航空电缆故障在线检测与定位技术研究

在综述了电缆故障类型和现有电缆故障检测与定位方法的基础上,引入了两种电缆故障在线检测与定位新方法——序列时域反射法(STDR)和扩散频谱时域反射法(SSTDR),分析研究了两种方法的原理,选取了一种适用于两种方法的相关算法——改进的实序列频域相关算法,并在MATLAB中建立了仿真模型,对两种方法进行了仿真验证,并进行了比较,对实际的应用具有理论指导意义。     

谈发动机状态监控的利用

AnApplicationoftheEngineConditionMonitering现代民用航空发动机的状态监控,一般包括对发动机机械参数和性能变化监控两方面。对机械参数的监控包括：（1）对发动机转子振动的监控,振动水平反映了发动机转子的平衡情况以及轴承的状态（2）对滑油消耗量和磁性同的监控。对发动机性能变化的监控,则是通过对发动机主要参数如：转子转速、发动机排气温度、燃油流量等的监控,来反映发动机性能衰退情况、发动机有无故障和部件有无损伤。目前发动机厂家都为其生产的发动机编制了相应的计算机软件,并提供给用户,以实现对发动机的状态监控…     

石英挠性加速度计在角度检测中的应用

随着科学技术的进步,角度检测在现代工业体系中占有重要地位.现有角度检测设备因其测量范围、测量精度和功耗等局限,而逐渐不能满足测量要求.采用石英挠性加速度计传感器、AD7734与ARM MCU组合而成的一种新型倾角测量仪,通过对石英挠性加速度计的电流信号进行调理和AD采集,以及对采集的数据进行滤波处理,解算出倾角,通过标准RS485通信接口将数据传输到PC机上显示.实验表明:在0°～ 30°角度测量范围内,该系统倾角测量精度可以达到±0.01 °,具有很好的工作稳定性.同时,该倾角测量仪具有体积小、精度高、重量轻、功耗低等优点,可广泛应用到桥梁架设、国防军事、地质勘探、土木工程、石油钻井、航空航天、航海、精密加工等领域.     

基于改进Canny的激光主动成像图像边缘检测算法研究

针对传统Canny边缘检测算法存在的不足,结合激光主动成像末制导的实际特点,提出了一种改进的Canny边缘检测算法.该算法在Canny边缘检测算法的基础上,采用同态滤波和提升小波变换级联的方法代替传统的高斯滤波器;采用3×3邻域的权值梯度计算方法代替原有的2×2邻域差分运算;采用Otsu自适应阈值计算方法,使算法可根据图像自身特点选择最合适的阈值.实验证明:该算法提升了传统Canny算子的抗干扰能力和鲁棒性,能够较好地保存边缘信息,准确检测出激光主动成像图像的边缘,具有较强的自适应性.     

基于改进信息融合的航空发动机状态评估方法

针对航空发动机状态监测数据的模糊性和随机性,结合贝叶斯粗糙集和D-S证据理论,提出一种改进信息融合的状态评估方法。首先对样本数据进行离散化处理,通过基于区分矩阵的属性约简算法对影响发动机性能的特征参数进行提取,生成最佳决策表。然后根据置信增益函数重新定义了贝叶斯粗糙集,利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度,得到各准则下的证据基本信任分配。最后利用证据合成法则对多个证据进行合成,得到评估结果。通过实例计算,验证了改进方法应用在航空器发动机状态评估中的有效性以及在处理不完备信息问题时的优越性。     

基于簇特征加权的航空发动机状态监视方法

提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值.      

一种超声速状态下机载推进系统模型的建模方法

为了满足机载航空推进系统模型对精度、实时性及数据存储量的苛刻要求,提出了一种机载模型建模方法.对传统的机载稳态模型建立过程中使用的相似准则进行了充分讨论,得出了一种具备更高建模精度的相似准则.在新的相似准则基础上,建立了包含泰勒展开式中非线性2阶项的高精度稳态变量模型,有效解决了分段线性稳态变量模型在大包线、变状态条件下精度难以保证的问题;为了解决超声速状态下安装推力与发动机净推力差别较大的问题,建立了考虑外流特性的简化进气道模型,给出了一种计算安装推力的方法,即由简化发动机模型计算安装推力中符合相似准则的部分,由进气道模型计算溢流阻力、放气阻力及发动机推力中不符合相似准则的部分.仿真结果表明:基于新的相似准则所建立的机载模型具有大包线、变状态适应性,输出参数误差均在0.5%以内.      

SF6分解气的近红外在线检测技术研究

为满足SF6绝缘电气设备故障监测与预警的实际需求,分析了国内分解气检测研究现状.对比近红外与中红外吸收光谱检测技术,提出近红外吸收光谱技术在线检测的技术方案.计算分析待测气体特征谱线的吸收系数、吸收光程和电路信噪比对精度的影响,完成系统参数设计.提出SF6分解气在线检测系统方案,实现对H2S、HF和CO这3种气体测量.数据分析表明,系统检测精度优于5×10-7,表明该系统满足电力行业在线测量的需求.     

基于广义回归神经网络的传感器故障检测

为了研究航空发动机试验中精确数学模型未知的多传感器故障诊断问题,采用基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)组的故障检测方法,提炼出传感器之间的约束关系和故障规律,构建了一组多输入多输出GRNN,用于估计传感器输出,与测量值生成残差,通过与门限值比较判断可疑传感器,找到神经网络组中的具有最小可疑传感器数的GRNN。采用可疑传感器的估计信号做为重构信号交叉验证其它GRNN。通过验证即可确定可疑传感器为最终故障传感器。为了控制神经网络的回归精度,将多输入多输出神经网络分解为多个多输入单输出网络。通过仿真数据验证了该方法用于传感器故障检测的可行性。     

基于区域的卷积神经网络在空对地车辆检测中的应用

针对传统空对地车辆检测算法在光照变换、场景变化时检测效果不佳的问题,提出了基于区域卷积神经网络Faster RCNN模型的空对地车辆检测方法,介绍了Faster RCNN模型以及模型训练过程.实验结果表明,基于Faster RCNN的空对地车辆检测方法是可行的,对不同光照和场景下的车辆检测可以取得较好的效果.