Testability integrated evaluation method based on testability virtual test data

Testability virtual test is a new test method for testability verification, which has the advantages such as low cost, few restrictions and large sample of test data. It can be used to make up the deficiency of testability physical test. In order to take the advantage of testability virtual test data effectively and to improve the accuracy of testability evaluation, a testability integrated eval- uation method is proposed in this paper based on testability virtual test data. Considering the char- acteristic of testability virtual test data, the credibility analysis method for testability virtual test data is studied firstly. Then the integrated calculation method is proposed fusing the testability vir- tual and physical test data. Finally, certain helicopter heading and attitude system is presented to demonstrate the proposed method. The results show that the testability integrated evaluation method is feasible and effective.     

基于多源诊断信息融合的发动机气路分析

针对气路可测信息的有限性及不确定性易导致航空发动机气路分析结果准确度和精度不高的问题,提出了一种基于贝叶斯网络的多源诊断信息融合机制,以提高气路部件故障诊断的准确度和精确度.介绍了基于贝叶斯网络的气路分析方法,在此基础上提出了改进的用于多源诊断信息融合的气路分析贝叶斯网络,即以常规的气路可测参数为主,而其他诊断信息则借助故障模式先验概率表引进贝叶斯网络,实现多源信息的融合.仿真实验表明:通过融合多源信息能够准确地诊断出传统的气路分析难以识别的故障,同时降低了健康参数估计值的方差,提高了诊断结果的精确度;在观测噪声放大一倍、健康参数变化量小于1%的情况下,通过融合多源信息仍能准确的估计出健康参数变化量,且标准差均于0.1%.      

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.      

基于加权的可见光与红外光图像融合算法

红外图像所含边缘等细节偏少、可见光又容易受外部环境干扰,融合图像可以提供更全面的信息,符合人或机器的视觉特性,为图像进一步分析、识别等提供基础。提出一种比值与梯度加权的可见光与红外光图像融合算法,结合小波变换在图像分解中的特性及信号集中的特点,将小波变换应用于红外光和可见光图像融合中可以提高融合信息的理解能力。针对分解获得的低频系数主要反映图像细节信息的特点,对低频系数采用比值加权分析融合规则;针对分解获得的高频系数主要反映图像边缘信息特征的特点,对高频系数采用改进边缘检测算子梯度加权的融合规则。选取多组图像进行了不同融合规则实验对比分析,通过客观评价指标进行评价,改进的融合算法可以获得较清晰的融合图像,可以增加图像的互补信息,并能较好地提高融合图像的清晰度。     

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.     

金属增材制造技术在航空发动机领域的应用

从增材制造技术的基本概念出发,研究了适用于金属材料的定向能量沉积(DED)技术和粉末熔覆(PBF)技术的基本原理、技术内涵以及技术发展,重点分析了增材制造技术在开发燃油喷嘴和低压涡轮叶片等商业化零部件的应用,以及对涡轮叶片、整体叶轮和齿轮等航空发动机部件的修复.研究表明,金属增材制造技术广泛适用于钛合金、镍基合金、钛铝合金等金属材料的航空发动机部件,在设计、制造和经济可承受性等方面具有优势.      

基于小波变换的多聚焦图像融合评述

概述了数据融合的基本概念和应用,简明分析了多聚焦图像的成像机理,从像素级层面上描述了基于小波多尺度变换的图像融合思想和过程.由于在基于小波变换的图像融合过程中,融合规则起很重要的作用,因此本文重点综述了适于多聚焦图像融合的三种融合规则：基于像素的融合规则、基于窗口的融合规则和基于区域的融合规则,并对这些规则进行了比较,最后给出了图像融合效果的客观评测方法.     

基于数据融合树的C3I信息融合系统体系结构设计

 在分析了基于范例的体系结构-数据融合树的基本概念及其不足之处的基础上,提出了基于数据融合树的信息融合系统体系结构设计方法,论述了该方法的原理,并应用该方法进行了C³I信息融合系统的体系结构设计,包括数据融合树的设计、融合节点体系结构设计、处理系统的体系结构设计和并行处理结构设计。     

基于区域分割的红外与可见光图像融合算法的研究(英文)

由于红外图像和可见光图像的成像特点不同,因此在航空监视领域红外图像和可见光图像融合有重要的研究意义。由于非下采Contourlet变换具有更好的方向性、较高的逼近精度和更好的稀疏表达性能,能有效的提取图像的特征信息。因此我们在非下采Contourlet域,以空间频率为度量标准对红外图像进行阈值分割,经过分割将红外图像和可见光图像分别划分为目标区域以及背景,随后对红外图像和可见光图像进行边缘检测从而得到边缘区域,针对三个不同区域分别选择不同的融合规则进行融合。通过两组不同灰度差异的红外与可见光图像的实验,将基于像素点,窗口策略的融合算法和本文所提出基于区域算法进行了主观和客观的对比,试验结果表明基于区域分割的红外与可见光图像融合算法不仅能有效提取出红外图像中的目标信息还能有效的保持可见光图像的所反映的光谱信息,因此本文提出的算法是一种有效且可行的图像融合算法。     

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.