飞机发动机混沌振动信号盲分离检测方法

发动机混沌振动信号携带着丰富的状态信息,依据混沌振动信号进行状态监测及故障诊断是一种很有前途的技术手段,但由于混沌信号具有伪随机特性及在低频段具有宽频谱等特点,使得传统的方法很难将其从振动信号中分离。在提取混沌振动信号方面,使用快速独立分量分析（Fast ICA）盲分离方法分离出飞机发动机振动信号中的混沌信号。利用功率谱和Lyapunov指数（LE）方法进行了判定,根据计算结果对发动机状态做出判断,验证了盲分离方法分离混沌振动信号的有效。盲分离检测混沌振动信号的方法不仅使依据混沌信号判断飞机发动机状态成为可能,也为利用混沌信号进行状态预测和控制提供了一种方法。     

航空发动机数控系统多故障识别

提出了一种基于模糊逻辑的航空发动机数控系统多故障的识别方法.首先采用Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型描述一种涡喷发动机数控系统的非线性模型,然后应用全解耦奇偶方程进行多故障的检测和隔离,并结合卡尔曼滤波器识别出传感器和执行器故障参数.仿真结果表明,针对传感器和执行器同时发生故障的情况,此方法能有效检测故障,并能准确识别出故障参数.      

基于动量源方法的直升机旋翼/机身流场数值模拟

建立了一套基于动量源方法的直升机旋翼/机身流场数值模拟方法.将旋翼对流场的作用以动量源项的形式代表,建立了一个包含动量源项的CFD方法.针对直升机旋翼/机身流场的特点以及动量源方法对网格系统的要求,采用了一种混合网格生成方法.通过结合旋翼桨叶的运动方式、几何特征及气动特性,建立一个包含动量源项的N-S方程的旋翼流场计算方法和迭代流程,并采用该方法进行直升机旋翼、机身和旋翼/机身下洗流场的数值模拟,得到了关于旋翼/机身干扰流场的一些有意义的结论.     

基于转角振型曲率的损伤识别

利用中心差分法求取振型曲率,用损伤前后同一位置的振型曲率变化来作为结构损伤的识别指标。采用有限元方法,通过数值仿真对不同位置发生损伤的悬臂梁进行分析,利用构造的的损伤指标对结构损伤情况进行识别研究。在前人的研究基础上,特别提出了利用角度位移振型曲率变化来识别损伤。仿真算例表明:利用角度位移振型比平动位移振型识别损伤的效果更好、精度更高。     

基于LC理论和概率神经网络的损伤识别

本文提出了结构健康监测中一种新颖的方法用于时变系统的损伤识别,选取FS-TARMA(函数基时变自回归移动平均)时间序列模型应用于一种随机振动信号中,这种振动信号在时变系统中用来估计TAR/TMA参数和创新方差。基于一种特征值分解技术,被估计的TAR/TMA参数和创新方差能够为损伤估计提供更多信息和数据,从而形成了一种新的理论LCs(潜在成分)。LCs被组合和分解成数值,接着输入概率神经网络中进行损伤识别。将这种新方法用于三自由度时变系统中进行评估,根据质量和弹簧刚度的降低来模拟不同级别的损伤。这种方法能够找出系统参数的时变性质和质量及刚度变化引起的损伤级别。结果表明:使用这种方法,与其他的非降维和普通的特征提取方法相比,识别的成功率有相当大的提高。     

一种基于概率的双星无源定位算法

针对双星无源定位系统采用时差、频差对地面固定辐射源进行无源定位的问题,提出了一种基于概率的双星无源定位算法。通过公式推导,将复杂的定位方程组化简为简单的二元一次方程组。在介绍定位原理的基础上对该算法进行仿真,通过仿真,分析了定位误差与时差测量精度、频差测量精度的关系。     

管中激光加速器的推力形成过程

管中激光加速器是一种新型的激光推力器,弹射体在管道中被加速。利用光线追踪法,根据光线在网格中的传播路径信息,运用辐射输运方程,得到流场的能量源项;数值求解含能量源项的流体控制方程,对管道中等离子体流场激波的形成和演化过程进行了研究。模型能够模拟空气光学击穿、空气对激光能量的吸收、等离子体对激光的屏蔽作用和推力形成过程,通过计算得到冲量耦合系数为3.61×10-4N/MW,等离子体内能转化为流场动能的比例约为9%。     

单级跨声速压气机进气畸变数值模拟

基于彻体力模型的基本思想,发展了一套能够反映进气畸变对风扇/压气机气动性能影响的三维数值计算程序CSAC.首先详细研究了彻体力模型的具体建模方法,然后发展了相应的三维数值计算程序.利用该程序针对某单级跨声速压气机在均匀进气下的流场进行了计算验证,计算结果与雷诺平均Navier-Stokes(RANS)计算吻合得很好,流场主要参数分布与相关实验数据也有很好的一致性.利用该程序分别计算分析了进口存在稳态周向总压畸变及周向总温畸变的全环三维畸变流场,结果表明:压气机进口畸变流场存在大尺度、强三维特征,将导致压气机总压比及稳定裕度下降.所有计算结果均显示该模型能够在降低对计算资源和工程经验依赖的同时,有效分析进气畸变对压气机特性的影响.      

存在观测站位置误差的转发式时差无源定位

无源定位中,由于观测站安放在运动平台等原因造成的观测站位置误差会影响无源定位精度性能。另外到达时间差(简称时差)(TDOA)的转发式测量需要将不同观测站截获到的辐射源信号都转发到同一位置,如主观测站。针对这两个问题,提出了基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位算法。首先将转发式时差的非线性定位方程转化为不需要中间变量的直接线性方程,再基于CTLS算法依次转化为约束优化问题和无约束优化问题,最后推导给出定位近似闭式解。仿真实验表明在观测站误差较大时,该算法与其他算法相比定位精度性能较好。     

基于改进HOG特征的空间非合作目标检测

传统的非合作目标检测方法大都基于一定的匹配模板,这不仅需要预先指定先验信息,进而设计合适的检测模板,而且同一模板只能对具有相似形状的目标进行检测,不易直接用于检测形状未知的非合作目标。为降低检测过程中对目标形状等先验信息的要求,借鉴基于规范化梯度的物体区域估计方法,提出一种基于改进方向梯度直方图特征的目标检测方法,首先构建包含有自然图像和目标图像的训练数据集;然后提取标记区域的改进方向梯度直方图特征,以更好地保持局部特征的结构性,并根据级联支持向量机训练模型,从数据集中自动学习目标物体的判别特征;最后,将训练后的模型用于检测测试集图像中的目标。实验结果表明,算法在由4953幅和100幅图像构成的测试集中分别取得94.5%和94.2%的检测率,平均每幅图像的检测时间约为0.031 s,具有较低的时间开销,且对目标的旋转及光照变化具有一定的鲁棒性。