一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。      

对偶型最大熵概率密度函数模型及其优化解法

针对经典型最大熵概率密度函数模型及其计算目前存在的非线性程度高,优化不收敛,求解效率低等问题,提出了一种对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化的方法.根据优化过程不稳定,重新推导了拉格朗日系数的线性变换公式.针对几种常见及一种复杂的概率密度函数,采用经典型与对偶型最大熵概率密度函数模型分别计算概率密度及可靠度的对比表明:与经典型最大熵概率密度函数模型相比,对偶型最大熵概率密度函数模型优化函数形式简单,非线性程度低.逐次优化法求解拉格朗日系数不仅克服了初始值敏感性问题,而且计算效率高.对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化法与其他方法相比,计算精度最高,且能很好的应用于复杂概率分布及可靠性问题.      

基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法

研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断.      

融合粗糙集与D-S证据理论的航空装备故障诊断

针对航空电子装备故障诊断中出现的多源诊断信息存在冲突的情况,基于粗糙集与证据理论在处理不确定问题时的优势,提出了一种融合粗糙集与证据理论的故障诊断方法.该方法利用粗糙集将信息源给出的诊断数据转化为证据理论中的mass函数,进行结果融合.同时,该方法给出边界粗糙熵的定义,并基于边界粗糙熵获得反映各信息源在诊断融合过程中重要度的动态权重参数,提出一种新的证据理论的冲突合成规则.仿真实验表明,该方法可以有效地提升诊断信息融合结果的准确性,在航空电子装备故障诊断方面有较好的实用价值.      

大型复杂项目风险建模与熵决策

对复杂系统规模庞大、结构复杂、风险众多从而难以进行决策的问题,提出了分级建模、风险过滤、风险评价和熵决策的复杂项目风险决策思路.应用分级全息建模技术辨识系统风险,开发了一个卫星系统研制项目的风险识别模型,克服了单一模型描述风险源的局限性;通过风险过滤、评级和管理技术对已经识别的风险进行定性和定量的度量,对风险进行分级,确定了关键风险;利用熵决策模型对关键风险进行评估和优选,得到最优决策方案.在此基础上开发了一个卫星系统研制项目方案选优决策的案例对该过程进行了分析,为大型复杂项目风险决策、重大工程项目方案择优决策提供了一条新的思路.     

液体火箭发动机初始雾化液滴分布预测

在简要描述使用最大熵原理预测初始雾化液滴分布的基础上,发展了较传统方法具有更大收敛域的数值计算方法,建立了离心式喷嘴雾化特性研究实验台,使用激光相位粒子分析仪进行了雾化粒径分布研究,结果显示实验数据同使用最大熵原理预测的分布吻合性较好,在此基础上最后提出了在液体火箭发动机雾化粒径分布预测应用中的策略。     

基于信息熵的舰艇编队反导作战效能

介绍了利用信息熵描述交战网络中信息总量的方法。根据作战任务实际完成时间与期望完成时间之间的关系描述了信息传递的质量。说明提高网络中信息总量可以缩小反舰导弹所在的不确定区域;提高信息传递质量可以提高舰艇编队反导作战预警雷达的探测概率,并结合具体作战想定给出实例仿真结果。     

当量比对连续旋转爆轰燃烧室特性的影响

为了探究当量比对甲烷-空气连续旋转爆轰燃烧室（CRDC）特性的影响,利用二维可压缩欧拉方程对CRDC进行了数值研究,分析了爆轰波的发展过程和贫燃熄火过程,对比了不同工况下CRDC特性参数的变化情况。结果表明:CRDC起爆后燃烧场在由不稳定状态到相对稳定状态的过程中发生了2次碰撞,当进气当量比较低时,CRDC未能完全发生2次碰撞过程就已经熄爆。随着进气当量比的降低,爆轰波传播速度、轴向平均速度、出口平均温度、出口平均总压均呈下降趋势;增压比随当量比降低而减小的根本原因在于旋转爆轰燃烧过程和等压燃烧过程的熵增差减小,使吉布斯自由能增量差减小。CRDC的燃料驻留时间处于亚毫秒量级,燃烧热效率保持在99%以上。      

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

预旋喷嘴径向角度对预旋特性影响的数值研究

为了降低低位进气预旋流路的气动损失,针对带有不同径向角度（0°~30°）预旋喷嘴的预旋系统进行了数值仿真,并对流动特性、温降特性和比熵增特性进行了分析。结果表明:随着预旋喷嘴径向角度的增大,预旋系统无量纲温降先增大后减小,流动阻力减小,预旋系统的流量随之增大。旋转雷诺数为2.3×107时,预旋喷嘴带径向角度的预旋系统无量纲温降比传统喷嘴最大可提高18.3%,存在某一角度使预旋温降特性达到最好。预旋系统内的耗散主要发生在预旋腔和共转盘腔内,径向角度为10°时其比熵增变化量分别占整个预旋系统总体比熵增的42.4%和30.2%;合理设计预旋喷嘴的径向角度,能改善预旋腔内气流的流动效果,并且可以减少整个预旋系统的不可逆损失。