增量式监督局部切空间排列算法及齿轮箱故障诊断实验验证

针对局部切空间排列算法面临的无法利用样本标签信息和不能高效处理增量式维数约简问题,提出一种新的增量式监督局部切空间排列算法(Incremental Supervised Local Tangent Space Alignment,ISLTSA)。为充分利用训练样本标签信息,在LTSA算法的基础上加入散度矩阵,构造新的最小目标函数,使得高维样本的低维嵌入坐标同类聚集、异类分离。对于新增样本可能影响部分训练样本局部邻域,更新全局坐标矩阵,获取训练样本低维坐标和新增样本低维坐标,并作为初值进行特征值迭代实现所有样本全局坐标的更新。结合支持向量机分类算法,将ISLTSA算法应用于齿轮箱的故障状态识别,实验分析验证了该方法的监督学习能力,可提高故障状态识别率,并具备增量学习能力,可降低维数约简方法的复杂度。     

某型舰炮随动系统的机电耦合建模及仿真

复杂机电系统中的机电耦合会影响系统的动态特性和响应特性。针对舰炮随动系统,分析了其传动系统的机电耦合因素以及复杂机电系统耦合模型的建模方法。以某型舰炮俯仰随动系统为研究对象,通过分析机电系统各组成部分的传递函数,得到了该系统的动态结构图,建立了该系统的机电耦合模型,应用M atlab/S imu link软件仿真分析了传动系统的摩擦系数和负载的传动惯量对舰炮随动系统动态特性和稳定性的影响。     

改进双树复小波包变换及在故障诊断中的应用

针对双树复小波包分解存在频带错位和频带重叠的缺陷,提出了一种改进的双树复小波包分解算法。该算法通过交换高频子带节点小波包分解后的两节点频带顺序来消除频带错位缺陷,引入切比雪夫滤波器滤去除低频、高频子带理想通带范围之外的频率成分,以消除频带重叠缺陷。将改进双树复小波包谱峭度方法应用于齿轮箱故障诊断,首先将振动信号分解成不同频带的分量,然后利用谱峭度理论自动确定最优带通滤波器参数,获取最佳频带,再采用Hilbert包络解调,准确识别出故障齿轮的转动频率。实验结果表明,该方法能更有效地提取强噪声干扰下的齿轮箱微弱故障特征,验证了该方法的可行性和有效性。     

非线性系统神经网络控制方法研究

采用神经网络理论处理非线性复杂系统,设计了控制网络的各组成部分,给出了具体算法,实现了二级倒立摆系统的稳定控制。     

变结构控制装置的理论分析

介绍了利用复合控制校正以及变结构控制来改进舰炮瞄准随动系统的性能，分析了该装置在滤波与不滤波时对系统性能的影响，阐明了该装置在提高瞄准随动系统稳定性和精度方面的优越性。     

一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法研究

提出了一种基于模糊神经网络的非线性系统故障诊断方法．利用模糊C-均值聚类法对测量空间进行分割，再利用模糊规则对分割后的子空间分别采用BP网络进行逼近，从而获得不同子空间故障输出与测量输入的非线性动力学特性．计算机仿真表明该网络具有良好的泛化性能，方案可行．     

一种基于特定频段信息熵和RBM的健康因子构建方法

针对传统物理健康因子存在单调性差、对早期故障不敏感等问题,提出一种基于特定频段信息熵和受限玻尔兹曼机(SEI-RBM)的虚拟健康因子构建模型。该模型由物理健康因子构建层和特征融合层两部分组成:在物理健康因子构建层中,提出一种基于特定频段信息熵的物理健康因子构建方法;特征融合层中,利用单调性准则选取部分物理健康因子组成特征集,利用受限玻尔兹曼机(RBM)对健康因子特征集进行融合,得到虚拟健康因子。实验结果表明:利用该模型构建的虚拟健康因子能够有效提高滚动轴承性能退化曲线的单调性,有助于提高剩余寿命预测的精确度。     

多约束导引控制一体化的自适应鲁棒滑模设计方法

在攻击机动目标的末制导段, 为使舰炮制导炮弹能够同时满足攻击角、视线角速率测量受限、执行器控制饱和等多项约束, 基于自适应鲁棒控制与动态面滑模设计了一种导引控制一体化设计方法. 首先, 在纵平面内, 建立了弹体的导引控制一体化设计模型. 然后, 设计扩张状态观测器迅速准确地估计出视线角速率与目标机动等未知干扰. 其次, 运用自适应指数趋近律设计了非奇异终端滑模, 以确保视线角跟踪误差与视线角速率在有限时间内收敛至零. 进而, 结合自适应鲁棒项构造动态面滑模与虚拟控制量用以镇定串级系统并削弱变结构项的抖振. 进一步地, 通过设计自适应Nussbaum增益函数, 较好地补偿了由舵机偏转受限引入的控制饱和非线性问题. 运用Lyapunov稳定性理论严谨地证明了终端视线角跟踪误差、视线角速率的有限时间收敛性, 以及系统的一致最终有界性. 仿真实验表明, 所提出的设计方法能够使舰炮制导炮弹在打击具有不同机动形式的目标时, 均具备较好的导引控制性能.     

改进的谐波小波包变换及其在弱故障特征提取中的应用

通过引入频谱幅值修正系数改进了通常的谐波小波包变换。改进的谐波小波包变换使得信号分解前后各子带的频谱幅值保持不变,能精确提取相应子带故障调制信号的强度与频率,为机械故障诊断带来了方便。仿真实验和轴承故障诊断实例不仅表明谐波小波包具有一般正交小波包无法比拟的完美的带通滤波性能和极强的微弱特征信号提取能力,而且还表明改进的谐波小波包变换确实使得信号分解前后各子带的频谱幅值保持不变,能精确提取相应子带故障调制信号的强度与频率,有一定的工程应用价值。