飞行器助推段振动环境分析

对飞行器助推段非平稳随机振动信号采用局部平稳模型进行分析,把此段非平稳随机信号的时变谱分解成2个独立的过程:决定时变均方值的确定性过程和决定频率特性的平稳随机过程.利用小波分析对确定性信号和随机信号进行分离,用信号的全部带宽计算非平稳信号的时变均方值,缩短了平均时间,减少了偏置误差;用信号的整个持续时间确定非平稳信号的谱特性,提高了频率分辨率,减少了随机误差.对分离出的平稳随机振动自功率谱密度进行了归纳,得到了飞行器助推段的振动环境.      

航空重油发动机燃油供给系统动力学模型分析

针对航空重油发动机燃油供给系统,建立了包括一维管路流动模型、液力模型、机械模型以及电磁模型在内的完整系统数学模型.该系统模型仿真了在系统机械部件高速运动作用下,燃油供给系统内以波的扰动形式传播的非定常流动,计算得到了系统内的压力波动特性,并最终预测了系统喷油规律.经试验验证,仿真结果与试验数据吻合,该模型具有较好的准确性和较好的应用前景.      

基于EMD及PNN的航天器振动环境分析

针对航天器非平稳随机振动信号模态频率密集的特点,提出了基于经验模式分解EMD (Empirical Mode Decomposition)的多分量过程神经网络PNN(Process Neural Network)自回归模型.通过EMD对原始时间序列进行分解, 使之成为一组不同尺度的局部正交本征模函数IMF(Intrinsic Mode Functions),利用PNN对每个IMF分别进行时变参数分析并以此确定其时变自功率谱密度,对所有分量的时变自功率谱密度通过叠加进行重构, 以此得到原始信号的时变自功率谱密度.仿真结果和实例分析表明:和传统的时频分析法相比,该方法直接使用信号数据,避免了相关估计计算,减小了计算工作量;无交叉干扰项,提高了信号的时频分布特性,具有较高的时频分辨率;对各工况下航天器的振动信号能有效的进行分析,具有较强的信号特征提取能力.      

直升机周期振动及导弹发射振动随机性分析

就直升机振动周期分量的随机性及导弹发射振动的随机性进行了讨论。对周期分量的随机性，采用频域正弦、随机分离技术作统计分析，发现定常飞行状态下，周期分量为确定性量，随机波动由测量和分析噪声引起；非定常飞行状态下，由于流场的随机性及旋翼有较大的操纵量变化，周期分量为随机变量，符合正态分布。对导弹发射引起的非平稳随机振动，发现可通过数学建模及滤波分离求得该过程基本的时变数字特征，通过能谱分析可获得对减震装置减震效果的定量评价。     

基于时频脊线和阶次分析的转子故障诊断

为解决采用在转子升降速过程中产生的非平稳信号难以进行故障诊断的问题,提出一种基于2维时频脊线和阶次分析的转子故障诊断方法。采集转子升降速信号,采用2维时频分布的峰值脊线提取法获得信号脊线特征,结合脊线特征与等角度重采样技术依次获得信号角度域、角-阶域和阶次域图像,将信号阶次域内的特征参数作为故障敏感特征,输入人工神经网络诊断模型,对转子信号的故障类型进行分类。利用实测信号验证所提方法的实际应用效果,并与传统特征提取法的结果进行对比。结果表明:阶次分析方法的测试准确率约为99.8%,标准差小于0.09%,均优于传统特征提取法。基于时频脊线和阶次分析的转子故障诊断方法具有更高的诊断准确率,在非平稳信号特征提取过程中具有很好的可行性和准确性。     

采用SRM准则设计的自适应均衡器

针对衰落信道造成的非平稳均衡问题,提出采用结构风险最小化（SRM）准则来扩展设计横向均衡器的思想和方法,理论分析和仿真实验均证实：当学习信息充分时,采用SRM准则的均衡器收敛于Wiener最优解;当学习信息不充分时,采用SRM准则的均衡器与采用最小二乘（LeasteSquares,Ls）准则的自适应均衡器相比性能有一定程度提高。     

非稳态四阶椭圆方程的Galerkin有限元法

针对平面有界凸多角形区域上一类非稳态四阶椭圆方程 u t+Δ2 u =f (x,t) (x,t)∈Ω× [0 ,T]u = u n=0 (x,t)∈ Ω× [0 ,T]u(x,0 ) =u0 (x) x∈Ω的初边值问题进行了 Galerkin有限元方法分析。首先给出了所讨论问题的 Galerkin有限元方法的离散格式 ,其次对所讨论问题的解与其离散问题的解之间的误差进行了分析研究 ,最后利用椭圆投影算子的性质 ,获得了一定模意义下的一些误差估计