复杂背景下红外弱小运动目标检测的新方法

提出了一种用于检测不同类型复杂背景下红外弱小运动目标的新方法。该方法能够根据图像信息自动选择背景预测算子;同时,针对不同类型复杂背景中目标和背景特性的差异,提出了“局部小目标可辨识度”的概念,并定义了一种有效的方法将其量化。在此基础上,采用蒙特卡罗实验方法构造了一种新的阈值函数,实现了单帧目标的检测,然后采用移动加权管道滤波提取目标的运动轨迹。实验结果表明,该方法对不同类型复杂背景的红外弱小运动目标具有很好的检测性能。     

微型涡轮发动机综合测控系统设计

针对微型涡轮发动机测控要求,设计了集试车、控制系统半物理模拟、电动供油试验功能于一体的综合测控系统.各传感器调理信号并接到测控计算机与电子控制器;电子控制器通过串口接受测控计算机操纵指令,并采集p₂进行转速间接闭环控制.详细介绍了转速测量方法、电动油泵(pulse width modulation,PWM)驱动设计,并分析、设计了发动机控制律.测试软件以Lab Windows/CVI为平台,采用多线程技术设计.应用表明,系统结构简单、试验效率高,可为同类发动机研发提供支持.      

发动机试车气路故障诊断系统的设计与应用

以发动机整机试验数据为研究对象,建立了一套发动机试车气路故障诊断系统.首先阐述了该系统的设计功能和总体流程逻辑;使用故障模式法和调整模式法建立了气路部件故障诊断和优化调整模块;然后以一个双轴分排涡扇发动机为例,针对气路部件故障诊断和优化调整给出了考虑噪声的数值试验分析.最后就该系统的发展进行了讨论.      

故障树分析在某APU进气门故障诊断中的应用

首先介绍了故障树分析方法的概念和原理,然后以某辅助动力装置（APU）进气门组件为例．在对系统故障现象进行分析判断的基础上,按照任务和功能关系,建立包含各功能单元的故障树模型。随后求得系统的最小割集,并计算出底事件的重要度,并以此为依据,从大到小排序,确定故障诊断的最优程序。实验结果表明,所用方法具有较强的故障诊断能力,能进行准确的故障定位,并能给出相应的故障处理措施,为该辅助动力装置故障诊断的发展提供了较为实用的参考价值。     

考虑弯扭变形的叶片模型配准方法

叶片测量数据与其CAD模型的配准定位是叶片几何形状分析的关键步骤。针对涡轮叶片的弯扭变形对叶片模型配准定位的不利影响,提出一种考虑弯扭变形的叶片模型配准方法,以提高叶片模型配准的可靠性与鲁棒性。在迭代最近点算法的目标函数中引入预变换函数,建立考虑弯扭变形的叶片模型配准目标函数。对叶片模型做切片化处理,进行弯扭变形分析生成叶片弯扭变形曲线,使用叶片弯扭变形曲线指导叶片测量数据配准。使用仿真生成带弯扭变形的叶片数据与通过坐标测量机获取的叶片实测数据对配准方法进行了验证。结果表明,所讨论方法能提高模型配准的可靠性,避免弯扭变形可能导致的叶片模型配准失败。     

离子束辅助沉积WS_2-Ti-Ag复合薄膜的摩擦性能

采用ZDH-100型号离子束复合沉积设备沉积WS_2-Ti-Ag复合薄膜,基材为轴承钢和单晶硅(100).采用场发射扫描电子显微镜、XRD衍射仪,检测复合薄膜的表面形貌、微观结构.采用球-盘式摩擦磨损试验机,对复合薄膜在大气环境中的摩擦性能进行了研究.结果表明:采用离子束辅助沉积技术制备的WS_2-Ti-Ag复合薄膜是非晶态薄膜;并且随法向载荷的增加,复合薄膜的摩擦因数减小,摩擦状态越稳定,耐磨寿命越短.     

航空发动机性能差异问题的故障部件快速检验方法

提出了一种航空发动机性能差异问题的故障部件快速检验方法.该方法以部件特性曲线为基础,可以快速检测出航空发动机各部件的自身特性变化而排除由于其它部件性能变化引起的工作线变动带来的影响,从而快速判断出故障的部件.该方法特别适用于仿制发动机与原型发动机性能变化原因的查找.      

涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法

为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。     

一种改进的航空发动机转静件碰摩故障诊断方法

针对航空发动机碰摩故障的实际情况,分析了各种诊断方法的应用局限性,引入并改进适用于航空发动机碰摩诊断的基于SVD(奇异值分解)的碰摩特征提取方法:提出利用数据边界延拓来消除边界振荡,以此发展了适合短时间序列和长时间序列的奇异值分解处理方法,并探讨了简便实用的奇异值选择方法.并在某航空发动机故障信号的检测中,取得了良好的效果.      

Elman网络在某型自动驾驶仪飞控盒多故障诊断中的仿真研究

目前采用传统故障诊断方法对复杂系统进行故障诊断时,还存在许多缺点,尤其在多故障同时发生的情况下,传统故障诊断方法难以准确定位故障点。为此,基于Elman神经网络,结合故障字典法,设计了一种基于Elman网络的综合故障诊断方法。为验证该方法的准确性,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的几种主要故障为诊断源,仿真研究了所设计的综合故障诊断方法。仿真结果表明,与传统故障诊断方法相比,所设计的基于Elman网络的综合故障诊断方法在进行多故障诊断中对故障的准确定位是有效的和快速的。