基于对传过程神经网络的航空发动机转子仿真故障诊断研究

为更好地解决动态模式识别及故障诊断问题,将过程神经元引入传统对传神经网络的竞争层,提出一种对传过程神经网络模型。并将所提出的网络模型及其学习算法用于航空发动机转子仿真故障诊断中,并得到了满意的结果。     

歼击机结构故障的模式识别与参数辨识新方法

针对自修复飞行控制系统的故障,采用基于精确线性化的方法,在原空间和特征空间提出了基于双假设/多假设（增强型）概率统计学的模式识别与参数辨识方法,给出了结构故障的可识别性和可辨识性的判别准则,并以某型歼击机为例进行了仿真研究。     

C/E复合材料声发射信号小波分析及人工神经网络模式识别

以复合材料为对象，以宽频带传感器及线阵列方式对各类模式试样采集了波形及信号参数，比较波形、信号参数、频谱及小波谱的特征，筛选出六类1300个样本，采用多分辨小波变换提取了5个特征向量，实现了特征空间的降维处理，采用B—P型反向传播神经网络构成了智能化模式分类器，研究了网络模型的学习效果和对与复合材料主要损伤机制有关的六类声发射信号的识别能力。试验结果表明，神经网络对六类信号的平均正确识别率达到90.4%。最佳识别率为97.2%。该方法成功用于90°、0°光滑和0°缺口三种试样的破坏过程分析，获得了满意的效果。     

基于经验模态分解剩余信号能量特征的滚动轴承故障模式智能识别

针对滚动轴承故障模式识别问题,分析了振动信号的时域特征与经验模态分解剩余信号的能量特征,并将采集的特征一起构成了多域多类别的原始故障特征向量集,同时采用遗传算法对支持向量机径向基核函数参数和惩罚参数进行了寻优,提出了结合经验模态分解剩余信号能量特征的遗传算法优化支持向量机参数的滚动轴承故障模式识别方法。实验表明,给出的故障模式识别方法,对滚动轴承的外圈故障、内圈故障、滚动体故障及正常状态有很好的识别效果,具有较强的实用性,能够为滚动轴承故障的模式识别和智能诊断提供帮助。     

润滑油金属磨粒的分类参数研究

 针对润滑系统中普遍存在的 8类金属磨粒,通过引入数字图像描述方法和处理技术,分别对磨粒的尺寸、形态、表面纹理以及颜色等参数进行了详细的研究,获取了各类磨粒识别的最佳参数,并提出了磨粒的分层识别策略,最后运用模糊 C-均值聚类方法实现了 8类磨粒的有效聚类。算例表明了本文方法的有效性。     

磁流变阻尼器缓冲控制方法研究

磁流变阻尼器是一种新型的智能驱动装置,正被广泛地应用于生产生活的各个领域.由于磁流变阻尼器的阻尼力性能呈强非线性,因此建立有效的控制方法,并对其实施控制,在磁流变阻尼器的应用中起着至关重要的作用.本文对磁流变阻尼器在不同应用场合的缓冲控制方法进行了系统的回顾,分析了各种控制算法的优缺点,并对磁流变阻尼器控制过程中的难点和该项技术的发展趋势进行了分析.     

模糊模式识别方法在最后进近排序中的应用

介绍了美国正在研究的最后进近间隔工具(FAST)的排序思想,利用该排序思想,讨论了模糊模式识别排序理论在最后进近中的具体应用,并进行了仿真.仿真结果表明,该方法能很好地模拟管制员的决策过程,使到达飞机流快速而有序地进入机场着陆.     

交会对接成像敏感器的光点筛选改进

首先介绍了交会对接成像敏感器图像光点匹配算法.基于对在轨图像光点动态特性的研究,为解决交会对接过程中目标误识别、误匹配,以及匹配、适配过程严重耗时的缺陷,提出了光点形状筛选和光点大小分组2套匹配改进算法,并设计了基于光点形状大小动态特性改进的光点匹配算法.该方法以交会对接走廊中不同相对距离时目标光斑大小的最大差别为依据,针对每一个光点,仅将光斑大小与其在同一合理范围内的其他光点一起进行目标匹配.实验结果表明,该方法杜绝误匹配等异常错误的同时,极大地提高了运算效率.该方法可以成为在轨交会对接末段制导实时测算的重要保障,目前已在众多航天器在轨交会对接、空间交会逼近试验中使用.     

基于聚偏二氟乙烯(PVDF)压电薄膜的密封舱壁穿孔损伤识别技术

日益恶化的空间碎片环境将严重威胁空间站及航天员的在轨安全。文章基于聚偏二氟乙烯（polyvinylidene fluoride,PVDF）压电薄膜设计了一种密封舱壁穿孔损伤识别技术方案,用于识别空间碎片超高速撞击对航天器密封舱壁造成的损伤模式,可为航天员合理选择应急措施提供依据。首先,发射超高速弹丸穿透铝合金靶板以模拟密封舱壁被击穿损伤的情况,形成的碎片云撞击PVDF压电薄膜探头,利用信号采集设备获取高速撞击引起的去极化效应信号,识别该信号的频率特征;其次,对PVDF压电薄膜探头及其支撑结构进行敲击试验,模拟在轨运行时因碰撞产生的干扰信号,掌握此类干扰信号的频率特征。试验结果表明,当系统采样频率为20 MHz时：1）所获得的探头去极化效应信号具有极为陡峭的上升沿,且上升沿的时长为亚μs量级;2）去极化效应信号主要由1 MHz以下的信号组成,但也包含少量的3～10 MHz高频成分;3）敲击探头及其支撑结构所产生的干扰信号频率在20 kHz以下。可根据频率差异进行两种信号的识别。     

一种以模式识别为基础的专家系统——液体火箭发动机故障诊断样机

利用有效的措施对危险的速度过程的早期故障进行检测和诊断已被广泛认为是必要的。本文介绍了一种故障诊断专家系统方法。利用过程和描述过程的相关参数及参数间关系的事先经验,可以建立过程的额定工作状态模型。为了确定这些模型,传统的方法不再具有说服力,而是选用另外一种方法。这种方法在对盲点的灵敏度和自学习技术方面都具有潜力。但是如果诊断系统的结构频繁变动,或者数据库积累的信息不足,这一系统存在的问题就会暴露出来。