基于模糊指数融合和正交基分解的发动机性能监控

针对发动机性能监控过程中出现的单参数监控信息量不足和多参数容易矛盾的情况,提出一种发动机性能监控模糊指数融合方法。该方法基于滑动窗口参数均值和熵,采取有效的信息融合技术,建立表征发动机性能的模糊融合指数。利用神经网络方法,依据已确定的模糊融合规则推导出剩余决策规则。实例表明,模糊融合指数能很好地跟踪发动机性能缓慢衰退和突变两种情况。用正交基分解的方法对模糊指数进行重构预测,与线性拟合和二次拟合相结合的方法相比,其预测精度更高,能准确预测发动机的性能变化。     

小型航空活塞发动机喷油异常的故障诊断

针对小型航空活塞发动机出现的喷油异常故障,基于发动机的缸内压力和缸盖振动信号,采用一种变分模态分解和布谷鸟搜索优化支持向量机相结合的故障诊断方法对发动机喷油异常故障进行诊断。该方法使用变分模态分解对发动机的缸内压力信号和缸盖振动信号进行处理得到本征模态函数,对本征模态函数进行奇异值分解和能量特征提取,将缸内压力和缸盖振动的数据集输入布谷鸟搜索算法优化的支持向量机模型中进行训练和测试。结果表明:该方法较好地识别出发动机喷油异常的故障,其中缸内压力和缸盖振动信号的故障识别分类准确率分别为95.32%和92.47%,验证了该方法的有效性。      

压气机失速先兆及转子多工况流场的DMD分析

对NASA Rotor 37跨声速轴流压气机级在多工况下的非定常流场进行了流固耦合数值模拟,采用动力学模态分解(DMD)方法得到了流体压力和速度的模态信息并绘制了模态云图,数值判定了压气机各工况的稳定性,获得了流动特征结构,通过模态云图发现了近失速点突尖型失速的初期表现。结果表明:在计算的多种工况中,近失速点和堵塞点均存在不稳定的模态阶次;DMD方法识别的各阶频率与压力信号频谱分析结果的最大误差为063%;随着背压上升,相邻两叶片通道内高压低速流体团位置逐渐向叶片前缘移动,范围逐渐扩展;在近失速点,尾缘回流与主流的掺混在叶片吸力面中部产生了半椭球形的旋涡并造成流道堵塞,是突尖型失速的初期表现。     

基于经验模态分解剩余信号能量特征的滚动轴承故障模式智能识别

针对滚动轴承故障模式识别问题,分析了振动信号的时域特征与经验模态分解剩余信号的能量特征,并将采集的特征一起构成了多域多类别的原始故障特征向量集,同时采用遗传算法对支持向量机径向基核函数参数和惩罚参数进行了寻优,提出了结合经验模态分解剩余信号能量特征的遗传算法优化支持向量机参数的滚动轴承故障模式识别方法。实验表明,给出的故障模式识别方法,对滚动轴承的外圈故障、内圈故障、滚动体故障及正常状态有很好的识别效果,具有较强的实用性,能够为滚动轴承故障的模式识别和智能诊断提供帮助。     

马赫数6柱-裙激波/边界层干扰直接模拟

高超声速激波/边界层干扰比超声速工况下具有更强的可压缩效应,再附之后会形成极高的局部力/热载荷,严重影响飞行器飞行安全。而激波/湍流边界层干扰区附近流动的三维特性使得流动更加复杂而难以预测。采用直接数值模拟对高超声速条件下的柱-裙激波/湍流边界层干扰进行了详细研究,特别是对Görtler涡结构对分离泡、物面压力和热流造成的展向差异开展了定性和定量分析。研究发现,干扰区附近的分离泡结构呈现出明显的三维效应,且Görtler涡展向分离位置截面的分离泡要明显小于再附位置,而这两个截面上分离泡的运动基本同步,没有明显的延迟或超前现象。物面压力和热流在展向出现显著的不均匀性,展向再附位置的平均压力和热流要比展向分离位置分别高13%和16.2%,脉动压力和热流比展向分离位置分别高28%和20%。截面流向速度特征正交分解结果显示两个位置上的能量都集中在剪切层附近,并且展向再附位置上低频模态占有更高的能量。在采用模态重构流场分析分离区面积发现,展向分离位置重构误差更小,而展向再附位置上的重构误差收敛更快。     

基于EMD-SVR的光纤陀螺随机误差预测

为了提升光纤陀螺随机误差建模的准确性及补偿结果,提出了一种基于经验模态分解与支持向量机结合的随机误差预测方法。鉴于随机误差的非线性及不稳定性,直接进行预测时精度不高,采用经验模态分解对原始数据进行分解以降低时间序列的复杂程度;然后根据经验模态分解得到的各本征模态函数及趋势序列,构建基于支持向量机的预测模型;再将所得的各分量的预测结果综合以得到光纤陀螺随机误差的预测结果。以光纤陀螺随机误差数据作为验证,结果表明,相较于传统的预测方法,均方根误差与平均绝对误差分别降低了78.4%和75.5%,有效提高了回归精度。     

多传感器遥感图像数据融合研究

重点研究了卫星遥感图像融合技术.通过在Matlab平台上实现基于颜色空间变换和基于小波变换的图像融合算法,分析了颜色空间变换的融合特点,并结合高分辨率图像、多光谱图像以及SAR图像的融合结果对相关理论进行了验证;研究了基于小波变换的融合方法在不同分解和重构级数下所获得的融合图像的特征,比较了各级融合图像的特点和相互间的差别;通过对高分辨率图像和多光谱图像的融合实例,给出了达到融合目的所应进行的最低分解重构级数与两原始图像空间分辨率指标比值间的定量关系;分析了不同小波因子对融合结果的影响,并结合颜色空间变换方法的融合结果得出了最终结论.      

空间四面体翻滚机器人运动学分析及仿真实验

对四面体及多面体机器人的研究现状进行了分析.介绍了空间四面体翻滚机器人的结构,由6根伸缩臂和4个顶部节点平台组成,通过伸缩臂的运动可以使四面体的重心失稳,实现翻滚运动.结合四面体翻滚机器人的运动形式,给出了翻滚的临界条件,根据不同的运动阶段对四面体翻滚机器人进行了运动学分析.利用Adams虚拟样机技术对四面体翻滚机器人进行了运动学仿真,并进行了样机的实验,验证了方法的正确性.该分析结果可进一步用于空间四面体翻滚机器人的动力学分析和优化设计.     

高超声速飞行器的多胞LPV系统控制器设计

针对高超声速飞行器模型高度非线性、强耦合的特点,提出一种多胞形线性变参数(LPV,linear parameter varying)系统变增益状态反馈控制器的设计方法.首先在感兴趣的变参数轨迹上选取若干平衡点进行雅克比线性化并拟合得到高超飞行器的LPV模型,将其离散化后存储于一张量中,利用高阶奇异值分解(HOSVD,higher order singular value decomposition)进行多胞形转换,得到有限个LTI顶点系统.同时为了降低控制器设计的保守性,通过引入松弛变量矩阵,在各顶点使用不同的Lyapunov函数矩阵,推导出能同时将闭环极点配置到指定区域并满足H∞性能的多胞LPV系统状态反馈控制器设计的线性矩阵不等式(LMI,linear matrix inequality)算法.最后的仿真结果验证了算法的有效性.     

基于非圆信号的单次快拍二维DOA新算法

针对双平行线阵相干信号二维波达方向(DOA,Direction of Arrival)快速估计问题,利用信号的非圆特性,提出了一种基于非圆信号的单次快拍数据的二维DOA算法.建立新的阵列坐标系,对阵列接收单次快拍数据进行共轭运算,通过数据重新链接得到伪快拍数据,阵列孔径扩展1倍.仅需要对3个伪单快拍矩阵的扩展矩阵进行一次奇异值分解即可实现二维DOA估计和解相干.该算法计算复杂度低,估计精度高,适用于对二维DOA估计实时性要求高的应用背景.计算机仿真结果验证了方法的有效性.