基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准 确率,提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)支持向量机 (Support vector machine,SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析,然后通过小波分解计算分形维数,再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis,KPCA）降低特征值维数,实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证, 获取了较高的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

航天器发动机再启动的微重力基础研究

介绍了发动机再启动问题的工程应用背景，阐述了涉及发动机再启动的微重力基础研究，范畴。在微重力条件下，正确考虑外界干扰载荷对贮箱中流体动力学行为的影响是至关重要的。给出了用三维程序计算的一些结果。     

飞机电源系统BIT技术的应用及发展

飞机电源系统内自检测技术已日益受到人们的重视,文中介绍了ＢＩＴ技术及其四个方面,即;检测技术,信号处理技术,故障识别和诊断技术,故障处理技术。阐述了飞机电源已经历了四代发展及其已实现了数字化,标准化的现状,指出飞机电源ＢＩＴ技术的核心是故障诊断技术,并对我国今后飞机电源ＢＩＴ技术的发展提出了建议,指出了发展方向。     

SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究

现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障，故障诊断对保证飞行安全十分重要，本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射（Self-organizing map,SOM）人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布，且无需知道样本的概率分布的先验知识，兼具函数逼近功能。本文将SOM引入这一领域，用于计算飞机零部件发生故障的概率，以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合，实际应用说明了该方法的可行性。     

SOM神经网络在卫星电源系统故障诊断中的应用

研究了自组织特征映射（SOM）神经网络的结构及学习算法，提出了利用SOM神经网络对输入样本的“聚类”作用，实现对故障模式的分类，并据此对故障进行诊断的新方法，通过对某卫星电源系统故障的诊断实例，验证了该方法是有效可行的，能对卫星电源系统的故障进行准确的实时诊断。     

某型发动机故障诊断专家系统研究

采用分类建库和精确与模糊相结合的综合推理策略,设计该型发动机故障诊断专家系统;运用知识库与系统分离模式,可以不断丰富知识库的知识,提高诊断准确率。     

基于贝叶斯网络的发动机燃油系统故障诊断

在构建某型发动机燃油系统故障诊断贝叶斯网络模型的基础上,提出逆向推理的最强依赖路径算法,通过该算法可以对故障可能的原因按概率大小进行排序,进而快速、准确地对故障进行定位,从而大大提高复杂系统故障诊断的效率。     

基于SINS/GPS/CNS的机载综合导航系统故障诊断方法研究

传感器是导航系统中的重要部件,传感器故障容错性的分散化滤波,对提高系统的可靠性具有重要意义.以SINS/GPS/CNS组成的组合导航系统为研究对象,采用联邦滤波和方差交叉滤波相结合的方法,实现了对传感器故障具有容错性的分散化滤波,对导航系统的精度和容错性进行分析.仿真结果表明,将分散化滤波方法用于多个传感器组成的组合导航系统,不但具有精度高的特点,而且由于具有信息的冗余,整个系统具有较好的容错能力,可以提供更加完善、精确地反映运载体运动的导航信息.     

数字图像技术在草莓氮素营养诊断中的应用研究

为了探讨利用数字图像处理技术进行草莓氮素营养诊断的可行性,通过6个水平的氮肥田间试验,采用数码相机获取草莓冠层图像,分析了不同供氮水平下草莓冠层图像色彩参数与施氮量、土壤无机氮和植株氮素营养指标之间的关系.研究表明:数字图像技术应用于监测草莓的氮素供应状况是可行的.其中,不同氮素处理下G/B值与G/(R+G+B)值的决定系数较高,G/(R+G+B)值与土壤无机氮、叶片硝酸盐及植株全氮之间的决定系数最高,利用G/(R+G+B)值的范围得出草莓开花期与结果期的氮肥推荐用量,从而反馈草莓氮素营养状况,进行氮素营养诊断.     

基于Fuzzy理论的飞机故障诊断系统设计与实现

建立了某型飞机故障诊断的数学模型．开发了故障诊断系统的计算机软件．实现了以人机交互的方式在计算机上进行故障诊断,而且该诊断方法可以按飞机系统功能分解推广到各分系统。