相位共振／相位分离一体化模态识别技术

基于激振力矢量优化和虚拟验证技术，提出了一种飞机地面振动试验的相位共振和相位分离一体化方法。具有密集模态的法宇航GARTEUR飞机模型实验应用证明了这一方法的有效性。本项研究对于改进复杂飞机机体结构的模态识别质量和效率具有重要工程意义。     

航空发动机叶片高频模态阻尼的实验测试方法

以NASA Rotor37叶片为对象,研究了航空发动机叶片的高频模态阻尼比的实验测试方法.实验分析和数值计算均说明:在随机声激励下获得频响曲线将包含由支撑结构振动造成的峰值.基于此提出在支撑结构上布置多个传感器的实验方案,并以支撑结构的振动峰值位置和能量相对大小来判定叶片振动主导的振动峰值.用小波阈值收缩法和曲线拟合法对这些振动峰值进行了降噪和模态阻尼比识别,给出了实测模型在10kHz内“叶片主导振动”的模态阻尼比.结果表明:一般的结构金属材料条件下,叶片结构的高频模态阻尼比的数量级小于1%,且随频率增加呈下降趋势.      

涡喷发动机尾气静电监测及气路故障特征

利用涡喷发动机试车台和新研制的小型涡喷发动机完成了一系列静电监测实验,获取了涡喷发动机尾气静电信号特性,并通过分析静电信号特征证实了尾气静电监测技术对发动机气路部件机械故障的监测.研究发现发动机尾气静电信号的细微变化与发动机工况相关,通过分析第102试车阶段的静电信号发现活动率水平出现了与发动机工况同步变化的情况,验证了活动率水平是一种可作为表征尾气中微小颗粒的带电情况的特征参数;在102～108试车阶段中,发动机出现了燃烧室内壁积炭、燃烧室内壁轻微烧蚀和气路润滑油泄漏故障,根据静电信号的统计分析以及大时间尺度的趋势分析,发现活动率水平、正(负)事件率可作为预警参数来反映因这些故障而导致尾气静电整体水平的变化.      

基于二次指数平滑的发动机气路参数偏差值平滑

利用二次指数平滑法进行气路参数偏差值的异常点识别与平滑,首先建立了基于二次指数平滑的异常点识别方法,然后建立发动机参数偏差值平滑的评价指标,最后根据该指标通过粒子群算法对平滑系数和显著性水平进行优化.通过实例应用验证该方法对于发动机气路参数具有很好的平滑效果,满足工程使用的要求.     

基于振动传感器的周界围栏报警监控系统设计

利用一种滚珠式振动传感器,设计了一款周界围栏报警系统,一旦发生非法入侵人员攀爬围栏时,由该系统发出报警信号.针对室外大风及暴雨对传感器带来的虚警,本文依据入侵人员的振动信号具有一定的周期性,提出了一种高准确率的入侵信号检测方法,以提高报警系统的检测率.文中利用MATLAB软件对采集到的信号进行了仿真处理,同时提出了一种基于单片机的快速算法,以实时准确地完成入侵人员的检测,实验验证了该方法的有效性及稳定性.     

具有几何和光照不变性的不变矩构建研究

为了解决现有的光照变化条件下仿射不变矩识别不稳健的问题,提出了一种归一化光照仿射不变矩,即采用一种光照模型,基于Jan Flusser仿射不变矩,推导出一种归一化光照仿射不变矩,并且从理论上证明了该方法在各种仿射变换下的稳健性,然后通过对比实验验证了该方法在光照强度、方向和颜色改变下的不变性.实验结果表明,与当前主流的光照不变矩方法相比,该方法不仅适合灰度图像也适合彩色图像,在光照方向改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了35％;在线性光照强度改变下,图像的倾斜运动中识别度提高了85％;在光照颜色改变下,图像的平移和旋转运动中识别度提高了7.8％;以多种卫星模型图像为实验对象,在光照改变下,彩色图像和灰度图像的识别度平均提高了36％以上,且计算简单,更适合于航天器目标的识别.     

航空发动机故障融合诊断研究

结合气路诊断与振动分析方法,建立发动机故障融合诊断模型,探讨气路与振动故障融合诊断方法的可行性。构建故障融合诊断3级体系(故障特征级、故障模式级以及故障决策级融合),实现基于性能参数和振动参数的综合评估方法,获得基于小偏差法的气路故障判据,形成基于动力学分析的振动故障判据,提出故障特征融合的方法,通过算法实现故障融合识别,并在模拟试验器上进行涡轮叶片掉块故障试验验证,获得相应的故障诊断决策。结果表明:设计的发动机故障融合诊断方法合理,算法正确。     

航空发动机失稳特征信号甄别

针对航空发动机失稳时的重要表征——喘振信号开展检测、判别和处理方法的研究。通过失稳信号处理器实时获取压气机压力脉动数据,采用时域诊断分析方法完成对失稳信号的在线检测和预警。经压缩部件台架试验验证,失稳信号处理器能成功分离出喘振状态下的失稳信号特征,实现对失稳信号较为准确的捕获,采用的失稳判定方法有效。研究结果表明:失稳特征信号的实时、准确甄别,是发动机失稳主动控制的先决条件,提高失稳特征信号判别的正确率,可有效避免发动机失稳过程中信号的误判、漏判。     

一种基于神经网络的飞机载荷参数识别方法

提出一种经遗传算法优化的Kalman滤波神经网络(GA-KFNN)方法,对飞机特定机动下的载荷进行参数识别.首先,构建Kalman滤波神经网络(KFNN),设计了相关改进算法抑制滤波发散,提高了网络的预测精度和抗噪能力;其次,利用遗传算法(GA)优化KFNN的相关参数,使网络能迅速收敛,提高了运算效率.载荷识别结果显示,改进和优化后的GA-KFNN运行稳定,收敛迅速,具有良好的识别精度和泛化能力,满足工程实际需求.     

载人空间站工程测控通信系统挑战和机遇

针对载人空间站工程对测控通信系统提出的更高测控覆盖率、更高可靠性、长时间连续测控、高数据传输速率、多目标同时测控等需求,提出了采用天地基相融合的测控通信模式,构建以中继卫星系统为主的天基测控通信模式,利用"北斗"卫星导航系统实现自主可控的高精度轨道确定,合理布局和调度地面测控站,提升地面站工程遥测码速率和双目标支持能力,实现减站增效。对天地基测控资源进行一体化考虑,实现按需调度,完成空间站持续高可靠测控通信任务。讨论了测控数传一体化发展思路,建设Ka频段测控站,同时实现测控和高速数据传输。基于IP(互联网协议)开展天地一体化设计,提出了网络化测控的思路。