基于模糊矩阵和神经网络的航空发动机磨损部位故障识别

滑油中的金属颗粒成分及含量反映了发动机部件磨损程度,利用光谱分析技术监测诊断发动机部件磨损故障。在分析发射光谱原始数据的基础上,提出基于BP神经网络的航空发动机磨损部位识别方法,并通过实例阐述了部位磨损识别的步骤。将待识别样本输入已经训练好的神经网络中,得到低压压气机轴承支座磨损故障模式。待识别样本中含有Fe、Al、Cr、Cu、Mg,与低压压气机轴承支座磨损故障模式存在的元素完全一致。与原始识别方法相比,本文方法得到的故障特征更加明显,所需训练样本更少,识别精度达到96.67%。     

基于深度学习特征提取的遥感影像配准

传统的影像配准算法,如尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)等,对遥感卫星影像配准存在提取特征点少、错误匹配多等缺点。文章使用数据驱动的随机特征选择卷积神经网络(RanSelCNN)方法,对Landsat-8卫星不同时相或同一时相具有重叠度的遥感影像进行配准,卷积层使用随机特征选择,增加特征提取的鲁棒性;训练时使用联合损失函数,同时对特征探测器和特征描述符进行优化,减少特征的错误匹配。结果表明:基于随机选择的深度神经网络的遥感影像配准能提取更多的特征点,有效降低错误匹配率。与传统的人工设计特征相比,该算法能明显提高卫星影像配准的精度。     

二元曲面可调进气道流量系数精确预测方法

为了满足二元曲面可调进气道模态转换马赫数范围(来流马赫数为2.2~3.2)的流量要求,针对唇口平移、转动和转动+平移三种调节方案,基于理论分析和基准进气道的流场,提出了一种流量系数精确预测方法,并通过数值计算进行验证且获得了进气道的总体性能。结果表明:调节后的进气道流量系数与预测值完全相等,而且无需多次试算,符合设计预期,可拓展应用于轴对称进气道。相对基准进气道,唇口前移时流量系数和压缩效率同时增加,来流马赫数为2.5时出口总压恢复系数相等而增压比增加了14.6%;在降低相同流量系数条件下,后移唇口使得增压比和压缩效率均降低,来流马赫数为2.5时出口总压恢复系数基本相等而增压比减小了12.9%,转动唇口使增压比进一步减小了9.1%,唇口后移方案性能更优。      

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。      

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

基于BP神经网络的冰形特征参数预测

机翼结冰影响了飞机飞行的气动特性,严重时将会引起事故,对冰形特征参数进行预测对翼型气动特性研究以及后续防除冰措施具有重要的意义.本文利用BP神经网络,建立翼型冰形特征参数预测模型,并采用k折交叉验证进行网络结构选择,以气象与飞行条件作为输入,结冰极限、冰角高度和角度等冰形特征参数作为输出.结果表明:预测的冰形特征参数(...     

一种新的极值搜索算法及其在航空发动机燃烧主动控制中的应用

 针对航空发动机存在的不稳定燃烧控制问题,推导出当发动机不稳定燃烧时,燃烧室内的振荡压力与平均燃空比值之间的函数模型,此函数模型构建了压力振荡变化的幅值与平均燃空比值之间的极值关系。提出了一种新颖的退火递归神经网络极值搜索算法,可以自适应地搜寻出极值模型中最优的平均燃空比值,实现对燃烧室内压力振荡变化的最小幅值控制,并有效地抑制了燃烧室的不稳定燃烧现象。通过仿真对比,验证了方法的有效性。     

涡轮盘多轴低循环疲劳寿命可靠性分析

多轴低循环疲劳是航空发动机涡轮盘的主要失效模式,应用多轴疲劳寿命预测的等效应变模型和临界面模型对某涡轮盘中心孔的疲劳寿命进行了预测,并与试验寿命进行了对比,得出等效应变模型预测结果均偏于危险,并且误差较大,而临界面模型误差较小,尤其拉伸型破坏的SWT模型误差在10%以内。进一步选取SWT模型进行了涡轮盘的寿命可靠性分析,鉴于多轴疲劳试验复杂、费用高并缺少统计数据,利用现有单轴疲劳试验数据将疲劳性能参数表示为标准正态随机变量的函数,将SWT模型随机化建立多轴疲劳寿命概率模型,得到可靠度0.998 7的涡轮盘寿命,与试验估计给出的技术寿命较为接近。     

小波神经网络在航空发动机故障诊断中的应用

针对某型航空发动机构建了转子-滚动轴承动力学仿真模型,并利用该模型构造了三种发动机故障样本.研究中采用松散型的小波神经网络,先对构造的三种故障信号进行小波包特征分析,提取其能量特征向量作为神经网络的输入,再采用改进的BP神经网络分类器进行发动机故障模式识别.仿真结果表明,基于小波神经网络的信息融合技术用于发动机的故障诊断是可行的和有效的.     

回流口位置对液体火箭液氧贮箱热分层影响规律研究

低温液体火箭射前需要采用自然循环方式对火箭发动机进行充分预冷,循环预冷管路的回流口位置是影响液氧贮箱内部场分布的重要因素。本文采用CFD技术,通过对不同回流位置的液氧贮箱物理场的数值模拟,揭示了贮箱内部温度场及速度场的分布特性,分析了回流口位置对贮箱内部热分层的影响规律。研究表明,当回流口位于下封头以上2米位置时,贮箱内部液氧过冷度最大,过冷液体含量最多,回流位置最佳。此研究结果为运载火箭推进系统的设计提供了重要的理论支持。