基于ARM的坐标测量机控制器核心板的设计

针对以ARM和DSP为架构的坐标测量机控制器,提出了一种在硬件上采用核心板结合底板的设计思路,设计了以TI公司的一款ARM芯片AM1707为主芯片的坐标测量机控制器核心板,通过Code Composer Studio集成开发环境编写程序测试验证了此板卡的功能,并在坐标测量机上进行了实际控制。     

基于谐波小波包和SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断问题开展研究,设计了基于谐波小波包和支持向量机（SVM）的新型诊断方法.与传统的时频特征提取方法相比,谐波小波包具有盒状频谱和无限细分的优势.首先对滚动轴承的振动数据进行谐波小波包分解,利用各频段的小波分解系数计算特征能量,归一化之后作为特征向量,为设计的多类SVM模型提供训练样本和测试样本.利用SVM的非线性映射能力,将三个二分类器相组合设计了基于二叉树的多类SVM模型,实现了对滚动轴承的故障诊断.最后,利用Case Western Reserve University电气工程实验室的滚动轴承试验台的振动数据对设计的诊断方法进行了验证.结果表明,设计的诊断方法比传统的方法具有更高的准确率.     

基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断

为了使约简最小二乘支持向量机(RLSSVM)具有更好的稀疏性和泛化能力,利用微分进化(DE)算法选择RLSSVM的支持向量,提出了DE-RLSSVM算法.在benchmark回归数据集上的仿真试验表明该算法具有很好的稀疏性和泛化能力.然后将该算法用于航空发动机传感器故障的诊断,提出了基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断方法.该方法利用DE-RLSSVM算法对传感器故障进行监测,然后进行定位和隔离.数字仿真结果表明该传感器故障诊断系统能够实现对航空发动机传感器硬故障的检测与隔离.      

SVM在气体减压器稳定性能中的应用

使用支持向量机(SVM)研究涡轮气封减压试验系统中高压卸荷膜片式减压器的稳定性问题,主要集中于以往方法不易涉及的多结构参数变化.针对稀疏易有残缺的小样本空间,与BP(back propagation)神经网络模型进行对比,得出SVM方法在所研究数据集上的一些结论:SVM模型预测性能在多结构参数变化情形下优于BP神经网络模型,预测误差平均降低了25.5%;SVM的泛化性好于BP;在双参数、三参数情形下,SVM模型为气体减压器的设计提供了更好的决策支持,给出了优化结构参数的设计建议.      

基于智能制造某航空机匣工艺验证与应用

本文基于某型航空机匣铸件改机加工,结合航空企业智能制造实施应用,通过制定攻关方案,选择铣车复合工艺路线、定制外购刀具,选择自制夹具,优化数控加工工艺,完成了智能制造模式某型航空机匣在航空制造企业工艺验证与实施应用。     

飞机轮毂螺栓拧紧机校准数据处理方法

民航维修中飞机轮毂拆装作业所使用的螺栓拧紧机,在校验过程中得到的校准数据不能完全按照JJF1610-2017《电动、气动扭矩板子校准规范》计算以进行符合性判断。针对此问题,本文提出一个计算公式,使校准结果的数据处理既符合实际使用情况又能满足校准规范的要求。     

全局灵敏度分析的支持向量机方法

结构全局灵敏度分析中存在隐式极限状态函数和高计算量困难问题,提出支持向量机和蒙特卡洛方法相结合的一种新的全局可靠性灵敏度分析方法。该方法采用支持向量机拟合输入变量与输出响应之间的关系,同时采用均匀映射得到更多数量的失效样本以获得高精度的代理模型,故仅需少量样本即可将隐式极限状态函数显式表达,与直接蒙特卡罗方法相比,可显著提高计算效率。数值算例和工程算例表明所提方法具有一定的工程应用价值。     

基于多特征尺度特征融合的航空指挥动作识别

视觉辅助引导系统(Visual aided Guide System,VaGS)是未来航空运输必不可少的重要组成部分,可以大大节省地面指挥和引导资源,提高安全性。VaGS的核心技术是识别地面指挥员手势并将其转化为指令。介绍了一种新的高效手势识别体系结构,它主要包括2个部分:(1)采用多尺度浅层结构进行特征学习,将全局身体姿态特征与局部手势特征提这两种尺度特征进行融合;(2)所提取的特征输入到超限学习机(Exteme Learning Machine,ELM)中进行分类,输出指令。实验结果表明,在自建的40个类别的航空指挥动作数据集中,准确率达到98.5%,单帧用时0.13 ms。     

基于可编程逻辑控制器的超声电机测试系统设计

为了给工程技术人员提供易于操控的超声电机特性测试设备,设计了基于可编程逻辑控制器(PLC)的测试系统。根据超声电机常用的特性要求,利用力矩传感器输出的脉冲信号,通过PLC的高速输入口,用梯形图实现力矩和转速的采集和显示。通过可编程逻辑控制器配套的人机界面,实现了触摸屏对超声电机的测试进行操作。测试系统能够完成超声电机机械特性测试、超声电机自动加减载测试、超声电机带负载起动特性测试和超声电机手动测试等4种模式。通过试验对该系统进行验证,达到易于操作的要求。     

基于多源信息融合-相关向量机的风力发电机故障诊断

为了能够全面准确地识别风力发电机的故障类别,考虑信号源振动和电流之间的相关性,提出了一种基于信息融合和改进相关向量机相结合的故障诊断方法。通过直驱风力发电机试验台实测数据,提取具有较高敏感度的特征参数作为诊断样本,建立基于振动和电流的改进相关向量机诊断模型进行初步故障诊断。利用信息融合建立多信号源故障诊断模型,获得最终风机故障诊断结果。试验表明,与基于单一信号的故障诊断方法相比,该方法具有更高的准确性,能很好地识别具有机电耦合特性的风力发电机故障类型。