特征选择的多准则融合差分遗传算法及其应用

为了全面评价特征子集的好坏,提高特征子集作为最佳子集的可靠性,以及更快找到最佳子集,提出了一种用于特征选择的多准则融合差分遗传算法。引入多个评价准则对特征子集进行评价,并对遗传算法的选择算子进行改进,有利于选出适应度高且具有重要特征的个体;同时,引入差分策略改进变异算子,提高种群多样性和算法搜索能力;最后通过仿真实验和滚动轴承实例验证了该方法的有效性。     

一种基于适配器模式的惯导软件设计方法

随着软件任务的不断增多,传统的软件设计开发和维护模式已无法满足日益增长的任务要求,亟待进一步提高软件的复用程度。针对惯导系统软件接口设计,提出了一种基于适配器模式的惯导软件设计方法。该方法采用动多态适配器和静多态适配器技术,提高了软件开发效率,接口的定义灵活可靠,解决了软件开发过程中面临的可扩展性差、可重用性差、难于维护等问题。     

基于VMD的自适应复合多尺度模糊熵及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于自适应多尺度模糊熵、ILS（迭代拉普拉斯得分）特征选择和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的滚动轴承故障诊断方法。该方法采用变分模态分解对振动信号进行分解和重构,并计算重构信号的复合多尺度模糊熵;同时采用迭代拉普拉斯得分选择敏感故障特征,并将特征选择结果输入到基于粒子群优化支持向量机的多故障分类器进行识别。将提出的方法应用于滚动轴承试验数据分析。结果表明:该方法对试验数据的故障识别率为100%。并将基于ILS特征选择方法与基于SFS（sequential forward selection）特征选择进行了对比,表明基于SFS特征选择的最高识别率为92.86%,而基于ILS特征选择的故障识别率达到100%。      

飞机机电作动系统故障模式分析与故障诊断方法

飞机机电作动系统是多电飞机的典型系统,为达到飞机的高可靠性要求,需要对机电作动器的故障模式进行分析。本文对基于无刷直流电动机的机电作动系统的故障模式进行了分析,在此基础上,提出了采用直流母线电流进行在线故障诊断,并分析了故障预测方法。     

基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测方法综述

航空发动机故障诊断与预测是航空发动机健康管理的重要内容,基于数据驱动的故障诊断和预测技术是航空发动机故障和预测领域广泛应用的方法。本文总结了基于数据驱动的航空发动机故障诊断与预测的主要方法及特点,展望了航空发动机故障和预测方法的未来发展方向。     

航空发动机性能参数约简方法研究

对航空发动机进行性能参数约简以提取关键参数,是提高故障识别准确率和可靠度的必要条件,为此提出两种性能参数约简算法.基于灰色聚类算法的参数约简,首先计算参数间的灰色关联度,然后选取聚类中心进行聚类以提取特征参数.基于模糊粗糙集的参数约简,首先利用模糊聚类算法对连续数据进行离散化处理,然后用粗糙集理论进行参数约简.用某型航空发动机实际监测数据进行验证,结果表明:两种方法约简结果一致,以此约简结果进行故障诊断可提高诊断率,缩减运算时间.     

齿轮轮齿接触分析的分解算法

提出了齿轮轮齿接触分析算法——分解算法。传统的轮齿接触分析方法求啮合点时需要求解含5个非线性方程的方程组,求解性差;齿面接触和边缘接触的数学模型不同,需要分别进行求解,求解过程复杂。轮齿接触分析算法——分解算法,提出了瞬时共轭啮合线的概念,可有效分离传动误差,得到啮合点、瞬时接触线,求啮合点时非线性方程的个数由5个减少为2个。分解算法建立的数学模型也适用于边缘接触分析,算法简单、有效、适应性强。以一对弧齿锥齿轮为例, 对比分析了传统方法和分解算法, 结果表明: 齿面部分的印痕是一致的,传动误差幅值相差0.3″;边缘接触部分的印痕存在少许差异。      

分离式飞行数据记录与跟踪系统可靠性分析

采用故障树分析方法分析了新型分离式飞行数据记录与跟踪系统的可靠性。通过搭建以系统失效为顶事件的故障树,获得了最小割集、顶事件的发生概率以及各分系统的失效概率排序。通过对比各分系统的关键重要度,找出了分离式飞行数据记录与跟踪系统中最薄弱的部分,并进行了改进。结果表明,缓降分系统对总系统可靠性的影响最大,通过多充气模块可以显著提高缓降系统的可靠性。但当充气模块多于2套时,增加充气模块并不能进一步明显提高系统的可靠性。     

基于FEM的双馈发电机定子匝间短路表征因子研究

为了研究电机定子匝间短路故障时电磁特性的表征,基于Ansys Maxwell建立双馈发电机有限元模型,实现空载、并网和不同程度定子绕组匝间短路故障3种工况的模拟仿真。根据表征量理论计算方程式,基于能量角度定量分析3种工况下的气隙磁密畸变的振动、电流和温度特性。通过对比各表征量优缺点及诊断可行性分析,最终确定电流作为反映定子绕组匝间短路故障时气隙磁场的表征因子,而振动和温度作为故障检测的补充和验证,为发电机故障诊断的信号特征选择提供了理论基础。     

基于仿真数据的测试性验证序贯设计方案

针对当前测试性验证试验设计方案均存在确定的故障样本量较大以及验证周期长的问题,提出了一种基于仿真数据的测试性验证序贯设计方案。首先,基于二项分布模型确定序贯设计的判决阈值;然后,在序贯试验下基于给定的样本量分配和故障模式选取方法,采用仿真的方式生成相应的故障模式并进行验证试验。同时,以序贯方式计算相应的概率比,通过其取值动态判定接受/拒收。结果表明,与传统方法相比,该方法与经典验证方法具备几乎相同的抽样特性,能达到有效减少测试性验证试验所需故障样本量的目的。