实时棒材图像识别与跟踪方法研究

多目标识别跟踪的关键问题是特征提取和目标匹配.为了提取生产线上堆积棒材的特征,提出粘连目标分割和多目标识别的方法.采用中值滤波和形态学滤波去除噪声,自适应阈值化和分水岭变换分割粘连目标;然后采用区域统计、参数识别、噪声区域去除以及聚类分析等手段进行目标特征识别,提取出棒材的质心点坐标作为特征;对棒材图像序列提出采用模板匹配、相近位移匹配和Kalman滤波的方法建立跟踪链,通过插入、删除、更新链节点进行目标跟踪;对于图像处理中可能出现的漏检目标和虚增目标,进行了计数结果校正.在现场采集了100帧连续图像后,采用此方法跟踪计数的精度为96.2%.      

基于极大熵聚类的工程项目风险预警模型

该方法针对当前大部分工程风险预警模型只能报警,不能预测的现状,提出了基于熵最优化的工程项目风险预警方法.利用判别熵最小化选取项目风险预警指标值,通过特征选取找出那些最有效的特征,研究出一种新的聚类算法——极大熵聚类算法,极大熵聚类算法是以概率为比例将任一指标向量分配给所有码向量,而不是仅仅只分配给与之最近的码向量,该算法是C-均值算法的一种推广.最后用实例验证该模型,用此算法对预测结果进行分类,判断项目的风险状态.结果表明这种方法估计工程项目风险快捷有效,与实际情况基本一致,可以应用于工程分析.      

粗糙集在卫星电源系统故障诊断中的应用研究

为了提高多故障诊断算法在诊断信息不完备时的诊断能力,引入粗糙集技术。对粗糙集技术中决策表的约简问题进行了深入地研究,给出了约简算法;详细论述了已有的实时诊断算法的步骤和缺点,把粗糙集技术和其诊断算法相结合,给出了改进的诊断算法。将此技术应用于卫星电源系统的故障诊断中,在缺少征兆信息的情况下仍能正确地进行实时诊断,表明可以提高诊断能力和效率。     

基于小波变换和神经网络的机械故障检测方法

针对机械故障中遇到的问题,提出了基于小波变换和神经网络故障检测方法,小波变换理论能够根据被分析信号的特征,自适应地选择相应频带,使之与信号频谱相匹配,从而提高了时-频分辨力。利用小波变换对信号原始信息进行分解,得到信号的不同特征向量。将不同的特征向量送入不同子神经网络进行诊断,并通过神经网络做出最后的诊断。该系统具有知识自动获取、识别速度快、鲁棒性及容错能力强等特点,实例证明该系统是有效的。     

一种地震动信号特征提取与分类方法

为了实时检测、识别和预警对地下基础设施的挖掘破坏活动,本文提出一种地震动信号特征提取与分类方法。通过提取小波包变换域和集合经验模态变换域的多域能量联合分布特征向量,构建改进的径向基神经网络分类模型,利用机器学习的方法提取稳定的信号多域融合特征,并实现准确的信号特征分类预测。由多类别挖掘信号的仿真实验结果可以看出,本文的算法和模型能有效提升地震动信号分类的准确率,对地震动干扰信号具有较强的鲁棒性。     

发动机舱冷却试验影响因素研究

发动机舱冷却试验是民用飞机适航取证试飞必须进行的试验项目之一。以某飞机发动机舱冷却系统为研究对象,通过飞行试验研究外界大气温度、电功率提取和引气构型、滑油量、飞行高度、发动机状态、飞机起飞重量、重心等对发动机舱冷却系统性能的影响,形成民用飞机发动机舱冷却试验的临界试验条件,以满足适航条款的适航要求。     

A novel fault tolerant permanent magnet synchronous motor with improved optimal torque control for aerospace application

Improving fault tolerant performance of permanent magnet synchronous motor has always been the central issue of the electrically supplied actuator for aerospace application. In this paper, a novel fault tolerant permanent magnet synchronous motor is proposed, which is characterized by two stators and two rotors on the same shaft with a circumferential displacement of mechanical angle of 4.5. It helps to reduce the cogging torque. Each segment of the stator and the rotor can be considered as an 8-pole/10-slot five-phase permanent magnet synchronous motor with concentrated, single-layer and alternate teeth wound winding, which enhance the fault isolation capacity of the motor. Furthermore, the motor has high phase inductance to restrain the short-circuit current. In addition, an improved optimal torque control strategy is proposed to make the motor work well under the open-circuit fault and short-circuit fault conditions. Simulation and experiment results show that the proposed fault tolerant motor system has excellent fault tolerant capacity, which is able to operate continuously under the third open-circuit fault and second shortcircuit fault condition without system performance degradation, which was not available earlier.     

基于RS-CART决策树的航空发动机小样本故障诊断

针对CART(classification and regression tree)分类决策树构建过程中由于小样本集特征维数高及噪声等造成的过拟合问题,在CART决策树算法训练过程中引入基于互信息的粗糙集(rough sets,RS)属性约简,考虑信息熵与基尼(GINI)系数刻画样本集“纯净度”的相似关系,对历史故障数据进行属性约简,降低属性维度以优化训练集,在此基础上构建分类决策树,可视化输出规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机油液故障诊断,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机小样本故障问题。     

涡轴发动机分布式控制系统传感器故障诊断技术

为满足航空发动机分布式控制系统的故障诊断需求,重点解决分布式控制系统中总线通信时延对传统故障诊断措施效果的影响,提出了一种新的航空发动机分布式控制系统故障诊断方法.针对航空涡轴发动机,搭建了包含随机时延的分布式控制系统数学模型,利用等价空间法(PSM)设计故障诊断滤波器组.并将改进的故障诊断方法与传统的基于Kalman...     

液体火箭发动机智能健康监控技术研究进展

健康监控技术作为改进和提高液体火箭发动机安全性与可靠性的核心关键技术,近年来其智能化发展的趋势十分明显。本文简要回顾了液体火箭发动机健康监控技术的发展历程;重点围绕基于传统人工智能的方法和基于深度学习的方法两个方面,对智能故障检测与诊断方法进行了系统地介绍;进一步阐述了健康监控系统在方案设计和实际应用等方面的研究现状,以及智能健康监控系统的发展情况;最后对今后健康监控技术的发展趋势进行了分析和展望。