非线性支持向量回归在航空发动机性能参数预测中的应用

基于飞参数据的航空发动机的状态监控,是当前航空领域应用研究的热点之一。介绍了支持向量机回归理论,并用支持向量回归机和飞参数据对航空发动机特征参数（转差率S）进行了预测。计算结果表明,支持向量机回归方法具有很好的学习能力和预测能力。     

基于HE-SVDD的航空发动机工作状态识别*

针对人工识别航空发动机工作状态的复杂性和耗时性,提出一种基于超椭球分类面支持向量数据描述(HESVDD)的快速识别方法。首先构建了一个根据训练样本分布特征可调的HE-SVDD分类器,使之具有从大规模飞行数据中快速识别发动机工作状态的能力;然后研究了航空发动机状态识别的参数选取和样本生成问题;最后采用HE-SVDD对两个飞行架次的发动机工作状态进行了识别。结果表明,该方法能快速准确地识别出发动机的工作状态,可应用于发动机状态的在线或离线监控。     

基于飞参数据的航空发动机故障预报研究

为了充分挖掘飞参数据的应用价值,研究了利用飞参历史数据对发动机进行故障预报的方法.从理论上分析了飞参数据中的几组参数与发动机性能的内在关系,论述了利用飞参历史数据对发动机的4类故障进行预报的可行性以及具体的预报方法,并结合某型飞机飞参系统实际记录的数据研究了该方法的应用.研究结果对于保障飞行安全具有重要意义.     

基于NABEMD的飞行参数噪声能量估计与消除

飞参系统(Flight Data Recorder,简称FDR)记录的飞行参数采样率低、噪声与野值混杂且呈非线性非平稳性的特点使得传统噪声处理方法难以适用,因而提出一种基于噪声辅助复数据经验模态分解(Noise Assisted Bivariate Empirical Mode Decomposition,简称NABEMD)的噪声能量估计与消除方法,用于飞行参数的降噪问题。该方法首先利用飞行参数和高斯白噪声构造复数据并进行BEMD分解,然后根据虚部各层内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)的能量来估计实部IMF包含的噪声能量,最后根据噪声能量估计值对IMF进行分层处理得到降噪后的信号。仿真结果表明,本文方法相对于现有方法具有一定优势,可以进一步提高飞行参数的降噪精度。     

合成氨弛放气中氩气的回收和应用

<正> 有气体市场是一个潜力很大的市场,据空气产品和化学品公司报道:在15年的合同期内其销售金额约20亿美元,其中接近40％的收入来自美国以外的地区,主要是欧洲。     

基于PCI总线接口卡的ARINC429总线数据仿真与采集系统

设计了一种基于工控机和AEC429-PCI-22/S5 PCI板卡的便携式ARINC429总线仿真与采集系统,描述了系统的硬件原理及组成,并分析了软件结构及PCI板卡的初始化、接收及发送的方法。经测试,该系统实时性好,可靠性高,可满足机载电子设备检测及维护的需要。     

黑河治理项目中游节水研究

黑河流域调水与治理项目成功的关键在于中游的节水。研究了项目实施3 a以来中游的节水效果以及节水的来源,分析了项目中存在的问题并提出了可能的对策。     

反坦克导弹现状和发展趋势

随着新主战坦克防护能力的提高 ,对反坦克导弹的技术性能提出了新的更高要求。介绍了第一、二、三代反坦克导弹的现状 ,分析了反坦克导弹的发展趋势 ,最后对俄罗斯反坦克导弹的独特设计思想进行了简要分析     

飞行系统仿真精度的时序建模检测方法

飞行系统仿真实验可以用来测试飞机的性能,为使仿真测试过程正确可靠,需要对仿真的精度进行检测.采用时间序列建模分析的检测方法.对仿真系统输入与实际系统相同的控制和环境参数,比较两系统输出的飞行参数,相减得到基本平稳的误差序列,然后对该序列进行时间序列建模,并分析建模结果的稳定性,从而检测出飞行仿真系统的精度.实验表明,该方法能够有效检测仿真系统的精度.