飞机蒙皮缺陷磁光图像识别算法研究

提出一种基于模糊支持向量机自动识别飞机蒙皮磁光图像中铆钉裂纹缺陷的新方法。针对铆钉磁光图像的不规则圆形特点．采用阈值法确定近似铆钉区域中心，将由中心发出的星形射线矢量作为识别的基本特征，采用模糊支持向量机方法对铆钉周围裂纹的方向进行分类。其中，支持向量机采用径向基核函数，利用网格法选取核宽度惩罚常数．并结合模糊隶属度函数解决多类分类问题中存在的错分、拒分现象。样本测试实验结果表明，算法具有很高的识别率。     

流体喉部推力调节特性实验

采用空气与水作为二次流工质,进行流体喉部的冷流实验,研究了固体火箭发动机流体喉部的推力调节特性.分析了不同二次流工质、注射方式,注射流量下的推力响应时间、扼流性能、推力偏角和推力效率.实验结果表明:注射液态二次流推力响应时间更短;扼流性能、推力偏角与二次流的注射位置及注射角度有关,且随流量比的增大而增大;相同的流量比下,气态二次流的推力性能要比液态二次流的效果更好,但提供相同的流量比,液态二次流需要压比更小,且流量比的调节范围更大.      

双轴分排涡扇发动机气路故障诊断测量参数选择方法

针对地面台架试车气路故障诊断测量参数的优化选择提出了一种四步优化方法.该方法包括测量参数敏感性分析、部件性能参数相关性分析、影响系数矩阵条件数分析和遗传算法检验.第1步选择出了总空气流量;第2步选择出了风扇出口总温和压气机出口总温;第3步选择出了12种对故障诊断有利的测量参数组合;第4步选择出了最有利于故障隔离的测量参数组合.利用遗传算法进行单一故障辨识的结果表明:所选的12种测量参数组合的适应度都大于0.85,接近于最优的适应度1.对于最有利的测量参数组合,利用遗传算法的故障辨识验证结果表明,其适应度均大于0.9,验证了四步优化方法的有效性.      

最优策略的导引特性分析

 本文从微分对策理论出发,在考虑了导弹与目标的响应频宽及纵向加速度下,导出了飞行器的三维最优追逃策略;并以此进行了较全面的导引特性分析。分析表明,最优策略实质上是以零控脱靶作为误差信号的反馈控制,在每一采样时刻近似地以平行接近法作为理想运动状态,是一种修正的比例导引方法。当不计飞行器的响应时间、纵向加速度和控制溢出时,蜕化为常规比例导引。本文还定义了飞行器对对局的可控能力,讨论了相应的影响因素;通过对最优增益系数的计算和分析,加深了对最优策略的认识。     

基于Matlab的永磁同步电机泵系统仿真与分析

简要介绍了永磁同步电机泵的产生背景和工作原理,利用Matlab搭建了永磁同步电机泵系统模型,并对空载及额定负载状态下系统的动态性能进行了仿真和分析,结果表明矢量控制下的电机泵系统在转速波动和相电流幅值等方面满足技术指标要求.所建立永磁同步电机泵模型及仿真结果对其控制系统的设计与实现具有一定的参考意义.     

基于贝叶斯LS-SVR的锂电池剩余寿命概率性预测

提出了一种基于贝叶斯最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的锂电池剩余寿命在线概率性预测方法.首先,通过滚动窗方法选取锂电池历史健康退化数据,并根据相空间重构原理建立训练样本,其中最小嵌入维数使用Cao氏方法计算获得.然后,运用贝叶斯3层推理训练LS-SVR预测模型,在迭代预测阶段,采用蒙特卡罗方法来表示和管理多步预测中的不确定性及其传递,即用一群离散粒子来近似连续分布,结合“退化轨迹不相交”原则和高斯过程假设,预测出锂电池健康状态未来时刻的发展趋势.最后结合给定的失效阈值,通过统计穿越阈值的粒子数目得到剩余寿命的概率分布.使用美国国家航空航天局阿姆斯研究中心公开的电池数据集与高斯过程回归(GPR)方法进行对比实验,多项预测性能指标结果表明贝叶斯LS-SVR方法具有更高的预测准确度和置信度.     

燃气涡轮发动机加减速控制计划最优设计方法

提出了一种燃气涡轮发动机加减速控制计划最优设计方法.该方法在发动机过渡态性能模型的基础上,变换描述发动机过渡态性能非线性模型中的自变量,最终实现过渡态控制计划的优化设计.以某型双轴混排涡扇发动机的加速过程为例,使用该方法规划得到了满足其加速过程限制的最优控制计划.将得到的控制计划代入发动机过渡态性能模型中进行验证.整体相对优化误差在0.1‰量级,表明该方法具有设计精度高、使用简单等特点.      

混合型逆变器的空间矢量调制策略优化

高速永磁同步电机驱动系统具有电磁时间常数小、高速区载波比低的特征,加剧了电流纹波,影响系统效率、振动噪声和电磁干扰。为降低高速永磁同步电机的电流纹波,基于SiC-MOSFET/Si-IGBT混合型逆变器设计了一种改进型低损耗空间矢量调制算法。首先,通过调整零电压矢量的生成方式和各功率器件的开关动作时序,将大部分开关动作转移至低损耗的SiC-MOSFET中,并为高损耗的Si-IGBT提供零电压开关条件,降低了逆变器损耗,提高了驱动系统的效率和可用开关频率,逆变器开关频率的提高有效降低了电机电流纹波。其次,对该算法作用时的电流纹波特性进行深入分析,在此基础上提出一种变开关频率模式的最优交轴电流纹波峰值调制算法以优化交轴电流纹波性能。然后,根据预测的交轴电流纹波峰值实时调整载波频率,通过削峰填谷的方式对交轴电流纹波进行平均,在不增加开关损耗的条件下,分散开关能量、降低转矩脉动、改善振动噪声和电磁兼容性能。所提方案的优势在于：较于传统型逆变器,逆变器开关损耗降低、效率提高,可进一步提升开关频率以改善电流纹波;较于传统空间矢量调制算法,改进了电压矢量的生成方式,并利用载波频率这一新增自由度分散能量,降低了交轴电流纹波。最后,通过仿真与实验对所提出算法的有效性进行了验证。     

基于增量学习的非定常气动力参数化降阶模型

气动降阶模型（ROM）是预测非定常气动力的有效工具,具有高精度和低计算成本的优点,近年来许多研究证实了该方法的有效性。但是关于飞行参数变化时,ROM的鲁棒性还需要进一步提高。为了提高ROM对不同飞行参数下的气动力预测能力,提出了基于最小二乘支持向量回归（LS-SVR）和增量学习算法的参数化降阶模型。LS-SVR是一种具有良好泛化能力的回归方法,基于LS-SVR的增量学习算法的主要贡献是在增加新样本集时,不需要重新学习整个数据集。为说明该方法的有效性,基于两自由度NACA64A010翼型构建参数化非定常气动力降阶模型。为了训练气动力输入和相应输出之间的关系,将马赫数和迎角作为附加的模型输入。仿真结果表明,该降阶模型能够准确描述气动力和气动弹性系统在不同飞行参数下的动态特性。     

基于支持向量机回归的民机航材消耗预测研究

航材作为装备保障的关键部件,其精确化保障在降低库存管理成本、优化资金分配、提高飞行安全等方面有重要作用。为保障飞机正常起飞,增加航空公司运营收入,降低航材保障费用,针对飞机航材消耗样本小、变化大难以预测的问题,提出一种基于支持向量机回归的航材消耗预测模型。以某国产民用飞机实际消耗数据为例,对支持向量机回归模型的预测精度进行验证。结果表明：该支持向量机回归模型对小样本数据有很好的适应性,相比指数平滑法具有更高的预测精度。