基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法

介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。     

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。     

航空发动机性能综合评判模型

利用模糊数学的模糊聚类原理,选取适当的影响因子,建立了航空发动机性能综合评判模型,对所录取的航空发动机在多个试验工况下的试验数据进行了聚类分析。结果表明:计算结果与实际结果吻合,为航空发动机性能综合评判提供了重要依据。     

分布式网络技术在燃气轮机性能测试系统中的应用

分析了分布式网络系统及燃气轮机性能测试系统的结构特点,描述了基于系统级、子系统级和工作站级的分布式测试系统的3级结构模型.     

利用神经网络规则提取方法获取转静碰摩故障诊断知识

 获取易于理解的航空发动机转静碰摩故障诊断知识规则对于深刻认识碰摩故障机理、有效诊断碰摩故障具有重要意义。鉴于此,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络（NN）规则提取方法,介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法,并用Iris数据对方法进行了验证。最后,通过航空发动机转子实验器获取碰摩故障样本,利用神经网络规则提取方法从故障样本中提取了碰摩故障诊断知识规则,并对其进行了验证分析,验证结果充分表明了该方法的正确有效性。     

SINS/GPS制导炸弹俯仰平面制导控制一体化设计

根据SINS/GPS制导炸弹动力学特性,首先推导了俯仰通道的制导控制一体化状态模型.然后在充分考虑制导和控制回路的不确定性基础上,利用terminal滑模控制方法,设计了制导控制一体化状态反馈控制律,所设计的控制器一方面保证制导炸弹满足打击精度和末端落角约束要求,另一方面保证控制回路的稳定性与鲁棒自适应性.采用模糊控制克服了变结构控制项引起的系统抖振.最后,分别进行了极端气动条件与取投放域边界值情况下的某型SINS/GPS制导炸弹六自由度飞行控制弹道仿真,仿真结果验证了此方法的有效性.     

基于粗糙集和神经网络的导弹故障诊断方法

人工神经元网络（ANN）具有本质的非线性特性、并行处理能力以及自组织自学习的能力,但单独使用ANN处理问题时,往往会存在一些缺陷。文章介绍导弹驾驶仪故障智能诊断的一种新方法：首先,利用粗糙集原理约简故障特征属性数据;其次,用带动量项的批处理BP神经网络方法对故障数据进行训练并检验;最后,将故障数据处理后输入神经网络分类器,对故障实施诊断。     

基于模糊相似比例与综合评判的发动机可靠性分配

为了在可靠性指标分配时能充分利用相似旧机型已有的可靠性信息,提出在航空发动机初期设计的可靠性分配阶段采用模糊相似比例与模糊综合评判相结合的可靠性指标分配方法.该方法既能充分利用相似旧机型的可靠性数据,同时又能通过模糊综合评判,对基于相似旧机型的可靠性比例分配结果进行修正,实现了在可靠性分配阶段确定性信息和不确定信息的互补,进一步优化了可靠性分配结果.      

非稳态流体网络方法在发动机空气冷却系统中的应用

将流体网络法与非稳态模拟方法相结合应用到发动机空气冷却系统沿程温度、压力、流量的非稳态特性预测中.本方法将空气系统简化为节点和元件组成的网络,节点和元件处建立守恒方程,针对传统解法的计算稳定性问题引入了压力修正和积分方法相结合的求解方法.程序应用到可参考对照的模型中得到验证.验证后的程序被应用到发动机轴部冷却通道空气系统非稳态特性预测中.      

基于神经网络的民航安检系统风险评价研究

随着民航事业的快速发展,民航安全问题引起了广泛的关注.民航安全检查是民航管理安全重要的组成部分,如何建立一个合理的风险评价模型,指导民航安全检查的管理工作,已成为民航管理者的迫切需求.将BP神经网络模型引入民航安全管理,在分析民航安检系统的基础上,建立了安检系统的风险评价模型.通过实际应用验证了该模型的可行性.