运行模态分析的频域空间域分解法及其应用

提出了一种基于频域空间域分解(Frequency and Spatial Domain Decomposition, FSDD)的运行模态分析方法。该法将同时具有输入和输出的试验模态分析的经典方法——复模态指示因子(Complex Mode Indicator Function, CMIF)法拓展到了仅有输出响应的运行状态模态分析。FSDD法采用奇异值分解将信号空间和噪声空间分离开来,把奇异值曲线作为模态指示的依据,以奇异值向量作为加权函数得到每一阶模态的增强功率谱(Power Spectrum Density, PSD),进而在频域内对增强PSD曲线进行最小二乘拟合以得到准确的模态频率和阻尼参数。采用了一个二层楼仿真算例和在欧洲广为人知的瑞士Z24公路大桥实测算例来验证FSDD算法。     

偏最小二乘回归在军用飞机价格预测中的应用

由于军用飞机性能要求的不断提高,影响飞机采购价格的费用驱动因子繁多,使得原有的价格预测模型已经不适用于现代军用飞机。分析了军用飞机采购价格样本数据少、费用驱动因子多的特点,考虑到偏最小二乘回归(PLSR)方法在处理小样本多元数据方面的优势,应用PLSR对军用飞机采购价格进行预测。PLSR首先提取第1、第2主成分对采购价格样本的特异点进行剔除;然后进行变量投影重要度分析以筛选费用驱动因子;最后,PLSR对费用驱动因子进行回归建立军用飞机价格预测模型。实例表明,在军用飞机价格预测方面,与原有的预测模型和逐步多元回归模型相比,应用PLSR预测的精度更高,更能体现采购价格与飞机性能参数之间的关系。     

基于偏最小二乘的向后删除变量法及其在均匀设计中的应用

针对均匀设计中的小样本数据处理问题,讨论了一种偏最小二乘与向后删除变量法相结合的变量筛选方法。首先,利用偏最小二乘建立包含尽可能多的关键自变量的全模型,然后将向后删除变量法中的每一次最小二乘回归替换为偏最小二乘回归,得到基于偏最小二乘的向后删除变量法。实验结果表明,与逐步回归法相比．该方法的预测能力明显提高,且具有更好的稳定性。     

一类基于颤振行列式的颤振分析新方法

提出了一类基于颤振行列式的颤振分析新方法,分别采用颤振行列式值的模,或颤振矩阵的模最小特征值这两个指标的频域下界,来直接确定颤振临界点.根据这两个指标在颤振临界点附近取极小值的特点,编制了相应的算法.数值算例验证了这两个指标在确定颤振临界点时的等价性.该方法与传统颤振分析方法的结果精度相当,并且根据颤振临界点处的颤振特征向量还可以定量给出各模态参与颤振耦合的程度.      

最小二乘支持向量回归机在发动机推力估计中的应用

实现直接推力控制的首要问题就是要估计出推力.基于最小二乘支持向量回归机提出了一种Wrapper算法进行特征选择,此算法不仅能降低计算的复杂度,而且能增强模型的泛化能力.另外,在对最小二乘支持向量回归机进行稀疏性建模的时候,用QR分解法代替传统的协方差法,增强了数值的稳定性.最后,推力估计器设计的应用实例,验证了本文提出的特征选择法和QR分解法进行稀疏性建模的可行性和实用性.      

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.      

递阶偏最小二乘回归在飞机研制费用预测中的应用

分析了飞机研制费用样本数据少、费用驱动因子众多的特点,考虑到递阶偏最小二乘回归(Hi-PLS)方法在变量规模巨大情形下进行回归建模的优势,应用递阶偏最小二乘回归方法对飞机研制费用进行预测。以战斗机机体研制费用预测为例进行研究,首先对战斗机机体研制费用驱动因子进行分组,然后应用递阶偏最小二乘回归方法对分组后的费用驱动因子进行回归建立机体研制费用预测模型。实例表明,在飞机研制费用预测方面,采用递阶偏最小二乘回归方法预测更能体现研制费用与飞机性能参数之间的关系。     

多站混合定位系统的平面误差分析

基于应答方式的多站机场航管定位系统可同时采用时差和距离测量技术,应用最小二乘法和误差估计理论,对按圆周均等布站的四站、五站和六站定位系统所做的相对测量误差分析表明,利用二次监视雷达所给出的测距信息,并通过有限增加冗余测站,将能有效的提高多站定位系统的平面定位精度。     

基于LS-SVM的模态参数识别方法

 最小二乘支持向量机回归用于系统的模态参数识别研究。针对经典的最小二乘支持向量回归缺少鲁棒性和稀疏性的缺陷,提出了一种兼具鲁棒性和稀疏性的最小二乘支持向量回归的算法,并保持了它原有的计算速度快的优点。最后,结合结构动力学方程的自回归滑动平均时间序列形式,给出了结构的模态参数提取方法和流程,给出了相应的数值算例以及进行了实验的检验证明。结果表明,本文的方法能够快速、准确地提取出系统的模态参数。     

石英挠性加速度计温度误差建模与补偿技术研究

通过分析石英挠性加速度计的温度误差机理,研究在不同温度条件下的静态输出特性。利用多次温度实验数据,采用最小二乘和多项式拟合的方法建立了石英挠性加速度计温度误差补偿模型。实验结果表明：温度误差补偿后,石英挠性加速度计在-20ºC到50ºC范围内刻度因子漂移量由10-4数量级提高到10-5数量级,零偏漂移量由800μg提高到52μg。