基于机匣信号的滚动轴承故障卷积神经网络诊断方法

针对在滚动轴承故障激励下的机匣微弱故障特征,提出了基于卷积神经网络(CNN)的故障诊断方法。利用矩阵图法、峭度图法以及小波尺度谱法3种振动信号的预处理方法,将一维原始信号转换为图像信号;利用卷积神经网络对故障进行识别。通过比较分析发现:通过连续小波尺度谱更易提取滚动轴承的故障特征,其故障识别率达到95.82%,均高于其他几种振动信号预处理方法;由于卷积神经网络可以利用深层网络结构自适应地提取滚动轴承故障特征,比传统支持向量机(SVM)方法的故障识别率高约7%。结果证明了该方法的有效性与可行性,且具有较好的泛化能力和稳健性。      

复合材料带缠绕成型过程建模及工艺参数优化

复合材料带缠绕成型过程中,成型工艺参数的选取决定了缠绕制品的性能。采用正交实验法研究各工艺参数对缠绕制品层间剪切强度的影响规律和敏感度,并将正交试验数据与神经网络理论相结合,对带缠绕成型过程进行建模,得到缠绕成型工艺参数与层间剪切强度之间的非线性映射关系,并通过实验验证了模型的可靠性。在此基础上,利用粒子群优化方法在可行工艺参数域内对缠绕成型工艺参数进行优化。仿真与实验结果表明,基于神经网络模型的工艺参数粒子群优化算法能够快速、准确的得到带缠绕成型的全局最优工艺参数组合。使得缠绕制品层间剪切强度达到最优的工艺参数组合为:加热温度115℃,缠绕张力357 N,压辊压力1006 N和缠绕速度0.28 m/s,在最优工艺参数作用下,缠绕制品的层间剪切强度达到102.2 MPa。     

基于小波变换和神经网络的直升机旋翼不平衡故障诊断方法

依据直升机旋翼不平衡故障空间与多点机体振动空间存在一对一映射关系的理论,采用某旋翼试验台设置桨距不平衡、质量不平衡以及后缘调整片不平衡的方法获取试验数据。利用小波变换和神经网络处理直升机机体振动信号,并对直升机旋翼单故障和复合故障进行诊断。最终实现了一种利用小波变换处理机体振动信号诊断旋翼不平衡故障的方法。     

基于BP神经网络的飞行训练品质评估

为了弥补现有飞行训练品质评估系统存在的不足,本文提出利用飞行员生理信号和飞行操作参数来构建评估指标体系。建立了基于BP神经网络的飞行员飞行训练品质评估模型,通过已完成训练的网络的权值分布计算出各输入指标对最后评分结果的影响,并通过算例分析检验了该模型的可靠性。检验结果表明:经BP神经网络模型训练得到的结果和样本的专家评分基本吻合,选取的评价指标有效,该评估模型能够有效地将飞行员生理信号与飞行训练参数相结合,对飞行员的飞行训练品质进行评价。     

基于CPN的飞机驾驶操纵过程建模及工效分析

驾驶舱人机界面的设计直接关系到飞行员在飞行任务中的操纵表现和飞行安全.分析了飞机驾驶操纵过程中的人机交互特性,基于着色Petri网构建了飞机操纵过程模型并给出了模型的公理化定义.提出了任务可达性,飞行员认知负荷和基于熵值的操纵程序复杂性评估方法,能够实现在驾驶舱设计初期对飞行员认知负荷与操纵过程的分析.结合某型飞机的起飞中断过程给出了操纵过程建模与工效分析实例,表明模型与方法的有效性.     

基于局部应力法的 Bayes -神经网络舵板寿命预测

舵板是某水下航行体的关重件,为预测其使用寿命,文章建立了舵板航行体的计算域模型,通过仿真并运用局部应力应变法,计算出舵板在特定环境应力下的寿命;利用贝叶斯估计的先验知识以及神经网络,联合预测出舵板在不同的环境应力下的使用寿命。     

用BP神经网络预报太阳活动第23周的黑子数

本文设计、训练和利用BP神经网络,对1750年以来的各太阳活动周上升段和下降段太阳黑子数的变化数据进行了分类和模式识别,得到各太阳活动周上升周期及其上升期间太阳黑子数平滑月均值相当好的模拟结果;在此基础上获得较好的太阳活动第22周上升周期及太阳黑子数的最大平滑月均值预报结果;还作出太阳活动第23周的上升周期及太阳黑子数的最大平滑月均值的预报结果.      

双并联前向神经网络及其在飞行故障检测仿真研究中的应用

首次把飞行故障检测视为一个非线性数据分类问题,从而可望借助人工神经网络来处理。为了克服ＭＬＦＮＮ在数据分类中存在的学习慢与分类精度低,发展了由ＭＬＦＮＮ和ＳＬＦＮＮ并联并可接收编码输入的ＤＰＦＮＮ模型,还将训练ＭＬＰ的有关算法推广到ＤＰＦＮＮ情形。用计算机仿真了若干飞行故障模式并用于测试ＤＰＦＮＮ。     

基于改进PSO-WNN的高频地波雷达 电离层杂波抑制方法

高频地波雷达的海上目标探测能力与电离层杂波的抑制效果息息相关,而电离层杂波的复杂性与变化多样性又为抑制带来了难题。为实现电离层杂波的抑制,分析了电离层杂波的混沌特性,在此基础上提出一种基于改进粒子群算法优化小波神经网络的抑制方法,解决了粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点;提出一种自适应概率变异的策略,丰富了种群多样性,使得整个迭代过程中粒子群能够跳出当前最优,寻得全局最优。实测实验表明,基于改进粒子群算法优化的小波神经网络（PSO-WNN）能够基本预测电离层杂波的数值,进行电离层杂波的抑制,有效改善了信噪比,对电离层杂波的抑制研究具有重要意义。     

基于递推平方根法的神经网络模型辨识

提出一种基于递推平方根法的神经网络模型辨识方法,对Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行了改进,既保持了二者简单易行、收敛性的优点,又能提高精度,减少计算量,适合于应用在非线性系统的辨识和自适应控制中。与常规的Davidon最小二乘法和阻尼最小二乘法进行仿真比较,体现出了这种方法的有效性,尤其是在输入及隐含节点个数较多的情况,其优点比较明显。