涡轴发动机自适应非线性预测控制

为了实现当直升机旋翼负载变化时,尽量保持功率涡轮转速恒定,并提高系统动态品质,研究了一种针对涡轴发动机的自适应非线性预测控制(ANMPC)算法.基于涡轴发动机稳态数据和动态特性,采用递归最小二乘法(RLS)进行模型参数辨识,建立了具有在线自适应能力的涡轴发动机数值-ARX(auto regressive with external input)并联预测模型.在此基础上,通过多步输出预测和反馈校正,利用序列二次型优化(SQP)算法,进行在线滚动优化,从而获得了涡轴发动机ANMPC控制器.仿真结果表明:当旋翼负载变化时,相比于传统的串联PID(比例-积分-控制)控制器,ANMPC控制器能够使得功率涡轮转速收敛更快,超调量/下垂量更小.      

改进灰色预测模型在对地攻击弹药需求预测中的应用

针对战时航空兵编队对地攻击的弹药需求问题,研究了灰色预测模型在弹药需求预测中的应用问题。首先,分析了影响弹药需求预测的主要因素;其次,分析了基本GM(1,1)模型存在的问题,提出了一种新的改进参数和时间响应序列的GM(1,1)模型;最后,分别用基本GM(1,1)模型和改进的GM(1,1)模型对一组弹药需求数列进行比较分析。结果表明,相对于基本GM(1,1)模型而言,改进的GM(1,1)模型的相对误差较小。     

基于偏最小二乘回归法的飞机总工时预测模型研究

从影响军用飞机生产制造工时的众多因素中提取出24个飞机总工时影响因素,采用统计学方法结合理论分析对此24个因素进行科学筛选,筛选出飞机最大起飞重量、最大速度、爬升率、最大过载、钛铝合金比例、复合材料与铝合金比例这6个关键影响因素。考虑偏最小二乘回归(PLS)法在处理小样本多元数据方面的优势,采用PLS法对飞机总工时进行预测,预测结果表明PLS预测模型平均检验误差约为10%。该模型在实际使用过程中,只需获得飞机性能指标和材料构成等少数设计参数即可在飞机产品生产制造前对飞机生产制造总工时进行宏观预测,具有参数少、物理意义明晰、操作简单、便于使用、准确率高等特点,可为缺乏详细设计信息和生产信息的飞机研制早期方案优选、设计优化或对其进行费用分析和成本控制、固定资产投资、安排生产计划等工作提供相对准确的飞机产品工时。     

基于点集合并的修正Hough变换TBD算法

在低信噪比条件下,基于Hough变换的检测前跟踪算法是进行强杂波背景下目标航迹检测的一种手段。本文针对Hough变换后一个目标产生多条可能航迹以及航迹内可能存在杂波点的问题,提出了一种基于能量最大点和点集合并的修正Hough变换检测前跟踪算法。该算法利用量测点时序、能量信息及目标速度先验信息对Hough变换后点迹进行关联和剔除,能够有效的对目标原始航迹进行回溯。针对高斯噪声背景下的飞行目标,仿真结果表明该算法能够对微弱目标进行有效检测,在目标数目、杂波密度、信噪比发生变化的条件下仍能保持较高的检测概率。     

基于可靠度预测模型的导弹贮存寿命分析方法

针对导弹在进入正常贮存周期前经历状态不详的情况,论文基于导弹贮存可靠度预测模型,提出了一种贮存时间投影估计方法,获得了贮存时间这一关键参数,为进行贮存寿命分析奠定了基础。     

基于LightGBM的航班延误多分类预测

航班延误是民航业的一大难题,提前对航班的延误情况进行预测,以采取合理的应对措施,对缓解航班延误产生的负面影响有着重要意义。为提升预测性能,提出一种基于轻量级梯度提升机（Light gradient boosting machine,LightGBM）的航班延误多分类预测模型。该模型结合航班信息与天气信息,运用方差过滤与递归特征消除进行特征筛选,并采用合成少数过采样技术（Synthetic minority oversampling technique,SMOTE）与Tomek Link对数据进行不平衡处理,最后使用LightGBM进行建模,实现对航班延误时长的多分类预测。为验证模型的合理性,将所提模型与其他先进算法构建的模型进行对比。实验结果表明,所提模型在各种预测性能指标上结果更优,将预测精度提升至90%以上,同时大幅度降低了训练时间成本。     

基于灰色理论的民航旅客运输周转量预测

对近年来民航旅客运输周转量数据进行收集整理,运用灰色预测方法,建立GM(1,1)预测模型,对未来的旅客周转量进行预测。该方法具有系统性、联系性和动态性的特点。经精度检验表明,该模型的精度等级为好。     

将缘线匹配应用于最大化三维时序效益

针对“二维时序效益大于三维时序”疑惑,提出将缘线匹配技术应用于最大化三维时序效益的一般方法。在此基础上,根据先前时序研究积累的经验认识,进一步给出并着重讨论了最大化三维时序效益的简化方法。以Aachen1.5级亚声轴流涡轮为例展示了该方法的实际过程和效果。结果表明,缘线匹配指导下,可以用较小的计算资源使最大化三维时序效益规程化,并且改进效果可观。      

2.5维机织结构复合材料的弹性性能预测

基于经纱矩形截面及纬纱双凸透镜截面假设,重点考虑了该结构表层经纱与内部经纱密度的不同及相同机织结构合成不同厚度和纤维束截面的情况,建立了2.5维机织复合材料的弹性性能预测模型.同时,试验测定了6种结构62个试件的弹性模量.数值预测与试验结果对比表明:研究建立的弹性性能预测模型可以较好地反映2.5维机织复合材料的内部结构;在2.5维机织复合材料弹性模量预测中,表层与内部经纱的差异不可忽略.      

滑油光谱分析的时序建模与故障预报研究(英文)

讨论了时序建模与预测方法在机械设备滑油光谱分析中的应用。通过运用 AR模型对采集的航空发动机滑油光谱数据进行时序建模和预测分析 ,获得了满意的效果。在机械设备的滑油监控领域 ,对其光谱数据采用时序分析目前尚不多见。这一成果 ,为机械设备的状态监控和故障预报提供了一种实用的方法。