液压伺服系统常用的干扰抑制方法

本文介绍了目前常见的抑制干扰的几种方法，分析了它们各自的特点和适用范围，为合理选择不同抑制干扰的方法提出了一些参考意见。     

无线电高度表综合检查仪的设计

设计了一种航空无线电高度表综合检查仪,可以定点输出虚拟的无线电高度信号,以标校对应飞参数据采集通道的采集误差,同时还可以实现射频信号通道衰减量控制,可对机载无线电高度表测高精度、搜索灵敏度和跟踪灵敏度进行在线检测。该检查仪对于提高地勤维护的快速性和准确性具有重要意义。     

一种飞行参数防护记录装置的设计

针对现有的飞参防护记录器不适用于记录大容量飞行参数的问题,设计了一种新型防护记录装置.该装置不仅通过以太网通信总线来连接飞参采集器,可以快速、准确地接收采集器发送的飞行参数,还通过设计掉电储能、备份存储和快捷卸载等功能,全面提升了装置的性能.工程应用实践表明:该装置安全可靠,记录飞参数据的容量和精度都比较高,数据卸载方...     

基于飞参数据的某型航空发动机DEGT估算方法

提出一种适用于某型军用航空发动机视情维修的DEGT估算方法,使用飞参中记录的低压转子转速和高压转子转速反映航空发动机工况,分别建立了发动机巡航状态和加力状态DEGT估算模型,使DEGT估算可以在每次飞行后进行.对一组实际飞行数据的实验分析表明:该方法得出的DEGT与发动机实际性能退化情况相吻合,能够较好地反映航空发动机的状态,可以应用于军用航空发动机状态监控.     

飞参数据在角位移传感器维护中的应用研究

某型飞机副翼角位移传感器输出误差直接影响飞参系统的相关通道采集记录精度,制约了飞参数据在辅助机务维护等诸多方面的应用与研究。针对机载传感器输出误差重复性差等特点,提出利用多元线性回归算法对飞参记录相关历史数据段进行处理和拟合,该方法在补偿传感器输出误差、辅助判断传感器故障和确定传感器校准时机等方面具有较高的精度和工程使用价值。     

深度自动编码器的研究与展望

深度学习是机器学习的一个分支,开创了神经网络发展的新纪元。作为深度学习结构的主要组成部分之一,深度自动编码器主要用于完成转换学习任务,同时在无监督学习及非线性特征提取过程中也扮演着至关重要的角色。首先介绍深度自动编码器的发展由来、基本概念及原理,然后介绍它的构建方法以及预训练和精雕的一般步骤,并对不同类型深度自动编码器进行总结,最后在深入分析深度自动编码器目前存在的问题的基础上,对其未来发展趋势进行展望。     

航空发动机状态参数的关联维数分析

针对航空发动机性能、故障等状态监控的优化问题,以及视情维修的需要,提出了一种混沌时间序列的关联维数提取方法.采用互信息量法和饱和关联维数法,对飞参系统记录的发动机状态参数时间序列的时间延迟和嵌入维数进行了计算,并对时间序列重构相空间,应用G-P算法计算时间序列的关联维数.计算结果表明,发动机状态参数的关联维数为非整数,验证了发动机状态参数具有典型的混沌特性,且关联维数能够正确反映发动机状态参数的特征信息,为发动机状态监控和视情维修提供决策依据.     

样条插值在飞参数据时间标校中的应用

飞参数据记录系统中各通道参数存在着一定的时间差,影响着飞参数据在实际中的应用,针对这种现象,在分析三次样条插值的基础上利用Matlab对某架次飞参数据的排气温度通道进行插值标校仿真.结果表明该方法具有有效性和工程实用性,方法已在基于飞参数据的多项应用中得到了较好的推广.     

基于粒子群算法和支持向量机的故障诊断研究

支持向量机是采用结构风险最小化原则代替传统统计学中的基于大样本的经验风险最小化原则的新型机器学习方法,具有出色的学习分类能力和推广能力,广泛地应用于模式识别和函数拟合中;支持向量机中核函数的参数选择非常重要,它决定着故障诊断的精确度;为了提高电气设备故障诊断的精度和效率,将粒子群优化算法和最小二乘支持向量机相结合,提出了一种基于粒子群支持向量机的故障诊断方法,能够实现对核函数的σ参数进行快速动态选取,提高故障诊断的准确率和效率;实验表明,该方法能够有效地找出合适的核参数,并能取得较好的分类效果。     

灌区灌溉水系统优化综合模型及求解

从整个灌溉水系统着手,研究灌溉水系统管理技术,提出了灌溉水系统优化综合模型,并给出了求解方法。