基于图像化变差函数的性能数据异常判别

为提升发动机性能监控的智能化水平,实现性能数据的高效利用,提出了基于图像化变差函数的发动机性能数据异常判别方法。通过研究发动机性能数据的标准化修正方法和图像转化方法,将数值型表示的发动机性能数据转化为发动机性能图像。通过引入变差函数理论,采用4方向的变差函数值表示性能特征值,融合不同时刻不同参数的性能数据。在提取发动机性能图像关键特征点的基础上,定义性能图像间的差异距离,实现基于变差函数的发动机性能图像异常判别方法,从而实现对发动机性能状态的判别。选用若干组实际发动机性能数据对方法进行验证。验证结果表明:该方法运算高效,实现了高维性能数据的降维和对性能图像运行状态的分类,从而判别发动机性能数据的运行状态。     

基于目标战略优先级与精度自适应的效能函数的机载多传感器管理

传感器管理在数据融合系统中起着重要作用,机载多传感器系统通常面临着资源受限的状况,如传感器最大跟踪数量小于目标数量,无法保证所有传感器拥有相同精度与参照系等。因此,本文提出了一种基于目标战略优先级与精度自适应的效能函数的多传感器管理算法。首先,将空中目标的自身属性部分量化以得到目标战略优先级;再利用目标的跟踪精度、传感器测量精度和期望的跟踪精度之间的关系,定义了精度预提升矩阵和精度缺乏矩阵。再将上述两部分结合构建目标函数,运用整数线性规划的方法进行优化。最后,仿真试验设置了包括三个机载传感器对4个目标的跟踪任务,对比其他文献中的结果,显示出本文算法更为合理、有效。     

一种基于遗传算法的RSC码盲识别方法

针对目前递归系统卷积(RSC)码盲识别算法容错性差、计算量大的问题,提出了基于遗传算法的RSC多项式参数盲识别算法。首先根据RSC码特殊的编码结构,构建了基于遗传算法的识别模型,将结果向量的码重作为适应度函数,然后推导出了不同误码率条件下平均码重的理论值,实现了算法中最优门限的获得。该算法容错性能较好,并且最大计算量只与初始种群的规模、遗传代数的上限以及输出路数成正比。最后仿真验证表明,理论推导的码重分布情况能够与仿真结果较好地吻合,并且在误码率高达0.06的情况下,各种寄存器个数下的RSC码参数识别率接近于0.9。     

基于Lyapunov函数的永磁同步电机速度控制器设计

传统的PI 速度控制器具有速度超调、动态时间长、跟踪精度低、抗负载转矩扰动能力和恢复能力差等缺点。提出了利用永磁同步电机(PMSM)的运动方程和转矩方程推导出控制系统q轴电流给定量,基于Lyapunov稳定性条件设计出的一种PMSM速度控制器。相比于传统的PI速度控制器,该控制器没有速度超调量、动态时间短、跟踪精度高,抗负载扰动能力和恢复能力有一定的提高。利用 MATLAB/Simulink仿真软件,搭建控制系统模型并进行仿真分析。仿真验证了提出的PMSM速度控制器的有效性,获得了很好的速度控制性能。     

识别信号对尾流激励的叶片气动力Volterra 降阶模型的影响

针对涉及动、静叶干涉的叶片气动弹性振动问题,基于Volterra级数方法,建立了尾流激励的叶片气动力降阶模型,分析了稳态条件和识别信号幅值对气动力降阶模型辨识精度的影响。结果表明:所建立的气动力降阶模型能够正确表征尾流对叶片的激励作用,不同流场稳态条件和阶跃信号幅值下气动力降阶模型的结果基本相同。     

基于相似原理的风车状态进口空气流量和内阻力估算方法

风车状态进口流量和内阻力是试飞安全评估中必须获取的重要信息。为评估燃烧室空中复燃能力和风车状态下飞机阻力,在1维管流理论基础上,结合流量连续原理,介绍了1种通过直接测量尾喷管出口马赫数、间接获取空气流量和内阻力的测量方案,并根据相似原理,将其推广应用至不同几何的发动机,发展了1种不依赖发动机部件特性,且适用于不同几何结构的涡喷/涡扇发动机通用的风车状态空气流量和内阻力估算方法。最后以GE公司的CF34-10A发动机为例,对其风车状态下的进口空气流量和内阻力进行了估算,估算结果与GE公司提供的风车状态数据吻合,满足工程需求。该方法对多发飞机起飞、爬升、着陆以及巡航阶段单发失效时的飞机阻力性能估算和风车起动研究具有重要意义。     

基于GRU的仪表着陆系统故障预测方法研究

故障预测技术在保障仪表着陆系统的可靠运行、提高空管效能等方面具有重要应用价值。结合仪表着陆系统运行特征和实际运行维护工作,提出一种基于GRU 的仪表着陆系统故障预测方法。以航向信标为研究对象,在分析其监控参数与设备运行状态之间的关系后,将监控参数作为故障特征参数;根据监控参数时间步长、时变性特征显著的特点,采用GRU 预测监控参数的未来变化趋势;根据监控参数的隶属函数计算出参数未来时刻可能发生“故障”的概率,实现对航向信标故障的预测。结果表明：基于GRU 的预测方法的相对预测精度在95% 以上。     

以函数为因素的试验设计方法研究

本文介绍如何在试验设计中分析函数曲线的方法。文中将发动机叶片铸件的降温冷却过程中温度的变化看作一个关于‘时间-温度’的三阶段区间函数,针对该函数进行试验设计,给出如何选取与函数相关的因素及其水平、如何选取试验观测量和响应值的方法,并论证该方法的合理性。根据实际情况提出试验方案,并选择正交试验表和设计表头。     

基于SMO的改进型转子位置检测方法

针对无位置传感器永磁同步电机（PMSM）在高速运行时无法准确观测转子位置,导致三相电流波动畸变的问题,提出了一种改进型滑模观测器（SMO）来预估转子位置和速度的新方法。该改进型滑模观测器采用S型切换函数来估算反电动势,并通过软件锁相环（SPLL）算法计算转子位置角,降低了传统滑模观测器抖振对转子位置角的影响,实现了PMSM在高速运行状态下转子位置角的准确观测。开发出一套高速永磁同步电机控制器,实现了电机在超高速高功率状态稳定运行。      

基于深度学习的图像拼接篡改检测

传统图像拼接检测算法通过研究人员手动构造拼接特征,随着科技的进步以及图像处理技术的不断发展,手动构造特征的局限性逐渐体现出来,鲁棒性较弱,位置不易确定等。为了解决这些问题,构建了一种卷积神经网络（CNN）,将卷积核前置并固定,自主学习相关特征从而检测拼接篡改的图像区域。经过一系列研究,发现拼接篡改图像的拼接篡改区域特征可以被CNN模型学习。在CNN模型之前,卷积核使用高通滤波器,激活函数采用指数线性单元（ELU）,使得CNN模型具有识别拼接篡改图像边缘痕迹等特征的能力。检测结果表明:在IEEE IFS-TC图像拼接取证竞赛训练集上对拼接篡改图像拼接篡改区域定位的准确率为84.3%,对拼接篡改区域判定的真负类率为96.18%。