基于短时傅里叶变换和深度卷积神经网络的直升机齿轮箱故障诊断方法

齿轮箱作为直升机重要的传动机构,其运转的可靠性对保障直升机系统安全具有重要的作用.针对传统信号处理需要大量专家经验来识别故障类型的不便性和复杂性,为了实现直升机齿轮箱故障诊断,本研究提出一种基于短时傅里叶变换和深度卷积神经网络的故障诊断方法.首先,将采集到的直升机齿轮箱振动信号利用短时傅里叶变换绘制时频图,以提取振动信...     

基于机载实时处理的振动监控系统设计与实现

针对某型直升机需要对振动信号进行安全监控的问题,设计了一种基于机载实时处理的振动监控系统,以机载振动实时处理设备为核心,并通过MATLAB软件仿真选取最优的算法,利用该系统与原有的测试系统共同实施机载端的振动安全监控,解决了振动信号实时监控中带宽不足的技术难题。试验结果表明,该方案设计合理,具有实时性好、可靠性高的优点,振动数据实时处理结果与事后处理结果基本一致。该系统的成功设计保证了直升机的试飞安全,可推广至其他飞机的飞行试验中使用。     

基于多信道无线传输的旋翼载荷测试技术研究

直升机旋翼系统载荷和强度飞行试验是对真实大气环境中旋翼系统应力载荷谱的研究,它提供的真实数据是理论计算所不能提供的;因此旋翼系统载荷试飞是直升机设计定型试飞中极其重要的项目;针对直升机旋翼系统载荷测试技术需求,采用模块化、冗余度和高集成的设计理念,通过多信道无线传输设计等技术,将采集的动态载荷数据调制、发射与解调,实现了多通道、高带宽和精同步的旋翼系统载荷数据采集与监控;该技术对于直升机旋翼系统载荷试飞中遇到的类似问题具有一定的借鉴意义。     

基于姿态随动技术的直升机低高度测量

在飞行试验中悬停性能是直升机性能的重要试飞科目。该科目科研试飞鉴定要求有大量的样本数据(海拔、温度、重量、构形的组合)以获取比较准确的试验结论。其中,离地高度是悬停科目试飞与小速度科目试飞中的关键参数。直升机的低高度信息通常由气压式高度传感器、无线电高度表获取。由于受到地面效应、姿态、风速风向等诸多因素的干扰,从而无法保证高精度和可靠性。激光测距逐渐成为一种先进的测量手段应用于直升机低高度测量中。但是在具体实施过程中由于直升机机动飞行姿态变化导致激光高度测量的误差增大与失效。通过机载姿态跟随技术研究不仅克服了直升机机动状态下姿态变化引起的低高度测量误差与失效,而且可由机载综合采集系统将低高度数据融合,实时发送给地面站遥测接收与存储,可以极大扩充数据样本,从而获取比较准确的试验结论。     

不同机载测试网络环境对IEEE 1588时钟同步系统性能的影响分析

为深入研究不同机载测试网络环境对IEEE 1588时钟同步系统性能的影响,提出了使用正态分布曲线描绘时钟同步误差的方法;通过分析IEEE 1588时钟同步系统的工作原理,决定采用硬件方式测量时钟同步误差分布,并利用统计学的分析方法,分析不同的机载测试网络环境对IEEE 1588时钟同步系统性能的影响;分析结果表明网络拓扑结构、网络节点负载和外部环境温度都对IEEE 1588时钟同步系统的性能有一定影响,其中网络拓扑结构的变化对IEEE 1588时钟同步精度的影响比较大;这一研究成果对网络化机载测试系统的设计与使用具有一定的借鉴意义。     

基于单片机的上下肢康复训练机器人

介绍了一种基于单片机的上下肢训练机器人.首先介绍了它的机械设计和控制系统设计.上下肢康复训练机器人由SSU7301单片机控制直流电机系统,由C8051F320单片机负责与上位机的USB通信部分,两部分之间通过串口通信.它可在一台康复训练机器人上实现上、下肢的康复训练,并有被动模式和主动模式2种训练方式,主、被动模式能实...     

一种机载XGA视频信息采集的设计与实现

现代飞机的视频显示系统在机载电子系统中占有越来越重要的地位,具有高分辨率、高品质、大容量、多路抽引的新特点。XGA作为一种数字视频技术,在现代飞机的视频显示系统中得到了广泛应用。本文首先简单介绍了XGA视频信号的特点,其将行场同步信号通过特定变换转换成为共模信号叠加到R、G、B差分信号上。针对这一特点,采用模块化设计思路,实现了对XGA视频信号的采集。     

基于电压递推与FFRELS的航空蓄电池模型参数动态辨识

摘要：针对电池等效电路模型参数具有时变性,难以准确辨识的问题,建立了二阶RC航空电池模型,提出了基于遗忘因子扩展递推最小二乘法(FFRELS)的参数辨识算法;同时针对电池开路电压测量时间长的问题,创建了蓄电池开路电压辨识递推模型,实现开路电压的动态估计,该方法能够准确辨识出模型的参数,有效提高蓄电池开路电压的辨识精度。最后通过仿真实验,验证了该方法能够提高电池模型参数的辨识精度。     

基于变分贝叶斯平行因子分解的缺失信号的恢复

现有的工程信号处理方法都是基于完整的数据采集,并没有考虑缺失信号的处理。而在工程实际中,由于人为因素和自然界不可抗拒的因素,有时会造成传感器失效,从而造成信号采集的缺失。为了消除信号缺失对工程信号处理的消极影响,提出了一种基于变分贝叶斯平行因子分解的信号恢复方法。首先利用平行因子分析理论将采集的振动信号构造成三维张量,同时结合贝叶斯方法,引入潜在变量和超参数,建立贝叶斯平行因子概率图模型;其次采用变分贝叶斯算法推导出因子矩阵和超参数的后验分布,从而进一步推断出缺失元素的分布预测;最后通过分析该模型的下界,初始化参数的选择,使该算法更好的解决信号缺失问题。利用均方根误差和相对平方根误差对该算法的性能进行评估,仿真和实验结果表明,随着缺失比例的增大,变分贝叶斯平行因子分解算法相较于传统的低秩张量补全算法,误差更小,能够更加有效的恢复缺失的信号,有效地解决了工程信号处理中因传感器失效而引起的信号缺失的问题。