基于深度学习的滑油监测方法研究

针对传统的数据特征提取方法难以提取航空发动机滑油监测数据有效特征的缺陷,提出了一种基于多尺度卷积神经网络(Multi-scales convolutional neural network,MSCNN)、长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络和BP网络的单通道网络模型MSCNN-LSTM-BP。将多尺度学习融入CNN,MSCNN和LSTM以串行方式提取数据在空间维度和时间维度的二维特征。实验结果表明:3尺度的MSCNN-LSTM-BP对数据样本的分类准确率达到98.2%,单组电容数据采集测试时间仅为2.1986ms,综合分类率F1达到98.57%,总体性能优于CNN,LSTM和传统的多尺度特征提取方法。MSCNN-LSTM-BP满足航空发动机滑油监测对于实时性和准确性的要求,具有良好的适用性。     

基于改进半阈值算法的电容层析成像滑油监测方法研究

针对航空滑油检测过程中电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography,ECT）存在的病态性和欠定性问题,将稀疏正则化中基于L1/2正则化的半阈值迭代算法应用到ECT图像重建,加入L2范数的惩罚项,构造新的泛函模型,并在迭代过程中设计一种新的约束项以优化解向量。仿真实验采用Comsol5.3搭建系统模型,Matlab2014a处理采集数据。实验结果表明,与Landweber迭代算法相比,改进算法成像误差降低37.33%,相关系数提升33.67%;与半阈值迭代算法相比,改进算法成像误差和相关系数分别降低12.31%和提升11.86%,图像误差降低至0.24、相关系数提升至0.92,且成像时间依然保持在0.06s。实际滑油监测的实验系统采用现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）直接数字频率生成模块生成数字量的正弦激励信号,通过D/A转化为正负交流信号对测量电极进行激励。实验结果表明,基于ECT系统的改进半阈值迭代算法可以满足航空发动机滑油监测的实时性和准确性的要求。     

新一代运载火箭地面设备监控系统研究

介绍采用数字化视频远程图像监控 ,应用于新一代运载火箭地面设备监控系统的设想。论述利用数字视频远程监控技术可在新一代运载火箭地面设备监控系统内建立监控调度中心 ,对远端现场的图像声音及其他敏感数据进行实时监控以便对敏感事件进行快速反应。     

飞机二次电源控制器监测电路的分析与计算

对于某些飞机二次电源供电的机载设备,采用两台变流机作为电源,并配备一台控制器。当主变流机发生故障,控制器能使主弯流机停止工作并起动备用变流机向设备供电。文章应用对称分量法分析计算了主变流机在上述两种状态下,监测电路能输出差别甚大的电压信号,从而如实反映主变流机正常工作和故障两种状态。     

润扬悬索桥动力特性的特征提取与重构

当前大型桥梁在线健康监测与损伤识别中主要采用基于结构模态参数的方法,该类方法存在固有缺陷。结构的频响函数包含了更丰富的结构动力信息,但数据量大、冗余度高,不利于工程应用。本文采用主元分析方法,对结构频响函数进行空间变换,得到的主元向量可在最小均方意义下提取数据的主要分布特征,根据主元的累积贡献率,可选取较少的主元可靠重构结构的频响函数,从而使基于频响函数的在线监测在大跨桥梁结构的应用更为可行。具体针对润扬长江大桥,结合实时监测系统的测点布置,对南汊悬索桥进行了动力特性分析,根据降维后的较少主元对结构频响进行重构。误差分析结果表明,采用27或20个主元能提取润扬悬索桥的主要动力特征,重构误差的均方值分别为0.0097和0.0134。     

GPS伪卫星组合定位方法及在变形监测中的应用

针对GPS在城市高楼密集区、深山峡谷等区域所跟踪的可见星数目少且分布不佳导致定位精度下降,以及GPS系统本身在垂直方向定位精度较差的问题,提出GPS伪卫星组合定位新方法,利用伪卫星增强GPS技术提高定位精度。建立了GPS和伪卫星组合定位的观测模型,分析了伪卫星多路径效应的特点,给出了减弱伪卫星多路径误差的有效方法。对某大坝坝区的实测数据进行处理的结果表明,文中所提出的方法能有效地减弱伪卫星多路径效应产生的误差,GPS和伪卫星组合定位方法提高了系统的定位精度,特别是垂直方向的精度。     

GPS/BDS精密单点定位技术在滑坡变形监测中的应用研究

分别探讨了GPS精密单点定位技术、GPS/BDS精密单点定位技术及BDS精密单点定位技术在地形较为陡峭、有部分卫星被遮挡的滑坡体特殊环境中的应用能力。选用四川西山村8个监测站,总时长跨度16个月的观测数据进行试验及分析,结果表明:西山村滑坡体整体正以平均9.2mm/月的速度向南滑动,并伴随着垂向上的整体下沉。精度区间统计结果显示,平均5.93h时长的GPS精密单点定位的解算精度基本能达到较高水平且相对稳定,可以有效监测变形较缓慢的滑坡体。GPS/BDS的解算结果的精度接近于单GPS的水平,但由于BDS的数据可利用率整体上不稳定,拉低了GPS/BDS的解算结果的整体精度,表明了当前的单BDS精密单点定位的精度受地形等外界环境变化的影响更大。利用观测时长及数据的可利用率指标加权处理解算结果,降低了观测质量不高的结果对整体结果的贡献比,提高了定位结果的精度和容错率。     

空间柔性充气结构分布式光纤裂纹损伤监测方法

空间柔性充气结构作为一种航天器基本组成单元,在气闸舱、空间居住舱等领域受到越来越多关注。针对此类结构损伤状态的智能辨识,对于目前正在开展的深空与星际探测具有重要意义。为此,本文提出了一种基于分布式光纤传感器的空间充气结构裂纹损伤实时监测技术。借助ANSYS有限元分析方法,数值模拟得到含裂纹损伤的充气结构模型在不同内压载荷作用下的应变响应与分布规律。在此基础上,通过由芳纶编织而成的柔性充气结构表面布置分布式光纤光栅传感网络,实时采集不同位置与程度损伤对应的表面应变分布与变化信息。提取能够表征结构裂纹特征的辨识参量,建立光纤传感器应变响应差值与裂纹损伤长度之间的关系模型,实现裂纹损伤区域定位与损伤长度识别。研究结果表明,本文所提方法具有非视觉测量、实时性好以及多种功能复用等优点,能够为未来空间柔性充气结构服役状态辨识与在轨快速维护提供技术支撑。     

基于高斯权值-混合建议分布粒子滤波的疲劳裂纹扩展预测

飞行器结构的疲劳裂纹扩展预测对保障结构安全、实现视情维护具有重要意义。结合粒子滤波算法和结构健康监测方法进行在线的疲劳裂纹扩展预测是近年来刚刚开始研究的新方法,该方法通过状态空间模型表征疲劳裂纹扩展过程中的不确定性,同时通过贝叶斯方法将结构健康监测所获取的结构实际裂纹观测值用于修正裂纹扩展模型的预测误差,实现更准确的疲劳裂纹扩展在线预测。由于该方法的研究刚刚开展,已有研究中粒子滤波算法的重要性密度函数往往简单选取为先验转移概率密度,存在严重的粒子退化问题。另一方面出于简单考虑,仅采用表征裂纹稳定扩展区的Paris模型。针对上述问题,本文提出一种基于高斯权值-混合建议分布粒子滤波的疲劳裂纹在线预测方法,基于表征裂纹全扩展区域的NASGRO裂纹扩展模型建立疲劳裂纹扩展状态方程,以主动Lamb波监测方法实现结构裂纹的在线监测,借助在线结构健康监测的优势,在粒子滤波时选取重要性密度函数为观测概率密度和先验转移概率密度的混合分布,同时基于先验估计获取高斯权值进行权值更新。本文进一步进行了仿真研究,结果表明所提出的方法优化了疲劳裂纹扩展预测的准确性。     

基于IDMS的航空发动机砂尘吸入物定量监测

针对航空发动机砂尘吸入物定量监测的问题,提出了基于进气监测系统(IDMS)的砂尘吸入物质量浓度监测及总量估算方法。借助ANSYS电磁场仿真软件建立了IDMS系统有限元模型,实现对发动机实际工况下的砂尘吸入物的静电场模拟,研究确定砂尘吸入物质量浓度、荷质比等宏观参数与IDMS监测信号的关系。研究发现所建立的IDMS有限元模型获得的传感器特性与前期试验获得的结论一致,静电信号随吸入颗粒物浓度的变化与试验中实测信号的变化趋势一致,为基于IDMS信号的砂尘吸入物定量监测和评估提供理论依据。仿真试验表明,荷质比一定的情况下IDMS感应电荷量与砂尘浓度呈线性增长关系,通过IDMS感应电荷信号可实时监测发动机砂尘吸入物质量浓度,并可进一步累积估算一段时间内砂尘吸入物总量,最终总量估计误差不超过4%。