优化预测模型在航空发动机故障预测中的应用

在灰色预测模型的基础上,提出了改进背景值和初始值两种优化形式,对灰色系统进行优化,并应用小波包分解技术提取发动机转子振动信号的故障特征作为灰色预测系统的输入值,实现了对发动机转子的故障预测;通过实验仿真证明,这个优化灰色预测模型预测精度高,误差小,应用于航空发动机转子故障预测是完全可行和有效的。

基于谐波追踪的发动机转子系统早期故障特征提取方法研究

应用谐波追踪方法研究了航空发动机振动问题,对发动机转子系统早期故障表现的高度不平稳信号进行自适应处理。文中在传统Gabor原子库基础上介绍了一种谐波原子,并针对转子异常振动冲击使用了非对称高斯窗函数,对振动信号进行匹配追踪分解,从而准确而有效地获得了转子系统的冲击损伤特征和信息。计算机仿真结果证实了该方法的准确性,最后将该方法应用于转子实验台的冲击信号特征提取中。

基于多尺度模糊熵的齿轮故障诊断方法

齿轮作为旋转机械的关键零部件之一,其健康状态会影响机械设备的正常运行,因此需要对齿轮进行故障诊断。为了克服模糊熵从单一尺度上考虑时间序列复杂度不够全面的问题,采用了多尺度模糊熵从多个尺度对信号进行处理从而提取故障特征,并借助对类域的交叉或重叠较多的待分样本集识别效果显著的K最近邻分类器对提取的多尺度模糊熵特征进行分类,确定齿轮是否发生故障和发生故障的类型。为了验证提出方法的有效性,使用齿轮故障试验台采集相关数据集对方法进行测试并与多尺度熵以及根据时间和频率特性提取的特征进行对比,提出的方法对5种不同的齿轮故障类型识别率达到了100%,明显优于两种对比特征提取方法,为齿轮故障诊断提供了新思路。

基于健康基线和马氏距离的液压系统变工况健康评估

提出一种基于健康基线和马氏距离的液压系统变工况健康评估方法。建立基于广义回归神经网络(GRNN)的观测器,并利用健康状态数据构建健康基线;利用观测器获取残差,计算与健康基线间的马氏距离并归一化为健康度;利用匹配矩阵实现变工况健康评估。最后,建立基于HyPneu和Simulink的液压系统联合仿真模型,实验结果表明该方法可以有效地在变工况下评估液压系统的性能。

基于语义网络的副翼作动器综合故障诊断方法

为了实现飞机典型机电系统故障诊断知识集成共享与利用,提出了一种基于语义网络的副翼作动器综合故障诊断方法。首先利用FMECA方法对副翼作动器进行故障机理分析,然后基于语义网络理论,对副翼作动器在产品域、测试域、诊断域进行本体的构建及相关分析,并使用OWL语言实现了本体的机器可读,从而获得副翼作动器的故障诊断知识模型构建,在此基础上再进行系统故障的综合推理。该方法初步实现了副翼作动器故障诊断基于语义网络理论的知识库构建,验证了模型的故障推理能力,可以有效解决副翼作动器的综合故障诊断问题。

基于多智能体的船舶机电健康监测原型系统设计

开发了一套船舶机电设备的健康监测原型系统。在被监测系统处设计一个现场接触式智能传感器原型,用于数据采集和数据处理,然后将监测数据上传至服务器。基于多智能体的思想,构建了分层次多智能体结构的健康监测系统,并给出了智能传感器的软件架构。最后,设计便携式移动终端,使得巡检人员在任何地点都可以得到当前系统健康状况,以便及时采取维修措施,保证机电设备正常运转。

基于新课程标准背景下高中语文的作文教学的研究

本文通过对作文教学中出现的问题进行分析;总结了一些措施以供广大教师参考。希望本文能够给在改革风浪中的作文教学提供帮助;更希望高中语文的作文教学在新课标的要求下扬帆起航;为社会培养高素质的人才。

基于ADS-B大数据的聚类分析算法应用概述

ADS-B 数据是飞机飞行记录数据的重要数据之一,用于记录飞机的飞行记录和位置,但却少有人对日积月累的 ADS-B 海量数据进行处理和应用。本文研究如何将 ADS-B 数据通过聚类的算法进行初始处理,并提出如何与其他数据融合应用的设想。

小尺寸LCD显示器自动测试设备研究

为了快速、准确地完成小尺寸LCD显示器视角及亮度、色度的均匀性测试,提出了一种包括图像信号发生器、色彩亮度计和测试台的小尺寸显示器自动测试设备,并通过对已知样本数据的测试,实现了对小尺寸LCD显示器的合格检验良好预期效果。