基于功率谱包络能量和SVM的舰用发动机故障诊断

发动机是军舰上的重要部件之一,其稳定性对军舰的正常航行具有重要影响。以舰用发动机关键部件(主泵轴承)为具体研究对象,提出了基于功率谱包络能量和支持向量机相结合的故障诊断方法。首先获取了大量可表征舰用发动机主泵轴承健康状态的振动加速度信息,对其进行功率谱分析,获得其功率谱的包络能量;以获取的舰用发动机主泵轴承功率谱的包络能量构建特征向量,并设计基于SVM的舰用发动机主泵轴承故障诊断模型,对主泵轴承的故障进行诊断研究。研究结果表明,采用基于功率谱包络能量和SVM相结合的舰用发动机关键部件故障诊断方法,可以很好实现主泵轴承的故障诊断效能,为舰用发动机主泵轴承故障诊断的工程应用奠定了基础。     

军用飞机任务保障规划方案效率分析

针对军用飞机再次出动保障任务规划方案的效率分析缺乏有效的解决方法的问题,构建了基于灰色聚类算法与熵权法相结合的任务保障规划方案效率分析模型。该模型首先利用灰色聚类对保障方案的人员利用率的有效参数进行计算并确定。其后利用熵权法对保障方案的人员数量时间分布进行计算。在此基础上根据任务规划工期、人员利用率、人员数量时间分布三个参数的权重得到任务保障规划方案效率。文中通过实例对构建的效率分析模型进行了验证。结果表明：所构建的效率分析模型能够有效的对军用飞机任务保障规划方案效率分析,且具有较高的可靠性和很好的工程应用价值。     

基于DPCA与LSSVM的飞机发动机异常状态识别

针对飞机发动机异常状态识别精度差、效率低和易误诊漏诊等问题,提出了一种基于动态主元分析 (Dynamic Principal Component Analysis, DPCA)和最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine, LSSVM)的飞机发动机润滑系统异常状态识别方法。首先对发动机润滑系统参数进行DPCA处理以及在线检测是否有故障发生,如果有故障发生,再采用LSSVM方法进行异常状态识别。以某型飞机发动机润滑系统为例,对文中所提方法的准确性进行试验验证,由试验结果得出文中方法能有效提高飞机发动机异常状态识别准确率。     

主元分析在航空发动机关键系统状态识别中的应用

航空发动机是飞机的心脏,因此,对其状态识别进行研究,一直是业界研究并试图解决的热点问题之一。本文以某型真实发动机气路系统为具体研究对象,通过在专业试验平台对其各种运行状态进行试验,采集其大量试验数据,在对其深入分析的基础上,提出采用高压转子相对物理转速、发动机进口温度、发动机进口压力、压气机出口压力、25截面压气机进口温度、低压转子相对物理转速、低压涡轮后温度、低压涡轮后压力等8个主要参数进行状态识别的方法,首先对其进行标准化处理,再对其进行主元分析,采用主元贡献率法计算出主元个数,并据此构建状态识别模型,确定 统计量和SPE统计量。并以确定的 统计量和SPE统计量作为航空发动机气路系统状态健康与异常识别的标志,对航空发动机气路系统健康与否进行识别研究,研究结果表明,该方法可以很好识别出航空发动机气路系统的运行状态,对航空发动机实际运行及所处状态的识别具有重要的使用价值与工程指导意义。     

溶剂对四苯基卟啉氯化锰飞秒瞬态吸收光谱的影响

采用稳态和飞秒瞬态吸收光谱技术研究了四苯基卟啉氯化锰MnⅢ(TPP)Cl在甲苯(TOL)、二氯甲烷(DCM)、乙腈(ACN)和N,N-二甲基甲酰胺(DMF)四种溶剂中的光物理性质.结果表明随溶剂极性的增加,其紫外-可见吸收光谱的B带与Q带与飞秒瞬态对应的漂白信号均发生蓝移.随着MnⅢ(TPP)Cl二氯甲烷溶液浓度的增加, ⁵S₂态寿命无明显变化,⁵S₁态和⁵T₁态寿命依次变短.在四种溶剂中,非极性溶剂甲苯中的⁵S₂态寿命最长而⁵S₁和⁵T₁态寿命最短,这与⁵S₂→⁵S₁能差最大, ⁵S₁→5S0能差最小对应.从弱极性DCM到极性更大的DMF时, ⁵S₁和...