基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

神经网络方法在太阳质子事件短期预报中的应用

在大量统计结果的基础上,深入研究了太阳质子事件预报机理．总结了质子事件爆发与太阳活动区面积、位置、McIntosh结构、磁结构以及前两天活动区爆发耀斑事件数目之间的关系．然后,在神经网络的基础上建立了太阳质子事件短期预报模型,并对2000年以后12个未参加训练的样本进行测试,结果对事件预报的准确率为83％．此外,我们还利用该模型对2002年1-4月发生的几次质子事件进行了预报试验,结果发现,这期间发生的6次事件都被预报．其中3次质子事件系统预报提前了3天,两次事件预报提前了2天,一次事件提前1天预报．     

智能磁航向传感器的研制及误差补偿算法分析

介绍了微型智能磁传感器的设计,分析了影响磁航向精度的误差来源.在此基础上提出了基于BP神经元网络、最小二乘及最佳椭圆拟合等3种不同的磁航向误差补偿算法,详细分析了每种算法的工作原理,并立足于算法的具体实现,通过现场试验,从精度、速度、效率等3个方面对算法的有效性加以分析验证,并得出结论.      

网络控制中传输延迟的接口延迟模型

针对网络控制应用中的延迟问题,通过将传输延迟与网络接口合并到一起,建立了一种新模型:接口延迟模型,然后给出了接口延迟的求解方法,并对接口延迟在实际应用中的各种有关性质进行了深入的研究.接口延迟模型的建立,使得网络控制的研究可以从具体的传输网络中脱离出来,从而可以直接围绕可测的接口延迟研究网络控制系统.      

飞行控制用无刷直流电动机的优化设计

飞行控制中机电作动系统的发展是全电飞机的重要技术之一,而高速大功率密度的无刷直流电动机是其中的关键部件.为解决无刷直流电动机设计中的非线性优化问题,提出了使用遗传算法进行优化设计.为解决无刷直流电动机多目标优化问题,采用了多目标函数变量加权法,将多目标函数变成单目标函数进行优化计算.在计算中,为达到无刷直流电动机全局优化的目的,采用随机产生离散初始种群及随机交叉操作和变异操作方法.但由于采用随机交叉和变异操作,优化结果始终是发散的.为此采用优秀个体保护策略,加快了优化设计的收敛.在满足技术要求的前提下,通过计算达到了减小电机的体积重量、减小转子转动惯量及机电时间常数、提高无刷直流电动机功率密度的目的.      

层次化模块化可用性分析方法的误差分析

通过层次化模块化分解技术,将复杂系统动态故障树分解为相互独立的模块,对独立模块分别进行可用度求解,再利用自下而上递归的方法实现复杂系统可用性分析.提出和推导出等效时变的可用度参数模型,分析了层次化模块化可用性分析方法的误差成因和相关影响,给出了故障相关和维修相关条件下的误差定义,定量研究了误差分布区域及其影响因素,提出了层次化模块化可用性分析方法的适用条件和应用原则,实例分析证明了该方法的有效性.      

面向网络化制造的数控车间组织模式

分析了网络化制造的基本特征和内涵,提出了面向企业的网络化制造系统运行模式;在对某大型航空制造企业的数控车间调研与应用实施的基础上,针对其组织模式存在问题,采用分行企业和独立制造岛的思想建立了适合数控车间网络化、敏捷化制造的分形组织模型;针对车间原有生产模式、产品特性,提出了基于成组技术的数控车间生产单元和生产线的划分方法,建立了面向产品流程的机构组成规则和车间内部的服务支援规则.该模型、方法、原则对传统的离散制造企业具有普遍的适用性,现已成功地被该数控车间采纳.     

基于随机网络编码的无线报文重传最优策略

网络编码技术为无线报文重传问题研究提供了新思路.分析并证明了完全无线报文重传问题最优策略所需重传报文数量等于节点请求报文数量的最大值;基于随机网络编码技术提出了最优重传策略RNCOPT(Random Network Coding based OPTimal Scheme),其编码系数从某选定有限域中随机选取(0除外);利用网络编码矩阵重新生成机制以保证100%解码成功率;描述了RNCOPT组合报文结构及发送节点操作过程.仿真表明:当接收节点数量为30而报文总数为30时,RNCOPT相对于传统非网络编码方案节省重传报文数量可达32%,而此时现有某典型策略CliqueNC却无明显效果.     

基于BP神经网络的飞行绩效评价模型

为实现飞行绩效的客观评价,利用眼动数据,建立了拓扑结构为6-14-3型的BP(Back Propagation)神经网络模型.已有的实验数据和随机插值法得到的数据作为建模的数据来源,数据分为训练集和测试集并归一化.基于Matlab的神经网络工具箱,利用经验公式和实验比较法确定了BP网络模型的隐含层节点数;对BP算法的各种改进算法进行了优化选择;将训练集数据和测试集数据先后输入网络模型进行学习训练和仿真测试;对3个技术水平的飞行员的飞行绩效进行了预测和评价.研究表明,眼动数据的BP神经网络模型可以较为准确地评价飞行绩效,评价方法可以为飞行训练提供参考.     

采用SMA驱动的小型空间磁悬浮飞轮锁紧机构

磁悬浮飞轮锁紧机构在卫星发射时锁紧飞轮,减小其振动和冲击载荷;在发射后解锁,保证飞轮正常工作.目前已有的以火工品或步进电机驱动的锁紧机构具有冲击大、体积较大、不可重复使用等缺点.提出了一种采用形状记忆合金(SMA, Shape Memory Alloy)驱动的空间磁悬浮飞轮锁紧机构的设计方案,并在Liang本构模型的基础上发展了机构驱动单元的设计方法.之后,完成了锁紧机构的样机研制和调试,并开展了地面的性能测试、振动试验和高温环境试验.研究结果表明:SMA锁紧机构安装体积小,在星载28 V电压下能在6 s内完全锁紧,在1 s内完全解锁,并能够通过振动和环境实验.SMA驱动的磁悬浮飞轮锁紧机构具有锁紧力大、同步性好、可重复使用、低冲击、无污染等优势,有很大的工程应用潜力.