虑到建模样本量大、模型结构复杂、训练时间长、输入输出延迟等因素,采用遗传算法对模型的最小数据样本需求和结构进行了改进优化,并利用蒙特卡洛方法确立了参数预测模型的自适应告警门限,同时基于构建奇偶空间残差模型实现了航空发动机典型故障诊断。结果表明：实际试飞中只需有限架次试飞数据的训练学习,即可得到发动机参数预测模型,高压转子转速、压气机后压力、涡轮后总温及滑油总回油温度预测相对误差最大值分别为：1.0%、1.7%、0.2%和1.2%,综合模型建模误差和参数测量误差后的自适应告警门限有效降低了模型预测结果的不确定性,在已有数据样本集上的典型故障识别率达到95.2%。     

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。     

基于模糊神经网络的纯电动车永磁同步电机矢量控制

纯电动车控制系统对电机控制性能要求较高。提供了一种基于模糊神经网络的永磁同步电机矢量控制方案。以模糊神经网络控制器作为电流调节器,并在速度环引入模糊控制器,将其输出作为电流环的限幅,达到限速的目的。仿真和试验结果表明:对于电动车运行的复杂情况,该方法具有良好的转矩跟踪和电机限速性能。     

基于ICA和小波脊的多辐射源调制类型识别

针对电子侦察中多个雷达辐射源信号混叠时的调制类型识别问题,利用独立分量分析将多个雷达辐射源信号进行分离,再对分离后的辐射源信号采用小波变换,提取信号时频分布的脊线,最后计算脊线特征值,通过脊线特征值来判断辐射源调制类型.仿真实验验证了该方法的正确性和有效性.     

PSO神经网络在光电探测设备故障诊断中的应用CSCD

针对传统神经网络在光电探测故障诊断中存在故障检测率低、诊断时间长的问题,研究了粒子群优化算法(PSO)优化神经网络连接权值,并将其应用于某型光电探测设备的故障诊断中。实验结果表明,与BP和GA相比,PSO算法更易实现,具有更快的收敛速度、更高的故障检测率、更低的虚警率和更短的故障诊断时间,从而获得了更好的故障诊断效果。     

小管径超声波流量计去噪方法

超声波流量计中存在各种噪声,直接影响流量测量的精度。文章首先分析了小管径超声波流量计中噪声的来源,从实时性的角度出发,提出了一种直接对测量时间差进行去噪的方法,避免了对原始超声波信号进行采样、分析带来的实时性差的问题。针对随机噪声和声学噪声引起的时间差数据中的误差,以硬阈值小波滤波作为第一级滤波、中值加均值滤波为第二级滤波进行处理。通过流量测量实验,验证了去噪方法的有效性,结果表明,去噪后流量计的瞬时测量误差小于1%。     

地球观测网络成像任务可调度性预测方法

为了能够快速、合理地分配成像任务,充分发挥对地观测网络的观测效能,对成像任务可调度性预测问题进行了研究,提出一种由协同任务分配组件、任务调度组件、特征提取组件以及任务可调度性预测组件所构成的组件化求解架构。在成像卫星经典调度模型的基础上,提取成像任务特征,并采用变隐含层节点的反向传播（BP）神经网络集成技术求解成像任务可调度性问题。仿真结果表明,集成BP神经网络的平均预测准确度可以达到85%以上。