基于粗糙集理论的航空发动机故障诊断

在利用神经网络诊断航空发动机故障的过程中,引入粗糙集理论和方法,对故障诊断特征参数属性进行属性约简,剔除其中不必要的属性,从而揭示了故障诊断条件属性内在的冗余性,降低了神经网络构成的复杂性,最后给出了属性约简的结果。     

人工神经网络在某型航空发动机故障诊断中的应用

介绍了神经网络在航空发动机故障诊断中的应用 ,给出了利用神经网络方法进行航空发动机故障诊断的方法和步骤及需注意的关键问题 ,并利用神经网络方法诊断了加力泵不供油故障     

基于规则的某型直升机故障诊断专家系统研究

简要介绍了专家系统理论,并对某型直升机维修现状进行了全面的分析。构建了某型直升机故障诊断专家系统,介绍了在Delphi7开发平台下专家系统的总体结构、设计思路及实现方法,详细阐述了各模块功能,以及知识的表示方法和推理策略。实现了直升机在运行状态及零部件失效方面的智能故障诊断。     

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。     

某型飞机平显故障诊断系统的设计与实现

提出了基于知识库的某型飞机平显故障诊断系统.文中给出系统总体结构模型和面向对象模型,介绍了规则推理、神经网络推理和模糊逻辑推理的特点,并提出了三者并行推理的方法,其优点在于能节省推理时间并且各模块之间可以相互学习提高诊断能力.最后给出了系统的功能和实现方法.     

基于1-DISVM的聚类模型及直升机齿轮箱故障诊断应用

针对当前故障诊断中存在的训练样本少、知识难获取的问题,结合SVM小样本学习的特点,提出一种基于SVM的自学习聚类模型。通过改进无监督1-SVM算法上的不足,形成一种改进决策1-SVM(1-DISVM)算法,由此构建了多模式训练与分类算法,并设计出基于1-DISVM的自学习聚类模型。最后对其进行仿真验证,并应用于直升机齿轮箱的故障诊断,结果表明该方法能从少量样本中自学习输入模式的内在规律,自适应地对未知故障模式进行准确地分类识别。     

中继卫星H∞姿态稳定控制研究

 主要研究中继卫星H_∞回路成形姿态稳定控制问题。中继卫星具有弱阻尼的柔性模态频率和晃动模态频率,并且模态频率具有不确定性,同时系统增益也存在有较大的变化。首先利用拉格朗日方程建立了该卫星的动力学方程,描述了系统存在的结构不确定性,然后设计了H_∞回路成形控制器。在设计过程中,首先提出了控制系统所需要满足的鲁棒稳定性和鲁棒性能指标;随后利用H_∞回路成形理论设计了卫星的姿态稳定控制器,利用ν间隔度量方法对所设计的控制器进行了降阶处理,并且对所设计的控制器进行了鲁棒稳定性和鲁棒性能分析;最后通过数学仿真证明了所设计的控制器的有效性。     

雷达截面测量数据处理方法的改进

在进行雷达截面（RCS）测量原始数据的处理时,传统方法是对这些数据直接进行简化和统计处理,得到能概括目标散射特征的数据。本文应用格拉布斯检验方法和卡尔曼滤波方法,分别对静态和动态测试数据的异常值进行预先判别、剔除处理,然后再对原始数据进行平滑处理和统计分析,从而提高了处理结果的置信度,更准确地表征目标的RCS特性。     

依据振动加速度信号绘制航空发动机转子轴心轨迹的方法

在飞机发动机的故障监测及诊断中,轴心轨迹是时域分析的重要内容之一,它可以直观地反映转子瞬时运动状态。但对于振动数据是振动加速度值而非位移数据的情况,由测得振动加速度数据求轴心轨迹,就要先对其进行两次积分得到位移数据。基于最小二乘法的积分波形修正算法,提出对振动加速度数据进行动态递推拟合去除趋势项,得到转子轴心轨迹,这为状态监测及诊断提供了依据。     

贝叶斯网络在动量轮地面试验可靠性分析中的应用

为了有效综合动量轮地面试验过程中积累的大量复杂试验信息,对动量轮进行可靠性定量分析.提出了利用贝叶斯网络模型,融合大量测试和调试数据、专家知识等多种信息,建立动量轮可靠性模型的方法;采用贝叶斯网络推理技术,对动量轮进行可靠性评估、故障诊断和灵敏度分析,有效解决了动量轮地面试验可靠性分析与评估等难题,为动量轮可靠性试验提供了理论指导.