基于EMD、遗传算法及神经网络的柴油机故障诊断

研究了将经验模式分解(Empirical Mode Decom position,EMD)、遗传算法及BP神经网络相结合对柴油机振动信号进行故障诊断的方法。首先运用经验模式分解方法对柴油机缸盖表面振动信号进行分解并提取特征参数;然后利用遗传算法对得到的特征参数进行选择,找到对于故障诊断最为敏感的参数;最后建立了BP神经网络模型对柴油机典型故障进行诊断。通过对某型柴油机的验证,表明该方法能够准确识别柴油机供油系统的典型故障。     

液体火箭发动机基于神经网络的实时故障检测算法实现

以某大型液体火箭发动机为研究对象,针对其启动和稳态工作过程,利用Matlab和Lab Windows/CVI等编程工具,基于神经网络技术,开发实现了其地面试车过程实时故障检测的BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)算法。多次试车数据离线检验和实时在线考核结果均表明该方法能够及时、有效地检测出发动机工作过程中的故障,没有出现误报警和漏报警,并能够很好地满足现场试车的实时性和鲁棒性等要求。     

语言评价信息的武器系统模糊积分评估

传统的武器系统评估方法是基于概率和统计理论的,并假设各指标之间相互独立.然而,实际上武器系统指标的评价具有人为主观性和模糊性,并且各指标之间通常存在着依存关系.综合评述和对比了传统武器系统评估方法的适用范围以及不同方法的优劣,指出了它们的不足,提出了一种基于语言评价信息和模糊积分的武器系统评估方法.专家的评判结果是可用梯形模糊数描述的自然语言信息.     

太阳能动力船舶发展综述

对近年来国内外太阳能动力船舶发展现状和趋势进行了综述,介绍了多艘太阳能动力船研制成功的实例,并对太阳能动力船舶的若干关键技术及其可能的解决方案进行了阐述,重点说明了太阳能动力船舶与多体船型的联系,并对国内发展太阳能动力船进行了初步构想.     

基于EMD和神经网络的气阀机构故障诊断研究

运用经验模态分解(EMD)对柴油机缸盖振动信号进行分析,求得各内禀模态函数(IMF)的能量百分比;将能量百分比作为神经网络的输入进行网络训练和故障识别,实现了气阀机构的故障诊断,取得了较好的效果。     

舰载光电跟踪的船摇扰动复合补偿控制

针对船摇扰动引起的机械谐振和视轴不稳定的问题,舰载条件下通过安装多个陀螺来实现船摇扰动的复合补偿,在原有等效闭环系统中串入高通滤波器,消除谐振环节带来的影响。从仿真结果看,复合补偿控制具有良好船摇隔离效果,有利于高精度跟踪系统的实现。     

基于振动烈度的柴油机供油系统断油故障检测方法

研究了振动烈度的相关方法和理论,以WD615柴油机供油系断油故障诊断为例,通过各缸断油时振动烈度值与正常状态下振动烈度值的比较分析,验证了利用振动烈度进行发动机供油系统故障诊断方法的正确性。     

发动机配气机构振动信号时域分析

对康明斯6BT5.9型柴油发动机配气机构产生的振动信号进行了时域分析,采用振动加速度峰峰值作为判定发动机配气机构技术状态的特征量,并采用多通道信息融合技术实现配气机构的故障诊断。     

反舰导弹目标捕捉概率的动态模拟算法

针对反舰导弹目标捕捉概率的静态模拟法所存在的问题 ,提出并推导出一种全新的方法——动态模拟算法 ,该法比静态法能更准确地模拟计算反舰导弹目标捕捉概率 ,最后分析了该算法的误差。     

舰船消磁系统S矩阵及其测量方法

建立了舰船消磁系统舰磁干扰量模拟法的S矩阵数学模型 ,该模型可以用来模拟产生任意地磁场作用下和舰船任意姿态时消磁系统电流变化关系 .提出了利用不同主航向上舰船消磁系统电流与横摇角、地磁场和感应干扰量的变化关系来测量和分析S矩阵元素的方法 ,为解决舰船消磁系统快速抗干扰和跨纬度区调整问题奠定了理论基础 .