改进的Kohonen 网络在航空发动机分类故障 诊断中的应用

针对传统Kohonen网络对未知样本识别时的不可辨识性和分类结果不惟一性问题,利用改进的Kohonen网络对航空发动机进行分类故障诊断,并利用混合粒子群优化算法对网络连接权值进行优化,以提高Kohonen网络在分类故障诊断中的通用性和容错能力。对GE90发动机的孔探图像纹理特征识别进行对比。结果表明:改进的Kohonen网络在分类故障诊断中有较强的实用性,分类准确率高于常用神经网络模型和支持向量机的。     

飞机机电系统PHM的综合诊断推理机设计

在分析区域级PHM功能及区域管理器结构的基础上,开展了综合诊断推理机设计基础准备工作,包括机电系统功能建模、aFMECA分析、机电系统关联分析。最终,设计出飞机机电系统PHM综合诊断推理机的结构及其工作流程。所设计的综合诊断推理机综合了以往多种推理机的推理机制,更加系统全面地实现了对飞机机电系统的综合诊断功能,具有一定的工程应用价值。     

机载设备故障诊断方法的研究

针对某型系列飞机机载设备综合自动检测设备中故障诊断平台的研究,综合阐述了现有各种故障诊断方法的特点,并提出了研制中可能存在的问题和部分解决方案。     

基于扩充关系模型的演绎数据库系统

首先讨论了当前演绎数据库的数据模型,并在关系模型的基础上构造了演绎数据库的扩充关系模型,使逻辑与数据库操作一体化,最后介绍了基于该模型的系统设计原理及实现方法。该系统可以支持两种不同风格的查询语言,具有数据/知识定义及操纵功能,可作为专家系统、决策支持系统的开发环境。     

A physics-based framework for online surface roughness assessment for high-pressure turbines

Surface roughness is a critical health parameter of a turbine blade due to its implications on blade surface heat transfer and structural integrity. This paper proposes a physics-based online framework for Gas Turbine Engines (GTE), in order to assess the blade surface roughness in a high-pressure turbine without engine shutdown. The framework consolidates Gas Path Analysis (GPA) based performance monitoring models and meanline turbomachinery analysis, using a novel GPA-meanline matching process. This extracts meaningful performance deviation trends from GPA, while addressing the uncertainties associated with the measurements and modelling. To relate efficiency loss to surface roughness severity, a meanline-based system-identification process has been developed to establish the meanline representation of the turbine stage, and to incorporate the empirical surface roughness loss correlations. The roughness loss correlations have been evaluated against recent transonic test data in the literature. A modification to the compressibility correction factor has been made according to the evaluation outcome, which improved loss predictions compared to the experimental measurements. The framework was tested on the three-year operational data of a cogeneration GTE, and the results verified the framework's potential for online surface roughness monitoring. The predicted surface roughness showed agreement in both trend and the magnitude-level with the measurements reported in the literature.     

有人/无人机混合编队有限干预式协同决策

针对Leader-Follower异构型有人/无人机混合编队协同决策系统具有递阶分布式决策结构、决策信息分散以及通信约束等特点,在智能体模糊认知图(ABFCM)和动态模糊认知图(DFCM)的理论基础上,提出了一种有限干预式协同决策机制。通过构建层次化的Follower平台自主决策模型,实现了该平台与外部系统良好的交互能力,体现了自主决策的"动态性"。通过设计Leader平台的3种干预策略,满足了不同层次的决策需求,体现了干预过程的"有限性"。仿真结果表明:有限干预协同决策模型能够适应外部环境的动态变化,充分发挥Follower平台的自主决策能力;而不同层次的有限干预介入既减轻了Leader平台的控制负荷,又保证了决策的有效性和可行性,可为解决其他同类复杂系统的协同决策问题提供理论依据和方法参考。     

基于改进证据网络的空战动态态势估计方法

针对无人机空战态势估计既需要综合考虑多类型因素影响,又需要具有不确定性推理能力的特点,建立了一种基于改进证据网络的动态态势估计模型并设计了威胁等级评估推理方法。首先,考虑空战决策时间较短的特点,提出变量框架等级缩减方法以提高网络运行效率;然后,针对空战态势信息具有大不确定性的特点增加冲突数据自适应融合算法以及网络证据的时间序列预测,提高证据的合理性;最后,引入时空融合思想和变权机制将前一时刻的威胁信息作为评判后一时刻威胁的重要标准,应用威胁在时间维度上的递归合成增加信息在时间方向的传递,改善了由于证据失真引起的评估结果的不合理性问题,并通过仿真验证了该方法的有效性。     

作为通用逼近子的模糊系统及其逼近性质

针对模糊控制系统提出通用逼近子与通用控制器概念。探讨模糊系统作为通用逼近子所具备的一些性质,较全面地综述了这一领域的最新研究成果。归纳由各种常用模糊推理方法生成的模糊推理系统,其中模糊推理的Ｔ－模运算主要包括乘积、取小、有界积与强制积运算。提出ｎ元Ｔ－模概念并讨论其基本性质,在此基础上导出各种模糊推理系统的统一数学描述。利用模糊基本函数形式化描述模糊系统的方法,比较了它们的结构特征,以及由此导出的     

基于专家控制器的电动汽车感应电机弱磁区优化控制研究

由于感应电机驱动系统采用数字控制器和脉宽调制输出会伴随着数字延迟的问题,加之参数可能存在的扰动,使得传统的间接磁场定向控制方法在感应电机高速弱磁区的控制性能降低。针对此问题,提出了一种基于专家控制器和模糊推理机制的感应电机弱磁区优化控制策略。考虑到传统间接磁场定向控制中电流调节器在弱磁区若没有获得适合的电流参考指令,则可能会产生高频振荡乃至失稳。因此,在传统方法的基础上将转速闭环输出的电流参考先送入到专家控制器,专家控制器基于数据库和模糊推理,对电流参考进行修正,其中模糊推理机制基于简单的高斯函数逻辑实现。最后,构建了感应电机驱动试验平台,开展了电机在弱磁区的高速驱动试验,试验结果验证了新型控制策略的有效性。     

利用相似产品信息的电子产品可靠性Bayes综合评估

 在电子产品试验的可靠性评估中,为提高估计精度,经常利用历史样本数据来确定先验分布。但在工程实际中,历史样本和样本实际上属于不同的总体,这对可靠性评估结果有显著的影响。为此,采用相似系统分析确定历史样本和样本的相似程度,将其归纳为继承因子;然后根据历史样本信息确定产品可靠性的历史后验,基于无信息先验得到产品可靠性的更新后验;最后通过继承因子,综合历史后验和更新后验,得到产品可靠性的融合后验,并在此基础上进行可靠性推断。该方法不仅充分利用了相似产品的信息,而且突出了产品的独有特性。