基于区域的卷积神经网络在空对地车辆检测中的应用

针对传统空对地车辆检测算法在光照变换、场景变化时检测效果不佳的问题,提出了基于区域卷积神经网络Faster RCNN模型的空对地车辆检测方法,介绍了Faster RCNN模型以及模型训练过程.实验结果表明,基于Faster RCNN的空对地车辆检测方法是可行的,对不同光照和场景下的车辆检测可以取得较好的效果.     

涡扇发动机气路传感器故障诊断

为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器"预学习"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

基于局部均值分解和峭度图的滚动轴承包络分析方法

提出了基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和峭度图(kurtogram)的滚动轴承包络分析方法.该方法中,原始滚动轴承故障振动信号通过LMD进行自适应的频率成分分离和初步降噪,包络分析中带通滤波器的参数通过峭度图客观地提供,从而提高滚动轴承包络分析的准确度.通过对滚动轴承仿真信号以及实验信号的分析,结果表明:在低信噪比情况下,LMD可以自适应分离出滚动轴承的固有振动成分,峭度图可以自动确定包络分析中带通滤波器的参数,与传统包络分析比较,所提方法能更加清晰准确地提取滚动轴承的故障特征.      

基于虚拟样机技术的航空发动机放气活门机构仿真及故障分析

针对某型航空发动机放气活门机构主动摇臂的多起断裂故障,为寻找故障原因并尽可能缩短排故周期与降低排故成本.借助虚拟样机技术建立此机构的动力学仿真模型,利用动力学仿真软件ADAMS与有限元分析软件ANSYS的联合仿真分析,实现放气活门机构摇臂断裂故障再现,并找出断裂件受力的主要影响因素及其影响规律,估算各受力水平下断裂摇臂的疲劳寿命.最终,分别给出保证摇臂最低使用寿命与全寿命使用情况下的改进建议,即将摇臂与放气活门之间间隙B增大至0.273mm与0.279mm,从而为实际工程排故提供理论依据.      

基于立体视觉的大型客机障碍物探测

为了提高大型客机在低能见度天气下场面滑行时的安全性,提出了一种采用热成像仪进行障碍物探测和识别的系统。对客机前方景物进行热成像,用改进的机器立体视觉算法计算目标距离,使用模糊逻辑融合位置信息识别障碍物。实验表明提出的系统能探测和识别场面上的主要障碍物。     

深度自编码观测器飞机操纵面快速故障诊断

为了避免扩展多模型自适应估计故障诊断方法中的雅克比矩阵计算,解决飞机精确模型难以获得的问题,降低在线故障诊断的计算量,提出了一种基于深度自编码观测器的飞机操纵面快速故障诊断方法.基于离线训练、在线估计的思想,采用量测的飞行数据训练得到不同故障下的飞机模型,代替扩展多模型自适应估计方法的卡尔曼滤波器进行状态估计;基于基础自编码器的隐层节点数选取经验公式,推导了两种深度自编码器的隐层节点数选取的递推公式.仿真结果表明,该方法无需精确的飞机模型,故障诊断速度快、精度高.     

无人机发动机空中停车故障机理研究

针对某型现役无人机活塞发动机飞行中出现的空中意外停车故障,从发动机停车控制原理出发分析其故障机理,构建发动机空中意外停车故障树,并用实例予以验证,为无人机发动机故障的空中应急处置和事后维修提供可行性建议。     

基于强跟踪EKF的组合导航系统故障检测方法

针对大方位失准角的机载SINS/GPS组合导航系统,为保证在高动态环境下实现高精度、高可靠的导航,利用强跟踪EKF滤波残差设计了一种基于残差统计特性的坏值检测算法,对导航信息进行估计和跟踪.仿真结果表明,该算法能够实时检测出GPS量测信息中的坏值信息,隔离后可显著提高组合导航精度,具有较高的可靠性、出色的容错能力和重要的工程应用价值.     

航空复合材料智能敲击检测方法研究

复合材料在生产和制造过程中难免会存在缺陷和损伤,严重影响着航空安全。敲击检测是最简单、运用最广泛的无损检测方法,然而其向智能化方向发展过程中出现了诸多问题。对复合材料结构特性、缺陷和损伤、安全性、敲击检测原理、敲击锤设计、信号处理单元、数据库搭建和智能检测算法进行了深入研究,提出了敲击检测标准流程和规范、数据库搭建方法、以及智能聚类检测算法,在此基础上开发了智能敲击检测系统。