基于奇异值差的转静件碰摩故障诊断方法研究

针对目前奇异值分解方法在航空发动机碰摩故障诊断处理中的不足,在基于矩阵分析推导奇异值残差重构信号能量成分的基础上,提出了利用奇异值残差重构突变信息的方法并建立了诊断流程.利用仿真信号对提出的方法进行了验证,得出了该方法与理论分析相符合.最后将其应用于某型航空发动机实测数据的处理,成功地判断出该发动机碰摩的时刻和碰摩故障的延展,结果表明该方法对航空发动机碰摩故障的诊断具有良好的效果.      

民用飞机航材销售费用分解结构模型研究

当前我国民用飞机缺乏合理、灵活的航材价格计算模型,而合适的航材销售费用分解结构模型可以降低运营成本、增加利润。本文综合多种因素的影响,从不同的维度对航材定价进行研究,阐述民用飞机航材成本费用的构成;从全寿命周期的角度对航材价格影响因素进行分析,构建国产民用飞机全寿命周期不同航材在多种因素影响下的销售费用分解结构模型。结果表明：构建的分解结构模型合理、有效,能够指导国产民用飞机型号航材定价分析,航材销售价格影响因素分析能够结合不同部门维度或工作维度对全寿命周期内的航材成本进行结构分解,实现利润最大化。     

主泵调节器回油活门衬套橡胶密封圈损伤分析

主泵调节器回油活门衬套橡胶密封圈损伤失效直接影响计量活门前后油压的稳定,给飞行带来安全隐患。通过红外材质对比、形貌观察,结合橡胶密封圈的受力特性,分析了主泵调节器回油活门橡胶密封圈的破损失效性质和原因。结果表明,回油活门衬套第一道橡胶密封圈破损的原因是因采用专用拔具分解时在冲击力作用下产生的一定侧向力造成的橡胶密封圈局部撕裂。     

一种混合的扩展目标跟踪方法

与传统的目标跟踪不同,扩展目标跟踪（EOT）不忽略目标的轮廓特征,同时对目标的质心运动学状态和轮廓特征进行估计。基于随机矩阵的扩展目标跟踪方法用随机正定矩阵来描述目标的轮廓特征,并且建立了适合扩展目标跟踪的量测模型。为了改善目标机动时的跟踪性能,根据椭圆（体）与正定矩阵的关系,提出基于椭圆（体）拟合的扩展目标跟踪方法。进一步地,为了综合上述两类方法的优点,提出一种混合的扩展目标跟踪方法,能够根据目标机动与否在两类方法中进行选择。仿真结果表明,该混合方法的轮廓特征估计误差低于前述两类方法,质心运动学状态的估计性能也更好。     

基于核部分非负矩阵分解的亚像元级地物光谱分析

为了进一步提高亚像元级地物的光谱分析精度,提出了一种基于核部分非负矩阵分解(Kernel Protection Non-negative Matrix Factorization,KPNMF)的非线性解混算法.首先通过基于凸面几何理论的端元提取方法提取纯像元端元候选像素集合,然后根据候选像素的空间纯度指数判断纯像元端元.在纯像元端元信息已知的条件下,利用核方法对部分非负矩阵分解(Protection Non-negative Matrix Factorization,PNMF)进行推广,构造相应的目标函数,推导迭代求解过程,分解求得亚像元端元光谱和所有端元的丰度.试验结果表明,提出的解混算法具有良好的非线性分解能力,解混结果优于线性解混算法.     

一种适合单频GPS动态求解整周模糊度的方法

对于高精度测量和导航,GPS载波相位整周模糊度的快速求解仍然是一个难点,尤其对于单频接收机。本文提出一种动态快速求解整周模糊度的方法,其基本思想先对系数阵进行QR分解,然后通过矩阵变换使模糊度参数和位置参数分离,从而降低矩阵的维数,满足实时动态求解的要求,最后应用LAMBDA方法搜索模糊度。为验证该算法,我们用单频GPS接收机进行了两种实验(静态和动态),利用本文方法解算,静态误差小于1．5cm,动态误差小于4cm。实验结果表明：对于动态用户,该方法是快速和有效的。该方法可应用于高精度的导航和定位。     

吊挂式模态试验系统动力学建模和分析

根据吊挂式模态试验系统的工作原理,通过合理简化等效,建立了吊挂式模态试验系统的力学基本模型。依据瑞利理论,求解出其在水平和竖直2个方向测试基频的解析计算公式,揭示了测试基频和真实基频的等量关系式,分析了2个方向上基频测试误差的产生机理、影响因素和变化趋势。通过开展标准杆模态试验以及有限元仿真分析,验证了吊挂式模态试验系统力学等效模型合理、正确和有效。结果表明,吊挂式模态试验系统竖直方向的基频测试值偏低,水平方向的基频测试值偏高,需对测试结果进行误差修正,方能得到被测对象较准确的基频值。     

基于CEMD的旋翼微动目标杂波抑制方法

针对旋翼微动目标杂波抑制问题,研究了一种基于复数据经验模态分解（CEMD）的微动目标杂波抑制方法。首先,建立了地杂波背景下的旋翼微动目标信号模。然后,根据杂波和微动信号在时频域的差异性,基于CEMD和Gabor变换,通过新定义的不同本征模态函数（IMF）的能量所占总能量的比重,选择出微动信号占优所对应的几个IMF分量,并基于这些IMF对旋翼微动目标进行时域和时频域重构,实现旋翼微动目标和杂波的分离,达到抑制杂波提取微动目标回波的目的。最后,与常规杂波抑制方法进行了对比,仿真结果验证了所提方法的有效性。     

基于本征正交分解的平流层风场建模与预测

平流层风场环境对临近空间低动态飞行器设计和轨迹控制具有重要影响。针对平流层风场建模,提出一种基于本征正交分解(POD)的风场数据降阶方法,在此基础上,提出一种可以对平流层风场进行预测的Fourier模型。以长沙地区2005—2009年风场为例,采用提出的POD方法与Fourier预测模型对风场进行建模与预测,并对Fourier预测精度进行分析。研究结果表明,采用POD方法可以对东西方向风场进行高效率高精度降阶建模;通过Fourier预测模型可以对东西方向风场进行准确预测,预测精度与实际风场随时间变化的规律性有关,风场数据越紧凑,周期性越明显,预测精度越高。      

基于自适应分段混合系统的轴承故障诊断

针对强噪声背景下轴承早期故障的诊断问题,提出一种基于自适应分段混合随机共振（adaptive piecewise hybrid stochastic resonance,APHSR）系统的检测方法。采用经验模态分解法（EMD）进行信号预处理,分别采用能量密度法和相关系数法去除高、低频噪声,自动筛选最优固有模态函数,经尺度变换后输入分段混合随机共振系统模型,提取故障信号。工程实验显示:经过APHSR系统,轴承故障特征频率的频谱幅值、频谱幅值与周围最大噪声之差和最大信噪比（SNR）均高于经验模态分解和经典随机共振方法,其中齿轮箱故障轴承信噪比分别提高了9.579 dB和7.473 dB,转子故障轴承信噪比分别提升了8.597 dB和5.695 dB,对凯斯西储大学故障轴承数据处理后的信噪比分别提升了3.369 dB和17.043 dB。数据表明APHSR方法具有高效性,提高了轴承故障信号诊断能力。