地形基准数据库建立技术的探讨

简要介绍了地形基准数据库在地形辅助导航系统（ＴＡＮ系统）中的重要作用，并且给出了地形基准数据库的基本概念和一般的建立方法。最后讨论了一种较为适用、技术可行且方法简便的地形基准数据库的建立技术及其数据库形式和精确度。     

基于动态模糊观测器的故障诊断方法研究

研究了T S模糊系统中存在未知输入、多重故障时的诊断问题,提出了基于动态模糊观测器的诊断方法。仿真结果表明,该方法推理简单,解耦多重故障准确有效。     

多状态气路分析法诊断发动机故障的分析

对多状态气路分析法诊断发动机故障的可行性进行了分析。估值平均误差J是判断诊断精度的有效判据。通过数值试验给出了J值的建议值。就状态数的选择和监视参数的选择对诊断效果的影响进行了分析。通过分析指出适当增加和正确选择监视参数可减少状态数, 增加诊断精度。增加高压压气机后压力和高低压涡轮间的压力两个测量参数是实用的改善诊断精度的方法。      

基于人工智能方法的传感器故障诊断技术

在液体火箭发动机地面试验过程中,传感器的失效率远高于发动机部件、组件的故障率,因而提出了采用基于人工智能的方法对传感器的故障进行检测与诊断.本文对基于人工智能方法用于传感器故障检测与诊断的特点进行了分析,并分别应用BP神经网络和自适应神经模糊推理系统（ANFIS）对某次传感器的故障进行检测.结果证明基于人工智能的方法稳定可靠,具有良好的工程应用前景.     

液体火箭发动机涡轮泵故障诊断的新方法

针对传统的液体火箭发动机涡轮泵故障诊断方法只能在有样本数据并且样本数据充足的情况下才能进行准确诊断以及诊断时难以提取状态特征的缺点,提出一种适用于涡轮泵在线监测及诊断方法,该方法利用生物免疫系统的反面选择机理,利用生物克隆和学习机理使改进型反面选择算法产生的检测器具有不同的检测半径,使其能更有效地覆盖异常空间,能有效地提取涡轮泵的状态特征,避免了检测器产生效率低等问题。实例诊断结果表明:该方法较好地解决了故障样本难以获取及有效地提取涡轮泵的状态特征的问题,能准确监测出涡轮泵各种常见故障所引起的异常并能准确诊断,较高诊断精度表明该方法是可行的,并且具有较好的在线性、准确性及鲁棒性,为液体火箭发动机涡轮泵故障异常检测探索了一条新路。     

励磁系统仿真模型校正技术研究

励磁控制系统作为同步发电机的重要组成部分,主要作用是向同步发电机的定子绕组提供一个可控的直流电流(电压),维持机端电压恒定,满足同步发电机的正常发电需要。通过发电机组控制系统模型,及时校正机组仿真模型,对异常响应进行预警排查,能够有效提高系统运行的稳定性。在MATLAB中搭建了一种以外部仿真机作为励磁调节器的单机无穷大系统仿真模型,模拟励磁系统PID主环异常以及电力系统稳定器(PSS)辅环异常时的输出,与理论值进行对比分析,能够及时确定故障原因和部位,实现故障维修。     

基于改进人工蜂群算法的多值属性系统故障诊断策略

针对实际工程应用中常见的多值属性系统故障诊断策略问题,在传统人工蜂群算法(Artificial Bee ColonyAlgorithm,简称 ABC算法)的基础上,提出改进蜂群算法用于多值属性系统的测试序列寻优。首先,在蜂群算法中重新定义多值 D矩阵和五元组的含义;其次,引入方向信息概率矩阵,设置状态转移规则和矩阵元素更新策略;最后,采用导弹舵系统实例说明算法的实现过程和有效性。最终测试序列寻优结果表明:与传统的多值 Rollout算法相比,文中所提算法能得到较好的诊断策略结果,具有一定的应用价值。     

基于免疫聚类分析的特征提取及其在发动机故障诊断中的应用

以提高航空发动机故障诊断的快速性和准确性为目的，基于人工免疫理论中的克隆选择算法，结合聚类分析方法，提出了基于免疫聚类分析的故障特征提取方法。该方法通过删除对分类无关的特征以及压缩类间相关特征，得到最有利于分类的子特征集，提高了分类器的分类性能。并且该算法具有本质上的并行性、计算效率高和聚类能力强等优点。多类支持向量机的分类实验表明，经过基于免疫聚类分析提取的特征对发动机的故障具有更好的识别能力，为发动机的状态监测与故障诊断提供了依据。     

星载赋形反射面数传天线优化设计

为了使星载赋形反射面数传天线的波束形状满足设计要求,应用Minimax算法对其进行了优化设计。首先基于几何光学原理得到反射面中截线的初始形状,然后采用Newton插值函数对中截线进行拟合并把插值函数的系数作为优化变量,最终利用Minimax算法对优化变量进行调整来使获得理想的赋形波束。通过对一个X波段赋形反射面天线优化结果的分析及与基于几何光学原理综合算法所得结果的对比,表明此方法的有效性和优越性。数值仿真结果表明：该方法能够保证覆盖角域内任意一点的增益均高于设计指标要求。