基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

一类半参数可靠性回归模型估计的强相合性

对半参数回归模型Yi=xiβ+g(ti)+εi,i=1,2,…,n定义了参数β与回归函数g(·)的估计,并证明了 它们的强相合性。     

考虑禁飞区的高超声速飞行器再入跟踪控制

为确立高超声速飞行器再入精确模型,参考NASA的研究数据对动力学方程中的气动参数进行拟合。基于飞行器结构的相关性质及战略应用背景,加入热流密度、动压、过载和禁飞区等参考约束的限制,融合成强非线性、复杂耦合的最优控制问题。采用改进自适应伪谱法求解模型所构建的微分方程组,通过设置自适应网格细化与配点,使单位时间内状态变量和控制变量波动过大的时间区间被进一步细划,并利用SNOPT求解器解算出符合条件的最优轨迹。设计闭环控制器,实现对最优轨迹的姿态变化的跟踪,测试系统的性能并进行评估。仿真结果表明:整个再入过程中,飞行器速度下降过程偏于平稳,再入轨迹可以满足约束条件,在避开禁飞区的同时取得最大横向航程;三通道角速度收敛可控,对姿态的跟踪较理想,控制器基本可以实现精确调姿。     

基于Agent的网络化防空作战多传感器集成研究

多传感器系统的集成与优化是获取网络化防空作战信息优势的关键环节. 首先探讨了网络化防空作战条件下多传感器资源的构成和特点,给出了信息源集成和信息集成的思路,建立了多传感器系统的闭环控制信息融合模型,并提出了基于多Agent的多传感器系统管理体系和综合集成框架,为构建具有智能化的多传感器协作系统提供了一种有效的方法.     

部分极化信号多维参数联合估计的算法

基于双平行极化敏感阵列,提出了一种部分极化信号频率,二维到达角和极化参数联合估计的算法.该算法能精确地估计出部分极化信号的多维参数,无需多维谱峰搜索,具有计算量小,参数自动配对的优点,而且也适用于含有完全极化信号的情况.另外,算法也能有效地解决信源参数兼并问题.计算机仿真结果验证了算法的有效性.     

机械系统状态监测特征参数评价与选取

根据机械不同异常状态出现的频率和危害度的大小,引入状态权值,建立了特征参数总体敏感性和稳定性的评价指标,采用专家系统设计思想,编写了机械状态监测特征参数评价与选取应用软件,实现了特征参数的自动选取以及对特征参数和机械状态数据的有效管理。     

舰船主动力装置故障隔离与参数估计方法

针对舰船主动力装置结构复杂、故障种类多和系统不确定性等故障诊断问题，提出采用基于双因果键合图模型的定量故障隔离与参数估计方法。根据系统传感器配置方案，建立双因果键合图模型，通过因果路径分析，推导得到系统解析冗余关系，并获得故障特征矩阵。建立系统线性分式变换键合图模型，开展故障仿真，将其与双因果键合图模型耦合，在MATLAB/Simulink环境中进行仿真试验，实现了舰船主动力装置的故障隔离与参数估计。结果表明：对双因果键合图模型因果路径分析，可以避免手动推导系统解析冗余关系的繁杂过程；基于其部件构造方程的分析可以有效实现系统故障隔离与参数估计，实时跟踪和预测故障状态。     

机械振动烈度的频域算法研究

在理论分析的基础上,研究了利用DFT在频域计算振动烈度的方法,并结合实践经验,给出了实际应用中的注意事项。在频域计算振动烈度,对振动信号类型和计算频率范围选择具有较强灵活性,避免了在时域利用微积分进行信号类型转换和选频滤波等处理过程。     

基于功率谱的舰船水压信号检测方法研究

为了有效地从风浪背景下检测舰船水压场信号,鉴于舰船水压场信号与海浪水压信号在频谱上的差异,采用求卓越频率下的功率谱的方法对信号进行检测,取窗宽20s,每次计算21个采样点,分别求取海浪水压场的仿真信号及不同波浪级别下海上某目标的水压场实测数据的功率谱进行信号检测,验证了方法的有效性。