基于新型纯积分法的定子磁链在线辨识算法

针对气隙转矩法计算异步电机转矩时对定子磁链辨识精度的要求,提出了一种基于新型纯积分法的定子磁链在线辨识算法,采用了精度较高的复化辛普森积分模型。相比传统的梯形积分法,基于新型纯积方法的定子磁链在线辨识算法的磁链辨识精度显著提高;相比新型的基于低通滤波器的定子磁链观测器,该算法模型更简单,操作更便捷。通过MATLAB/Simulink搭建系统仿真平台进行验证,结果表明基于新型纯积分算法消除了传统积分法的主要缺陷,解决了积分饱和问题以及初值问题。基于新型纯积分算法的估计磁链与理论参考磁链基本吻合,表明其可靠性较高。     

逆向工程中一种新的特征识别算法

从某种角度上说,逆向工程是从已有实物的测量数据点中提取其实体特征再进行模型重建的过程。本文提出了一种新的特征识别算法,其首先采用基于面积和法矢准则的数据分割技术,对测量数据点进行数据分割。然后从特征所包含的分割面(简称特征分割面)中提取能够惟一标识该特征的4种特征编码,分别为:表述特征截面形状的截面编码、描述特征凹凸性的凹凸编码、显示特征二维俯视轮廓形状的轮廓编码以及反映特征二维俯视轮廓是否封闭的开闭编码。最后将这4种编码输入到基于人工神经(BP)网络的自动特征识别系统中,识别出特征类型并提取特征参数,从而实现特征重建。着重研究并实现了从特征分割面中提取特征编码的算法,并验证了算法的有效性。     

一种低分辨雷达飞机目标识别方法

介绍了一种基于低分辨雷达回波序列的飞机目标识别方法。该方法把一维回波序列变换成二维轮廓像,在二维轮廓像基础上,提取到较一维回波更加稳定、有效的特征。采用神经网络做为分类器,利用所提取的特征对五类飞机目标进行识别试验,得到了较高的正确识别率。     

靶场时统中自适应Loran-C接收机的研究

针对运载火箭的时间同步问题,提出了一种基于ESPRIT算法估计Loran-C接收机天波延迟的信号处理新技术,为设计具有自适应调节最佳采样点的Loran-C接收机打下良好的基础。利用频谱相除技术构建了延迟时间测量的信号模型,研究了频谱相除后信号的幅频特性。针对通带外噪声被放大的现象,提出频域加窗的措施。最后,提出用ESPRIT算法估计了天波延迟,避免了诸如AR、ARMA、MUSIC等算法在整个时域计算参数的弊端,更适合于适时应用。仿真结果表明,频域加窗影响识别天波的分辨率,ESPRIT算法能够正确估计天波的延迟,而且比FFT具有更高的分辨率。     

基于粗糙核Fisher鉴别分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

将粗糙集理论的属性约简与核Fisher鉴别分析方法结合起来,提出一种基于粗糙核Fisher鉴别分析的故障特征提取方法.首先采用粗糙集理论的属性约简删除与分类无关或关系不大的特征,降低输入特征维数,排除干扰特征的影响,减小了特征提取计算量;再采用核Fisher鉴别分析方法进一步提取非线性特征;最后将该方法应用于航空发动机滑油系统故障特征提取及故障识别中.结果表明:该方法获取的特征在提高分类正确率的同时,还有效地降低了输入特征维数,提高了分类效率,并且对分类器具有较强的适应性和鲁棒性.      

一种基于模型的双转子不平衡故障诊断方法

建立了双转子系统内外转子同时具有不平衡故障时振动响应分析模型,给出了双转子不平衡故障的微差速测试方法,构造了不平衡故障的非线性优化识别模型.分析了双转子可测点不平衡响应对转速与不平衡量之间的灵敏度关系,讨论了双转子不平衡故障的可诊断性问题,并利用数值仿真和试验对该方法进行了检验.研究表明,当测试数据含有一定的噪声时,利用少量的测点和转子的转速信息,可较准确地识别转子不平衡量故障.      

Naive Bayes邮件过滤模型的特征词选取方法研究

将文本分类中的各种特征词选取方法引入到Naive Bayes邮件过滤模型(NBF)中,包括文档频度、信息增益、互信息、期望交叉熵、文本证据权、几率比及x2统计量.分析比较了这些方法的特点.实验结果显示在NBF中采用x2统计量选取邮件特征词有最好的效果.     

分形理论和小波在脉象识别中的应用

首先介绍了运用现代科学对脉象分类的意义和传统的脉象分类方法,尔后提出利用分形理论提取脉搏信号的分数维和基于小波变换的多尺度空间能量分布特征作为波形的重要特征,用于脉象分类识别.利用这些特征矢量用BP神经网络对实测的脉象数据进行了分类,取得了令人满意的分类正确率.通过两种提取方法相比较,盒维数方法更简单易行.     

基于飞机油箱模型形状特征的油量测量

在分析飞机数字式油量测量过程中目前广泛使用的切片法油量测量原理的基础上,针对现有的定步长切片法无法得到准确、可靠的燃油质量特性数据库的缺陷,结合对飞机油箱模型形状特征的分析,提出了基于飞机油箱模型形状特征的油量测量切片步长选择方法.此方法包括切片步长整体和局部选择两个过程,整体选择以实现相邻两切片平面所夹油箱模型体积近似相等为目的来确定切片步长,以体现油箱模型截面整体变化规律;局部选择以设计切片平面与截面突变平面重合或尽可能接近的方式,突出油箱截面的局部变化特征.实验结果表明:该切片步长选择方法较定步长方法能够建立更为合理、可靠的燃油质量特性数据库,从而提高了油量测量精度.     

Chatter stability and precision during high-speed ultrasonic vibration cutting of a thin-walled titanium cylinder

Titanium alloys are widely used in the aviation and aerospace industries due to their unique mechanical and physical properties. Specifically, thin-walled titanium (Ti) cylinders have received increasing attention for their applications as rocket engine casings, aircraft landing gear, and aero-engine hollow shaft due to their observed improvement in the thrust-to-weight ratio. However, the conventional cutting (CC) process is not appropriate for thin-walled Ti cylinders due to its low thermal conductivity, high strength, and low stiffness. Instead, high-speed ultrasonic vibration cutting (HUVC) assisted processing has recently proved highly effective for Ti-alloy machining. In this study, HUVC technology is employed to perform external turning of a thin-walled Ti cylinder, which represents a new application of HUVC. First, the kinematics, tool path, and dynamic cutting thickness of HUVC are evaluated. Second, the phenomenon of mode-coupling chatter is analyzed to determine the effects and mechanism of HUVC by establishing a critical cutting thickness model. HUVC can increase the critical cutting thickness and effectively reduce the average cutting force, thus reducing the energy intake of the system. Finally, comparison experiments are conducted between HUVC and CC processes. The results indicate that the diameter error rate is 10% or less for HUVC and 51% for the CC method due to a 40% reduction in the cutting force. In addition, higher machining precision and better surface roughness are achieved during thin-walled Ti cylinder manufacturing using HUVC.