基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法

介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。     

Elman网络在某型自动驾驶仪飞控盒多故障诊断中的仿真研究

目前采用传统故障诊断方法对复杂系统进行故障诊断时,还存在许多缺点,尤其在多故障同时发生的情况下,传统故障诊断方法难以准确定位故障点。为此,基于Elman神经网络,结合故障字典法,设计了一种基于Elman网络的综合故障诊断方法。为验证该方法的准确性,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的几种主要故障为诊断源,仿真研究了所设计的综合故障诊断方法。仿真结果表明,与传统故障诊断方法相比,所设计的基于Elman网络的综合故障诊断方法在进行多故障诊断中对故障的准确定位是有效的和快速的。     

燃气发生器结构对燃烧性能的影响

为了确定最佳的燃气发生器结构,对不同结构的燃气发生器进行了对比试验,考察了喷嘴尺寸、燃烧室长度、燃烧室构型等因素对燃气发生器燃烧性能的影响.研究结果表明:在一定范围内增大喷嘴尺寸,燃烧性能基本不受影响,但却可以缩短燃气发生器的点火延迟时间,并且增大流量调节范围;增加燃烧室长度可以明显的提高燃烧效率;燃烧室的构型对燃烧性能有很大影响,收缩-扩张型着火段影响了燃烧过程,降低了燃烧效率,燃气发生器设计不宜采用这种构型.      

分布式网络技术在燃气轮机性能测试系统中的应用

分析了分布式网络系统及燃气轮机性能测试系统的结构特点,描述了基于系统级、子系统级和工作站级的分布式测试系统的3级结构模型.     

利用神经网络规则提取方法获取转静碰摩故障诊断知识

 获取易于理解的航空发动机转静碰摩故障诊断知识规则对于深刻认识碰摩故障机理、有效诊断碰摩故障具有重要意义。鉴于此,研究了一种新的基于功能性观点的神经网络（NN）规则提取方法,介绍了连续属性离散、训练样本产生、神经网络训练、示例样本产生及规则提取等关键算法,并用Iris数据对方法进行了验证。最后,通过航空发动机转子实验器获取碰摩故障样本,利用神经网络规则提取方法从故障样本中提取了碰摩故障诊断知识规则,并对其进行了验证分析,验证结果充分表明了该方法的正确有效性。     

基于粗糙集和神经网络的导弹故障诊断方法

人工神经元网络（ANN）具有本质的非线性特性、并行处理能力以及自组织自学习的能力,但单独使用ANN处理问题时,往往会存在一些缺陷。文章介绍导弹驾驶仪故障智能诊断的一种新方法：首先,利用粗糙集原理约简故障特征属性数据;其次,用带动量项的批处理BP神经网络方法对故障数据进行训练并检验;最后,将故障数据处理后输入神经网络分类器,对故障实施诊断。     

非稳态流体网络方法在发动机空气冷却系统中的应用

将流体网络法与非稳态模拟方法相结合应用到发动机空气冷却系统沿程温度、压力、流量的非稳态特性预测中.本方法将空气系统简化为节点和元件组成的网络,节点和元件处建立守恒方程,针对传统解法的计算稳定性问题引入了压力修正和积分方法相结合的求解方法.程序应用到可参考对照的模型中得到验证.验证后的程序被应用到发动机轴部冷却通道空气系统非稳态特性预测中.      

基于神经网络的民航安检系统风险评价研究

随着民航事业的快速发展,民航安全问题引起了广泛的关注.民航安全检查是民航管理安全重要的组成部分,如何建立一个合理的风险评价模型,指导民航安全检查的管理工作,已成为民航管理者的迫切需求.将BP神经网络模型引入民航安全管理,在分析民航安检系统的基础上,建立了安检系统的风险评价模型.通过实际应用验证了该模型的可行性.     

A Comparative Study of the Influence of the Active Young Sun on the Early Atmospheres of Earth, Venus, and Mars

Because the solar radiation and particle environment plays a major role in all atmospheric processes such as ionization, dissociation, heating of the upper atmospheres, and thermal and non-thermal atmospheric loss processes, the long-time evolution of planetary atmospheres and their water inventories can only be understood within the context of the evolving Sun. We compare the effect of solar induced X-ray and EUV (XUV) heating on the upper atmospheres of Earth, Venus and Mars since the time when the Sun arrived at the Zero-Age-Main-Sequence (ZAMS) about 4.6 Gyr ago. We apply a diffusive-gravitational equilibrium and thermal balance model for studying heating of the early thermospheres by photodissociation and ionization processes, due to exothermic chemical reactions and cooling by IR-radiating molecules like CO₂, NO, OH, etc. Our model simulations result in extended thermospheres for early Earth, Venus and Mars. The exospheric temperatures obtained for all the three planets during this time period lead to diffusion-limited hydrodynamic escape of atomic hydrogen and high Jeans’ escape rates for heavier species like H₂, He, C, N, O, etc. The duration of this blow-off phase for atomic hydrogen depends essentially on the mixing ratios of CO₂, N₂ and H₂O in the atmospheres and could last from ∼100 to several hundred million years. Furthermore, we study the efficiency of various non-thermal atmospheric loss processes on Venus and Mars and investigate the possible protecting effect of the early martian magnetosphere against solar wind induced ion pick up erosion. We find that the early martian magnetic field could decrease the ion-related non-thermal escape rates by a great amount. It is possible that non-magnetized early Mars could have lost its whole atmosphere due to the combined effect of its extended upper atmosphere and a dense solar wind plasma flow of the young Sun during about 200 Myr after the Sun arrived at the ZAMS. Depending on the solar wind parameters, our model simulations for early Venus show that ion pick up by strong solar wind from a non-magnetized planet could erode up to an equivalent amount of ∼250 bar of O⁺ ions during the first several hundred million years. This accumulated loss corresponds to an equivalent mass of ∼1 terrestrial ocean (TO (1 TO ∼1.39×10²⁴ g or expressed as partial pressure, about 265 bar, which corresponds to ∼2900 m average depth)). Finally, we discuss and compare our findings with the results of preceding studies.     

一种模糊神经网络检测下的入侵容忍系统设计

为了与网络系统中的入侵行为进行抗衡,可以通过安装入侵检测系统来监控系统中的各种网络行为,入侵容忍可以作为入侵检测系统的互补系统与之一起工作.漏报与误报问题是入侵检测系统面临的根本性问题,加入神经网络技术后并不能完全解决此问题.入侵容忍技术的提出很好地平衡了"失误"与"恶意"、"入侵"与"非有意"之间的冲突与矛盾.入侵容忍本身就是一种"模糊"概念,为模糊数学在计算机安全中的应用提供了有力的理论支持.提出了一种基于模糊神经网络的入侵检测系统应用于入侵容忍的设计方案,并将入侵容忍与入侵检测、防火墙结合,作为一个独立于应用的系统进行设计.