基于引力球结构支持向量机多类算法的涡轮泵故障诊断

在涡轮泵故障诊断中，多类故障诊断是经常出现的问题。为提高多类故障诊断速度，在球结构支持向量机的基础上，提出一种引力球结构的支持向量机多类算法，该算法充分考虑样本分布疏松程度，经过试验优化分析得到最佳分类引力公式。用该算法和其他常用算法对涡轮泵仿真故障进行分类比较，结果表明基于引力球结构的支持向量机故障诊断算法学习速度快，诊断效果好。     

重构双机系统的可靠性分析

采用Markov过程，分别建立了容错双机系统和重构双机系统的可靠性模型，并着重研究了重构双机系统的重组时间对系统可靠性的影响。研究结果表明：重构双机系统的可靠性优于容错双机系统；在一般情况下（δ＞1），可以忽略重组时间对双机系统可靠性的影响，从而可以简化重构系统的可靠性模型。     

Xilinx FPGA自主配置管理容错设计研究

针对SRAM型FPGA在空间辐射环境下容易受到单粒子效应影响的问题,在分析可重配置的Xilinx FPGA的结构和故障模式的基础上,提出一种基于自主配置管理的Xilinx FPGA容错设计方案。综合运用诸如逻辑电路三模冗余、块存储器EDAC校验、动态回读、动态局部重配置及周期全局重配置等方法实现故障的屏蔽、检测和修复。该方案覆盖了FPGA的各种单粒子效应故障模式,并且在芯片内部实现了自主配置管理,具有体积小、成本低、可靠性高的特点。     

高超声速飞行器控制技术研究进展与展望

针对一类包含可变构型在内的高超声速飞行器的难点,分析了工程应用需求,综述了几类典型的非线性控制方法的研究进展。首先针对高超声速飞行器的几类常见研究模型,总结了模型来源及特点;其次,以实际工程需求为出发点,分析了此类飞行器的控制难点及对于控制系统能力提出的需求;再者,总结了高超声速飞行器几种典型非线性控制及智能控制研究的基本情况和进展,并给出了各类控制方案的框架;最后,面向未来任务形式多样化、环境复杂化的飞行器控制,讨论了可以进一步研究的问题和方向。     

Testability integrated evaluation method based on testability virtual test data

Testability virtual test is a new test method for testability verification, which has the advantages such as low cost, few restrictions and large sample of test data. It can be used to make up the deficiency of testability physical test. In order to take the advantage of testability virtual test data effectively and to improve the accuracy of testability evaluation, a testability integrated eval- uation method is proposed in this paper based on testability virtual test data. Considering the char- acteristic of testability virtual test data, the credibility analysis method for testability virtual test data is studied firstly. Then the integrated calculation method is proposed fusing the testability vir- tual and physical test data. Finally, certain helicopter heading and attitude system is presented to demonstrate the proposed method. The results show that the testability integrated evaluation method is feasible and effective.     

应用快速多分类SVM的航空发动机故障诊断方法

提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多类分类,用各类数据中心代表该类数据,通过自组织特征映射神经网络(SOFM)进行聚类,把类中心之间距离较近的数据归为同一个子类进行训练,得到H-SVM层次结构。其次,在训练H-SVM中的二元分类器时,应用相对边界向量(RBV)代替全部训练样本,在保持分类精度几乎不变的条件下大幅度减少了训练样本数,使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短。在分类数据混迭较为严重的情况下,新算法先剔除混迭的异类数据,再计算RBV,并且把与计算的RBV距离小于一定数值的样本都选择来训练SVM,保证了RBV的合理性,防止了关键数据的丢失,有效提高了分类精度。针对一个航空涡喷发动机5类复合故障的分类进行了实例仿真,总的故障分类正确率达到91.2%,二元SVM的训练时间最多只有原来的16.20%;当训练样本总数达到7500的大规模情况下,根据本算法,约减后的样本数量只有原来的3.05%。仿真结果表明,提出的算法有效、可靠,容易实现。     

航空发动机故障诊断系统性能评价与仿真验证

航空发动机故障诊断系统对提高发动机安全性和可靠性具有重要的意义,其性能评价指标包括故障检测率、故障定位率、虚警率等.为此,基于混合卡尔曼滤波器组诊断原理,针对民用航空发动机常见的四种故障搭建了发动机故障诊断系统.采用蒙特卡罗仿真方法,对故障诊断系统在发动机健康和性能退化两种情形下的性能评价指标进行了仿真验证.仿真结果表明,两种情形下诊断系统均满足发动机故障检测率98％以上、故障定位率90％以上、虚警率不大于1％的工程应用需求.     

综合导航系统中的多级故障检测与隔离技术研究

文章讨论了综合导航系统中的故障检测与隔离问题, 提出了子系统机内自检测(BIT)、直接合理性检测、子系统输出相关性检测、卡尔曼滤波量测检测和间接合理性检测的五级综合故障检测算法。此算法简捷有效, 计算量小, 已成功地应用到了综合导航系统中, 有效提高了综合导航系统的可靠性。     

航空发动机高低压转子间碰摩故障特征提取

针对变分模态分解(VMD)需要人为确定输入参数的问题,提出了一种参数自适应VMD(APVMD)方法,其通过粒子群(PSO)算法优化VMD的输入参数.使用APVMD结合切片谱的方法,对双转子航空发动机振动正常和异常状态下的实测弹性支承应变信号进行分析.分析结果表明,APVMD方法可以自适应地实现对实测弹性支承应变信号的分...     

基于特征量阈值判决的轴承故障诊断方法

针对航空发动机在不分解状态下主轴轴承故障诊断难的问题,以振动信号分析和处理为基础,以小波包分解与重构、峭度值指标、频谱分析和包络解调为预处理方式,提出了基于故障轴承和正常轴承的特征倍频能量总和占整个包络谱能量百分比的特征差异确定轴承故障的诊断方法,以凯斯西储大学深沟球轴承典型试验数据验证了该方法的有效性.验证外圈点蚀故...