基于正则化多核判别分析的航空发动机滚动轴承早期故障融合诊断方法

针对基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承早期故障诊断问题,提出了一种基于正则化多核判别分析的融合诊断方法.该方法首先提取多种类型的滚动轴承故障特征;然后采用相同的一组核参数为不同类型的特征分别构造一组核矩阵,并将所有核矩阵组合在一起;最后通过求解一个半无限线性规划得到该组核矩阵关于正则化核判别分析的目标函数的最优线性组合系数,进一步采用该系数计算所有核矩阵的线性组合,从而实现多种类型特征信息的融合.实验结果表明:该方法诊断正确率与采用单一类型特征诊断的最高正确率相比提高了9.25%,同时可以避免核矩阵需要人工选择的问题,从而进一步提高了故障诊断的自动化水平.      

基于知识的翻边工艺设计支持系统

钣金零件是组成飞机机体的主要部分,为了提高钣金工艺设计的质量与效率,实现知识的重用和共享,对翻边工艺设计的智能化、知识获取技术进行了研究。根据翻边成形受力状态的不同,提出了翻边件的特征表示方法,总结了3种翻边组合模式,用于建立相应的设计模块;提出了面向实验和有限元数据的知识获取方法,将隐式知识从数据中提取出来,构建知识库,支持系统的智能设计。根据提出的方法,结合CAE模拟,建立翻边工艺设计支持系统,具体实际事例表明所建立的系统提高了设计的质量和效率。     

基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法

提出了基于自适应微分进化-极端学习机(ADE-ELM)求解平衡方程的高精度涡轴发动机实时部件级模型建立方法.基于牛顿-拉夫逊(N-R)迭代模型,以迭代计算前模型平衡方程残差为输入,迭代收敛后平衡方程猜值修正量为输出,训练极端学习机,并采用自适应微分进化(ADE)算法优化极端学习机(ELM)参数,提高猜值修正量映射精度.ADE算法中采用sigmoid型自适应缩放因子,提高了微分进化算法的寻优能力.在涡轴发动机不同飞行状态下的测试结果表明,以N-R迭代算法模型为基准,基于ADE-ELM的发动机模型,最大建模误差约为一次通过算法的1/3,运算耗时约为一次通过算法的1/3,验证了算法的有效性.      

Impulse feature extraction method for machinery fault detection using fusion sparse coding and online dictionary learning

Impulse components in vibration signals are important fault features of complex machines. Sparse coding(SC) algorithm has been introduced as an impulse feature extraction method, but it could not guarantee a satisfactory performance in processing vibration signals with heavy background noises. In this paper, a method based on fusion sparse coding(FSC) and online dictionary learning is proposed to extract impulses efficiently. Firstly, fusion scheme of different sparse coding algorithms is presented to ensure higher reconstruction accuracy. Then, an improved online dictionary learning method using FSC scheme is established to obtain redundant dictionary and it can capture specific features of training samples and reconstruct the sparse approximation of vibration signals. Simulation shows that this method has a good performance in solving sparse coefficients and training redundant dictionary compared with other methods. Lastly, the proposed method is further applied to processing aircraft engine rotor vibration signals. Compared with other feature extraction approaches, our method can extract impulse features accurately and efficiently from heavy noisy vibration signal, which has significant supports for machinery fault detection and diagnosis.     

基于迁移学习的SAR目标超分辨重建

针对合成孔径雷达(SAR)目标超分辨重建问题,提出了一种基于迁移学习的超分辨方法。在光学图像梯度域中联合训练超完备字典与稀疏编码映射,利用半耦合字典联系SAR图像与光学图像,寻找SAR图像在半耦合字典下的稀疏编码,并在高分辨率字典下完成重建。结合SAR图像的先验信息,使用正则化方法对SAR目标进行特征增强。所提方法在TerraSAR-X数据和MSTAR数据上进行了仿真实验,重建结果表明,相比目前的插值方法和稀疏表示方法,所提方法空间分辨率可提高0.5~1.5个像素。正则化增强结果表明,引入稀疏先验的正则化增强能够进一步提高空间分辨率并抑制杂波比,最后分析了正则化参数的选取对图像质量的影响。     

前向神经网络快速学习算法在发动机模型辨识中的应用

介绍一种采用前向神经网络辨识发动机非线性模型的快速学习方法,与现有同类方法相比,该方法采用矩阵的QR分解求解线性方程组,解决了维数过高的矩阵直接求逆带来的解失真问题,并把这种方法应用于航空发动机的非线性模型辨识。算例仿真验证了算法的可行性。      

基于1-DISVM的聚类模型及直升机齿轮箱故障诊断应用

针对当前故障诊断中存在的训练样本少、知识难获取的问题,结合SVM小样本学习的特点,提出一种基于SVM的自学习聚类模型。通过改进无监督1-SVM算法上的不足,形成一种改进决策1-SVM(1-DISVM)算法,由此构建了多模式训练与分类算法,并设计出基于1-DISVM的自学习聚类模型。最后对其进行仿真验证,并应用于直升机齿轮箱的故障诊断,结果表明该方法能从少量样本中自学习输入模式的内在规律,自适应地对未知故障模式进行准确地分类识别。     

高校贫困生资格认定的实证分析

我国现阶段构建高校贫困生资助体系时,应采取与市场经济中"效益优先,兼顾公平"的指导思想,做到"教育公平优先".由于各方的强烈呼吁,国家从2007年下半年开始加大了对贫困学生的资助力度,而具体落实到实际操作方法时,以达到资助公平为目标,其前提是必须准确的界定贫困生身份,使真正的贫困生获得必要的资助,以最大限度的实现教育公平.     

基于增量式排列支持向量机的机场航班延误预警

目前航班延误已经成为世界范围内一个日益严峻的问题,对于大型机场进行航班延误预警工作显得日趋紧迫。在空运需求与机场容量冲突导致航班延误的观点下,提出了用排列支持向量机来进行航班延误预警。针对机场航班数据不断更新的特点,给出了增量式排列支持向量机算法来进行航班延误预警。不仅通过人工数据上的实验说明了该增量式算法更能满足在线预警的要求,而且在收集到的中国某国际机场两周的航班数据上也取得了80%及以上的预测准确率。     

磁悬浮柔性转子系统变学习速率单神经元自适应PID控制

为同时保证磁悬浮轴承柔性转子系统所需的低频和高频特性,在一般单神经元PID(proportion integration differentiation)控制的基础上,将转速信号引入磁悬浮轴承数字控制器,在不同转速段选择不同的学习速率以调节控制参数得到合适的磁悬浮轴承的刚度和阻尼.试验结果表明,变学习速率单神经元自适应...