基于主元分析法的航空发动机传感器故障诊断研究
摘要：主要研究了主元分析方法在航空发动机传感器故障诊断中的应用，并提出了主元分析法故障诊断算法。假设只有传感器故障情况下，将传感器测量值所组成的测量空间分解为主元和残差两个子空间，并通过传感器实际测量数据与正常数据矩阵在残差空间上的投影做比较，对传感器故障进行故障诊断；针对航空发动机的压力温度转速等传感器常见的故障，通过运行故障仿真平台绘制了其多元统计特征图；分析仿真结果表明，主元分析法对航空发动机传感器具有很好的故障检测和故障诊断能力。基于ACO优化参数的模糊Petri网故障诊断技术研究
摘要：针对传统模糊Petri网在进行故障诊断推理时，需要依靠专家经验给出所有产生式规则的参数，使得故障诊断的精确度受限于专家知识水平的问题，提出了一种加权模糊神经Petri网模型以及相应的构造方法，此方法使用模糊Petri网进行故障诊断，网模型中各参数由BP神经网络训练而得，为了进一步提高诊断精确度，定义了使用ACO（Ant Colony Optimization）对网模型的各参数进行优化的算法；最后通过发电机故障诊断实例对比试验，验证了文中ACO优化的模糊神经Petri网，能够对各种故障进行正确的诊断，且在诊断精度和效率上较常规的模糊神经Petri网有了很大的提高，具有很强的实用性和可行性。交通信号灯系统中的一种故障监控设计
摘要：交通信号灯故障检测技术是道路交通信号控制的关键技术之一，该技术直接关系到道路交通的通畅与安全，传统以人工为主的交通灯故障检测已经不能适应当今社会日益增加的交通运输压力；在现有交通信号灯硬件条件的基础上，添加相应的故障采样模块、通信模块和监控模块，实现了交通信号灯故障监控系统，它可以从全局的角度对交通信号灯进行实时故障监控；提出了一种信号灯故障监控方法，能够有效地检测到十字路口各种不同类型信号灯所存在的逻辑控制故障，如绿信号冲突、红绿信号冲突等，并将Rs～485总线技术应用于交通信号灯故障信号的传输；实验结果表明，系统在保证不影响现有信号灯硬件环境的前提下，能够有效地对各交通信号灯进行实时故障监控，解决了故障处理的滞后性问题。基于Mel倒谱的某型飞机发动机振动故障的模式识别
摘要：根据人耳听觉特性，利用Mel倒谱系数提取有利于发动机振动故障识别的特征；前向神经网络的反向传播算法对类别数目小、但分类困难的模式识别问题有良好的分类效果；针对Mel倒谱系数分析提取的发动机振动故障分类的特征，分别采用BP网络和RBF网络对飞机发动机振动故障进行识别；结果表明：Mel倒谱系数的维数可以改变，选择合适的的Mel特征参数可以有效地提高发动机故障的识别率；RBF网络的故障识别率较高。航空发动机篦齿盘的原位无损检测
摘要：针对某型航空发动机篦齿盘上产生的裂纹缺陷，在不拆分发动机的前提下，提出采用内窥涡流集成化的方法对篦齿盘进行原位无损检测；设计了一种新型篦齿盘裂纹缺陷检测专用涡流传感器，将其与内窥探头集成在一起，研制了一种可用于航空发动机篦齿盘原位检测的内窥涡流集成化检测探头；采用内窥涡流集成化检测技术在修理厂对含有裂纹缺陷的篦齿盘进行了对比检测实验和原位探伤实验，实验结果表明：内窥涡流集成化检测技术实现了航空发动机篦齿盘裂纹缺陷的原位无损检测，具有很高的检测准确率。物联网在GSM—R电磁环境测试中的应用研究
摘要：为了适应高速铁路物联网产业发展的需要，提出将物联网技术应用在GsM—R电磁环境测试领域中；该系统设计充分运用无线传感器网络技术在测控领域的优势，辅助电磁环境测试设备采集GsM—R电磁环境测试环境中的温度、湿度、车距等信息，通过互联网进行实时传输，并在计算机软件中完成对数据的接收、存储、处理及分析；通过对某铁路段GsM—R频段的电磁环境进行的测试实验表明，该系统能获取被测路段中受干扰站点的干扰信号强度等信息，证实了物联网技术在GSM--R电磁环境测试中有一定的应用价值。高精度双目头盔畸变检测系统
摘要：设计开发了高精度双目头盔面板和滤光镜的畸变检测系统；系统对分划板十字丝图像进行中值滤波、自动阈值分割以及susan提取边缘等处理，并利用最小二乘法实现了对十字丝交叉点的识别与跟踪，利用图像测量技术得到了对应点的畸变值；通过对三维精密转台的控制，实现了对头盔面板和滤光镜的单点或自动多点位置的畸变检测；试验证明该系统稳定可靠、实时性强、精度高且小于10，符合实际工程要求。基于单目视觉的纵向车间距检测研究
摘要：提出了一种在结构化公路上基于单目视觉的纵向车间距的检测方法；利用Hough变换识别两侧车道标识线，确定前方车辆识别区域，检测并跟踪本车道内的前方车辆，在传统的静态单帧图像测距模型的基础上，建立了一种改进的静态单帧图像测距模型，并实现了纵向车间距的测量；实验结果表明，该方法能够实时识别跟踪前方车辆，准确检测纵向车间距，其测薰值与真实测量值相比较，误差比较小，测量精度较为准确，完全能够满足实际测距要求，是一种非常有效的纵向车间距检测方法，具有较强的通用性。双目视觉系统在风洞伞摆角测量中的研究与应用
摘要：伞系统是飞行器的重要组成部分，其摆角参数是系统安全性的重要指标之一；针对目前风洞试验中伞摆角难以测量的问题，提出了一种基于双目视觉系统的试验方法，该系统主要由两部CCD相机、图像采集卡和控制计算机组成，通过立体视觉标定和数字图像处理技术解算出空间特征标记的三维坐标，根据坐标的空间几何关系计算出伞摆角参数试验结果表明该方法应用成功，能够同时获取伞运动过程中投影在正交平面上的竖直和水平摆角，且具有系统组成简单、通用性强的优点，有较高的应用价值。一种新的基于ARM的RFID测试系统设计研究
摘要：研究了基于ARM技术的射频识别测试技术；论文首先设计了同时支持IS014443（TYPEA和TYPEB）和IS015693两种协议13．56MHzRFID射频参数测试系统；给出了测试系统的组成以及软件设计具体流程，着重分析了硬件相关电路的设计与实现技术；文中通过对提出的测试系统进行测试分析结果表明，提出的测试系统能够很好地用于满足以上两类协议的射频Ic卡的测试与分析，具有一定的实际应用价值。自主车导航中提高目标行为预测能力的新方法
摘要：鉴于激光雷达目标识别能力较弱的问题，首先利用视觉较强的分类能力，采用协同学习粒子滤波算法实现前方车体的识别和跟踪；再将图像中车体特征区域坐标信息转换到激光雷达图像坐标系中，在线快速提取目标车体距离信息序列，再融合里程计和GPS信息，实现自主车前方车体的行为预测；实验表明，所提出的方法能够在激光雷达信息中快速准确地定位车辆距离信息，并实时估计自主车前方车辆的行驶趋势，得到的目标速度计算误差约为6．2％，使导航更趋合理。基于STD的测试信号描述研究
摘要：面向信号的测试技术可以增强自动测试系统的测试程序集的可移植性和测试仪器可互换性；针对面向信号的自动测试系统开发模型，通过参照STD标准建立的信号模型，结合某型装备的系统级测试诊断特点，分析总结出装备系统测试的重点信号；在此基础上，采用STD标准的信号模型描述典型信号，并建立面向信号的TPS开发模型；解决了测试信号通用性差的缺点，达到了TPS可移植的要求，实现了装备测试信号的标准化规范；同时为测试诊断系统的通用化、标准化打下基础。基于相图--BP网络相结合的发动机转子系统故障诊断方法研究
摘要：发动机故障诊断是飞机故障预测和健康管理的重要内容，为了充分利用发动机的相图特征对发动机转子系统进行故障诊断，提出了一种相图和神经网络相结合的发动机转子系统故障诊断方法；在分析不同状态下发动机的整机振动信号参数在不同范围随机变化导致相轨迹分布不同的基础上，提取发动机振动相图特征值，借助BP神经网络良好的状态分类功能，对发动机转子系统进行故障诊断；实践表明该方法能有效去除噪声对故障信息的干扰，诊断准确率较高，判别速度较快，具有一定的实用价值。光电火控系统指向精度CCD非接触测量方法研究
摘要：为满足某光电火控系统中二维转台指向精度的高精度测量需求，提出了一种利用CCD图像的非接触测量方法；以静态指向精度为测量对象，构建了CCD图像测量系统，系统分辨力为0．44mrad，采用视频序列的数字图像自动拼接方法得到单幅宽视场全景图，通过图像快速匹配方法得到转台的方位像素坐标值，对转台的指向精度进行了测量；测量实验结果表明：转台的指向精度为0．5mrad，满足指向精度2mrad的设计要求。基于EMD和ART-1神经网络的故障诊断方法研究
摘要：针对旋转机械故障信号呈非平稳时变并伴随有强烈的背景噪声的特点，利用经验模态分解获得振动信号的本征模态函数，并对本征模态函数进行系数一能量计算，提取系统的特征信息，并针对EMD中的端点效应问题，提出了基于网格搜索和交叉验证法的最小二乘支持向量机预测方法；在此基础上将能量容差概念引入ART-1神经网络，进而提出了基于EMD与ART-1神经网络相结合的故障分类方法；以离心式风机的故障为例进行分析，实验结果表明该方法在故障信息诊断方面是可行的和有效的，并能够提高故障检测的可靠性。初晶温度在线检测中数据实时处理的方法
摘要：利用EP9315强大的快速处理和显示图形的功能，设计了基于EP9315的嵌入式实时在线铝电解质初晶温度检测系统；该系统可以在15英寸触摸屏上实时显示温度曲线并能实时的计算出初晶温度值；通过上层软件可以实时地将采集到的温度数据和曲线数据保存到数据库中，以便后期分析；经过近2年6次现场一系列实际的测试和实验表明：该系统即便在高温和强磁场下，仍具有系统稳定，测量实时准确，检测重复误差的绝对值在2℃以内等优点。AI-ESTATE智能诊断系统研究
摘要：全测试环境的人工智能交换和服务标准（AI—ESTATE）是规范了测试环境下智能诊断的知识、数据和服务描述 为了实现诊断知识可互换、可重用和共享，AI—EATATE对广义测试环境下的诊断信息进行了标准化描述 通过封装服务、规范标准服务，AI—EATATE为诊断系统的互操作性、可移植性提供了方法I论文综述了AI--ESTATE的产生和发展，介绍了AI--ESTATE诊断信息模型研究现状；讨论了AI--ESTATE服务建模的相关成果，提出了采用UML对AI--ESTATE服务进行建模的方法。为ATS诊断域信息的共享提供了方法，实现了诊断模型的标准化和可移植性。基于三维依赖矩阵的故障预测策略设计
摘要：针对不同基于状态监测的故障预测方法难以在一个平台下集成和组合的问题，设计了基于故障、测试、衰退信息三维依赖矩阵的故障预测策略设计框架，在框架内给出了故障预泓需求设计和预测用测试选择的基本方法，并在灰色预测和支持向量回归预测的基础上，通过融合粒子群和声算法给出了一种灰色支持向量回归智能组合衰退趋势预测分析方法，结合故障预测实例验证了所给方法的有效性和准确性。
