一种求解D-S诊断识别框架方法

利用D-S证据理论进行故障诊断时,首先需准确地确定出诊断识别框架,这是D-S故障诊断的先决条件.在导弹武器等复杂系统中,存在着故障原因与故障征兆之间关联关系不确定的现象,增加了求取诊断识别框架的困难.为此,提出了一种求取复杂系统的D-S诊断识别框架方法.首先,基于基本诊断模型,给出了诊断贝叶斯网络模型.以及求解诊断贝叶斯网络模型的方法;然后,给出了征兆集合等概念以及求解故障识别框架的方法;最后,通过示例验证了方法的正确性.     

一种改进的FMCW SAR RD成像算法

FMCWSAR将调频连续波与合成孔径成像技术结合于一体,是一种新近被提出来的成像雷达体制,它以其体积小、重量轻、成本低、分辨率高等一系列优点,引起越来越多的关注。然而,在FMCWSAR系统中,雷达连续不断地发射信号,调制信号周期相对较长,停一走（STOP AND GO）近似不再成立,所以要用合适的算法来实现成像。针对FMCW SAR的特点,详细推导了停一走近似失效时FMCW SAR的信号模型及处理过程,提出了一种改进的RD算法。此方法是通过补偿连续运动引入的多普勒频移,消除连续运动的影响。     

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

基于弹性小波神经网络的故障诊断研究

航空电源系统是机上设备的重要组成部分,任意一个环节出现故障,将会影响整个飞机系统的正常安全运行。针对神经网络收敛速度慢,易陷入局部最小的缺点,将小波神经网络结合弹性BP算法应用到电源系统故障诊断中。训练过程及仿真结果表明：小波神经网络故障诊断算法收敛时间方面表现更优,具有较高故障诊断率。     

航空发动机小波神经网络PID控制

提出了一种基于小波神经网络在线辨识的航空发动机比例-积分-微分(PID)控制算法.网络采用三层前向网络结构,以小波函数作为隐含层的激励函数.采用离线训练的方式训练出网络参数,以网络输出和输入之间的偏导数代替发动机模型输出和输入变量之间的偏导数,用以在线修正PID控制器的参数.阶跃响应测试表明,用小波神经网络整定的PID控制系统动态调节时间小于2s,稳态误差为零,在全飞行包线内均稳定正常工作.      

液氧/煤油补燃发动机低频频率特性研究

基于模块化层次化的建模技术,建立液氧/煤油补燃发动机的线性小扰动频率特性仿真模型.在建模过程中,重点考虑了绝热流动假设和熵波影响下的气路模型.依据交流流体网络理论,运用传递函数法分析了该型发动机的低频频率特性,为研究液体火箭的纵向耦合振动(POGO)及发动机动力学提供帮助.      

电磁阀式两相脉冲爆震火箭发动机试验

为了提高脉冲爆震火箭发动机的工作频率,设计了一台内径30mm,长度1000mm的电磁阀式脉冲爆震火箭发动机模型.脉冲爆震火箭发动机模型采用航空煤油为燃料,压缩氧气为氧化剂,压缩氮气为隔离气体,通过选用高速大流量电磁阀,加热燃料,安装Shchelkin螺旋等方法,使得该模型能够在20～30Hz频率下多循环稳定工作.工作频率为30Hz时,爆震波峰值压力达到2.2MPa.脉冲爆震火箭发动机的时均推力随着工作频率的提高接近线性增大.      

分布式网络技术在燃气轮机性能测试系统中的应用

分析了分布式网络系统及燃气轮机性能测试系统的结构特点,描述了基于系统级、子系统级和工作站级的分布式测试系统的3级结构模型.     

利用神经网络规则提取方法获取转静碰摩故障诊断知识

 获取易于理解的航空发动机转静碰摩故障诊断知识规则对于深刻认识碰摩故障机理、有效诊断碰摩故障具有重要意义。鉴于此,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络（NN）规则提取方法,介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法,并用Iris数据对方法进行了验证。最后,通过航空发动机转子实验器获取碰摩故障样本,利用神经网络规则提取方法从故障样本中提取了碰摩故障诊断知识规则,并对其进行了验证分析,验证结果充分表明了该方法的正确有效性。     

超磁致伸缩致动器轴向谐振频率计算与实验研究

 为提高超磁致伸缩致动器(GMA)的设计效率,建立了GMA动力学模型和ANSYS有限元模型,对其轴向谐振频率进行了计算和模拟,并进行了GMA轴向谐振频率分析实验。通过实验数值和计算值及有限元分析结果的对比,动力学模型计算所得的GMA轴向谐振频率与实验值的误差小于5%, ANSYS分析所得的GMA轴向谐振频率与实验值的误差小于3%,验证了动力学模型和有限元模型的有效性。最后,通过ANSYS有限元分析了GMA各部件对其轴向谐振频率的影响,并提出利用有限元分析来提高GMA的结构刚度从而改善其轴向谐振频率的方法。