基于改进模糊SVM的转子振动故障诊断技术

首先对常用的隶属度确定方法进行改进,提出了基于改进模糊支持向量机(FSVM)的融合故障诊断方法,并建立了改进FSVM故障诊断数学模型;然后,利用转子振动模拟实验台对四种典型的转子诊断故障进行模拟,并提取其故障信号特征;最后,通过实例计算分析,验证了该方法在转子振动故障诊断方面是可行的和有效的.     

"回收/调节"方法在混合LES/RANS模拟方法中的应用

采用一种混合大涡模拟/雷诺平均Navier-Stokes(LES/RANS)模拟方法结合三阶加权基本无振荡(WENO)格式对马赫数为2.88的压缩斜坡流动进行了数值模拟,并采用"回收/调节"方法生成入口湍流脉动边界条件.当采用固定入口边界条件时,湍流边界层会缺乏合理的湍流能量,使之抵抗逆压梯度的能力减弱,会严重高估分离...     

电脉冲除冰(EIDI)技术研究

将电脉冲除冰(EIDI)系统的一个工作周期分解为四个过程,进而分析其工作原理.以冲击摆锤试验和Bernhart-Schrag模型为例,介绍了电动力学方面的研究方法和研究成果.通过蒙皮表面加速度、应变、振动位移等参数,分析了由脉冲力所产生的结构动力学特性.利用蒙皮表面的应变程度,给出了一种除冰预测准则.总结了包括飞行试验、疲劳试验以及电磁干扰试验在内的工程应用试验研究结果.在此基础上,对EIDI技术的发展方向进行了展望.      

电液力伺服系统的神经网络并行自适应预测 PI 控制

考虑电液伺服系统的复杂非线性和不确定性特性,提出一类基于神经网络的并行自适应预测PI控制结构,该结构使控制参数的调整和系统的实时控制操作可并行进行,不仅做到了神经模型和控制器的在线辨识和设计,而且避免了神经网络方法通常存在的实时控制的困难,使复杂系统的在线学习控制成为可能。仿真结果表明该控制器具有良好的适应性和鲁棒性。      

非线性MIMO系统神经网络自适应方法及其在飞控中的应用

提出了一种非线性系统的对角自回归神经网络模型。为了实现MIMO系统自适应控制,采用自回归辨识网络对未知非线性系统进行辨识,并将被控对象的误差灵敏度信息用于对角自回归控制网络训练。辨识网络和控制网络都用动态BP算法训练。实际某型飞机纵向模型的仿真结果表明,运用这种控制结构可得到较好的控制效果。     

矩形蜗壳内三维紊流场的热线测量

在3个不同流量工况, 对矩形蜗壳内三维紊流流场进行了测量。结果表明, 在矩形蜗壳进口突变截面两侧壁的角区存在有回流区。在回流区中紊动能和雷诺应力明显大于中间截面主流区中的值。随着试验流量的增加, 回流区减小, 紊动能和雷诺应力很快下降。在同一流量工况, 随着半径增加, 紊动能和雷诺应力减小。在蜗壳圆周方面的不同横截面上存在有大旋涡, 气体在蜗壳中按螺旋管线运动。      

铝蜂窝结构件制造工艺与铝箔强度

本文主要研究耐久铝蜂窝夹芯结构件生产工艺过程对铝箔强度的影响。找到了铝箔厚度减薄和强度下降的原因，提出了提高耐久芯强度应采取的措施。     

非线性系统的BP神经网络在线建模及故障检测

回顾了非线性系统建模、故障检测与诊断（ＦＤＤ）及ＢＰ神经网络应用中存在的问题。提出了一种ＢＰ网络在线阶段自学习方式及应用该方式对非线性系统进行在线建模和故障检测的方法。仿真结果表明,本文提出的方式和方法是可行的     

基于自适应神经网络的非线性飞行控制

结合反馈线性化和神经网络提出了一种新的飞行控制系统设计方法,通过反馈线性化将非线性耦合系统等效转换为线性解耦系统,利用具有在线学习能力的神经网络补偿反馈线性化的误差,建立了基于自适应神经网络的控制结构,并利用李亚普诺夫函数导出了网络权值的自适应调整规则。在巡航弹地形跟踪应用中的结果表明,该控制系统不仅具有精确的跟踪性能而且具有良好的鲁棒性。     

基于CMAC神经网络的BTT导弹模型跟踪控制

提出一种ＢＴＴ导弹模型跟踪控制系统的参考模型设计新方法。在此基础上,设计了一种非线性模型跟踪控制律,并将ＣＭＡＣ神经网络用于ＢＴＴ导弹系统的鲁棒自适应模型跟踪控制,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。该方法适合于控制导弹作全空域飞行。仿真结果进一步验证了该方法的正确与有效。