航空发动机部件性能参数融合预测

为了改善目前单独采用基于模型和数据驱动的部件健康参数预测精度,提高数据驱动方法的故障诊断的泛化能力,提出一种自调整决策融合机制,对航空发动机部件性能蜕化在连续蜕化空间进行融合诊断。传感器测量值同时输入到机载自适应模型和数据驱动的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和自适应遗传算法优化的支持向量回归机(AGA-SVR)对主要部件性能进行预测,再利用自调整决策权重的量子粒子群寻优(QPSO)进行决策级融合诊断。以某型涡扇发动机为对象进行气路部件蜕化的仿真研究表明,与单独使用基于模型和数据驱动的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度。     

问答系统中复杂类问题的分析方法研究

基于自动构建的问句模板库,对中文复杂类问题进行问题分类和关键词抽取,并提出一种基于在线百科知识和搜索引擎的关键词扩展方法,从而提高了系统的整体表现.实验采用NTCIR-7CCLQA的测试语料,表明该方法的问题分类准确率达88%.关键词的扩展使得系统F值提升了20%.     

Polarization pattern of low and mid-frequency magnetic pulsations in the polar cap: A comprehensive analysis at Terra Nova Bay (Antarctica)

The polarization pattern of ULF pulsations (f ≈ 1–100 mHz) at Terra Nova Bay (Antarctica, CGM λ ∼ 80°) has been determined for the entire 2003, soon after the solar maximum. A comparison with the results of previous investigations, conducted at the same station close to the solar minimum (1994–96), allows to focus common elements and major differences among different frequency bands which persist through the entire solar cycle. Basically, between f ∼ 1.5 and 5 mHz, the day can be divided into four sectors with alternate polarizations. The local time and latitudinal dependence of the observed pattern can be tentatively interpreted in terms of a latitude of resonant field lines reaching λ ∼ 80° in the noon sector; on the other hand, resonance effects of lower latitude field lines can be clearly identified also far from the noon meridian when the station moves into the deep polar cap. Moreover, in the morning sector the resonance region would extend to lower latitudes than in the evening sector. The proposed profile of the resonant region can interpret also the results obtained at other cusp/auroral stations and appears consistent with that one inferred in the northern hemisphere at smaller latitudes. The resonance region progressively shifts toward lower latitude with increasing frequency; correspondingly, the four-sector pattern progressively disappears at TNB. Above f ∼ 20 mHz, the experimental observations might suggest an additional contribution from Sunward propagating waves, possibly via the magnetotail lobes.     

基于知识重用的固体火箭发动机结构形式选择

以探索知识重用在固体火箭发动机设计中的应用为目的,引入知识工程及模糊数学的思想,将一般模糊极小极大神经网络用于完成固体发动机设计过程中结构形式选择,实现了固体发动机结构形式选择的自动化及量化描述。首先给出了基于知识重用的固体发动机结构形式选择模型描述;然后建立了固体发动机结构选项一般模糊极小极大神经网络;最后以具体型号总体设计为例,完成结构形式选择,得到了包含实际结果的多个可行方案。该方法提高了设计过程自动化水平,且可提供多个不同的结构选择可行方案供设计人员参考。     

飞机起落架防滑刹车系统鲁棒故障诊断方法

根据飞机着陆和滑跑过程中飞机起落架系统的作用,将其划分为缓冲系统和防滑刹车系统两部分。在分别建立这两部分的数学模型的基础上,以干扰抑制为目标,进行鲁棒控制和观测器设计。国产某型飞机起落架防滑刹车系统残差仿真分析表明,采用这种鲁棒故障检测观测器方法,即使系统存在较大干扰,也可以给出故障的鲁棒诊断。     

JIDS/SINS/GPS组合导航系统两级故障检测结构设计

针对传统组合导航系统故障检测方法不能同时准确检测突变故障及缓变故障的不足,提出了一种两级故障检测结构。这种结构采用联邦滤波器结合了残差χ2检测法易于检测突变故障和状态χ2检测法易于检测缓变故障的优势,在JIDS/SINS/GPS组合导航系统中得到了成功应用。仿真表明,这种方法对突变故障和缓变故障都达到了较好的检测效果。此外,此方法没有改变联邦滤波器原有结构,检测准确度高,计算量小,是一种便于工程实现的检测方法。     

非线性时间序列的动力学混沌特征自动提取技术

提出了一种非线性时间序列混沌特征的自动提取方法.该方法直接根据非线性时间序列, 依次计算出延迟时间、嵌入维数、相关维数、最大李雅普诺夫指数、相轨迹特征以及Poincare特征等混沌特征, 整个特征的提取过程自动完成, 毋须人工干预.最后用算例表明了该方法的有效性和正确性.该方法对于利用非线性混沌特征进行非线性系统故障诊断和趋势预测具有重要意义.      

基于马尔可夫方法的飞控系统安全性评估

安全性评估是适航符合性验证的重要方法。对马尔可夫分析在系统安全性评估中的应用进行了深入研究．给出了马尔可夫在系统安全性评估中的一般分析方法。运用马尔可夫方法和故障树方法分别对飞行控制系统的同一种失效状态进行了建模分析．并对二者的分析结果进行了比较,得出对并联顺序系统进行安全性分析时马尔可夫分析方法具有更高的定量分析精度,并克服了故障树静态分析特性的缺点。     

基于声发射的铝蜂窝板超高速撞击损伤模式识别方法

为通过声发射技术识别铝合金蜂窝板超高速撞击(HVI)的损伤状态,提出一种基于神经网络的损伤模式识别方法。通过超高速撞击实验获取声发射信号,结合精确源定位技术、时频分析技术、小波分析技术及模态声发射技术,提出了10个与损伤相关的特征参数,通过非参数检验分析其与损伤的关系,设计了一种基于贝叶斯正则化BP神经网络的超高速撞击损伤模式识别方法。建立最优网络模型,通过不同参数组合识别能力分析,优选出2种特征参数组合,通过非同源样本对其损伤模式识别能力进行验证。结果表明:传播距离与损伤模式无关,却是识别损伤模式的重要参数;125~250kHz频域的自动加窗小波能量比会降低损伤模式的识别能力;采用贝叶斯正则化的BP神经网络可以较好地识别蜂窝板超高速撞击损伤模式,参数组合为传播距离、上升时间、持续时间、截止频率、4个自动加窗小波能量比及小波能量熵,共9个参数,对任意选取非同源样本识别错分率仅为9.38%。     

国外涡桨发动机控制技术的发展

概述了国外涡桨发动机的发展状况,分析了涡桨发动机控制系统相关的若干关键技术,包括不同类别涡桨发动机的工作参数、特点、性能、螺旋桨模型、控制系统设计方法、故障诊断技术等。主要剖析了早期的Garret公司YT76单轴涡桨发动机液压机械控制系统的自适应燃油控制逻辑、实现方法,此外,对PW加拿大公司3轴涡桨发动机从第1代具有监控功能的数字电子控制系统及液压机械备份PW120发动机控制系统到具有双通道全权限数字电子控制功能的PW150发动机控制系统的发展历程进行了重点分析,旨在为国内涡桨发动机控制系统的技术发展提供1条清晰的思路。