基于小波包—灰色神经网络的机电作动系统故障预测

针对健康状态难以预测的机电作动系统,提出一种基于小波包—灰色神经网络的机电作动系统故障预测方法;该方法利用小波包分解对机电作动系统的故障特征进行提取,利用灰色GM(1,1)模型对提取出的12种不同故障模式下的频带值进行预测,并作为神经网络的输入,采用BP三层结构,通过验证取隐含层数为10进行训练,预测结果相对误差只有-0.014 6,取得了较好的预测效果;仿真结果表明:小波包—灰色神经网络方法在机电作动系统故障预测中具有一定的有效性。     

面向模分复用的偏振保持领结型椭圆芯少模光纤的设计

提出了一种弱耦合领结型椭圆芯应力保偏少模光纤(PM-FMF),通过使用高折射率纤芯,所提出的光纤可在1505～1585 nm波段下,支持32个独立的本征模式。椭圆纤芯和领结型应力区的引入,有效地分离了相邻的本征模式。采用有限元法对领结型椭圆芯应力PM-FMF的纤芯及领结型应力区的结构参数进行优化。评估了光纤参数对模式数量、模式间的最小有效折射率差、模态双折射、应力双折射以及弯曲损耗的影响。此外还分析了该光纤的带宽性能,包括模式间的有效折射率、有效折射率差、差分模式时延(DMD)。经数据分析,在1505～1585 nm波段下,该光纤支持的32个本征模式是完全分离的,相邻模式之间的最小有效折射率差大于1.295×10?4。所提出的弱耦合保偏少模光纤能够提高传输容量,在本征模式复用传输中具有潜在的应用前景。     

基于对数变换的六相永磁容错电机故障预测研究

研究电力作动系统用永磁容错电机故障预测问题,有利于准确监控飞行器健康状态,为飞机维修提供决策支持;TS(2*2永磁容错电机特征信号复杂无序,传统灰色模型故障预测精度不高,基于此,提出一种新的故障预测改进方法;TS(2*2首先对原始故障能量特征序列进行对数变换处理,对序列进行一次累加生成,建立GM(1,1)灰色模型,最后将得到的拟合还原成模拟值,得到预测数据;TS(2*2结果表明,故障原始序列经过对数函数变换处理后,预测误差相比于未经处理的基本灰色模型降低了4.63%,预测精度提高到96.5%以上,有效提高了永磁容错电机的故障预测精度。