摘要：针对航空发动机的实际故障特点,首先,分析了对航空发动机涡轮叶片三维叶尖间隙、包括叶尖表面径向间隙、轴向与周向倾角三维参数的变化信息进行光纤传感检测的需求;然后,针对拟采用的光纤传感器形式——双圈同轴光纤束传感器在反射面相对传感器端面存在径向间隙、空间倾角的情况下建立了三维空间输出调制函数模型,设计了接收光纤虚像端面与入射光斑的交叠面积补偿算法以及接收光纤虚像端面的平均光强修正算法;其次,对建立的传感器输出特性数学模型在反射面平行、仅存在轴向倾角、轴向周向均存在倾角这3种情况下分别进行了仿真计算,并与相同探头参数下的实验结果进行了对比分析;最后,对不同光纤传感器参数下的输出特性进行了仿真。结果表明,新建立的双圈同轴光纤束传感器三维空间输出特性数学模型不仅从理论角度还原出了传感器在反射面三维空间参数变化下的输出特性,还能指导不同三维空间位移测量应用下的光纤传感探头设计工作。

摘要：设计了用于测量滑动轴承油膜的双圈同轴式光纤位移传感器,建立了双圈同轴光纤传感器调制函数的数学模型,并对其补偿机理进行了分析。对影响传感器特性的参数,包括接收光纤纤芯半径a0、发射光纤和接收光纤的轴间距d、光纤的最大入射角θc等进行了仿真计算和分析。结果表明,这种光纤传感器可以有效地消除因光源光强波动、表面反射率以及光纤传输损耗的改变对输出特性的影响。最后,通过分析给出了系统最终选定的设计参数。

摘要：航空发动机涡轮叶片叶尖间隙呈三维变化特点,传统光纤式叶尖间隙检测系统的测量结果受维间耦合影响精度差,信息源单一。本文利用一种沿直角等腰三角排布的三路双圈同轴式光纤传感基元组成的传感探头,通过BP神经网络解耦方法,实现了从传感器输出到叶尖端面径向间隙、轴向倾角和周向倾角三维参量的解耦。设计加工三维测量光纤传感器和后续调理电路并对检测系统进行了静、动态实验验证。实验结果表明:该系统径向间隙静态测量的最大误差为47μm,标准差为10μm,轴向和周向倾角的静态测量最大误差分别为0.49°和2.32°,标准差分别为0.13°和0.36°。系统具有良好的重复性和可靠性,径向间隙的动态测量标准差小于18μm,轴向和周向倾角的动态测量标准差小0.2°和0.5°,能够满足航空发动机涡轮叶片叶尖间隙三维参量快速实时检测的需求。

摘要：针对海水泵滑靴副水膜厚度测量需求,利用反射强度调制型位移光纤传感器工作原理设计并实现了一种水膜厚度检测系统。设计了与海水泵结构相对应的光纤探头,其采用具有较好补偿功能的三圈同轴型光纤束结构消除了由光源强度、反射表面性质以及光纤光强损耗和弯曲损耗等因素带来的影响;开发了由光源模块、电源模块、光电转换模块、低通滤波模块、信号比值模块等组成的前置器用于信号调理。对开发的水膜厚度光纤检测系统进行了静态性能和动态性能测试实验,结果表明:该检测系统的测量精度可达微米级,测量系统的量程为1 000μm,灵敏度为3.45mV/μm,动态性能良好,满足了对海水泵水膜厚度的检测需求。

摘要：为实现人体下肢步态动作的连续识别,提出了一种利用表面肌电信号进行下肢关节运动角度连续解码的方法。首先利用光学运动捕捉实现下肢关节运动角度的计算,然后采集下肢运动相关主力肌肉的表面肌电信号并提取其活动强度信息;在此基础上,基于受限玻尔兹曼机构建深度自动编码器（DAE）,实现多路表面肌电信号强度时间序列的低维空间编码和最优特征提取;最后,利用BP神经网络建立特征量与关节矢状面运动角度之间的非线性回归模型。实验结果表明：该方法提取的信号特征信息优于传统的主量分析方法,采用提出的模型能够更精确地估计下肢关节连续运动角度,其估计值与真实值的均方误差较传统方法降低25%-35%。研究结果为人机交互接口技术的开发、实现下肢可穿戴智能装备的生物电连续控制、提高人机运动平稳性奠定了基础。

摘要：针对传统纯意念运动想象脑控范式和稳态视觉诱发脑控范式存在范式训练难度高、设备集成复杂及高成本、不易随身携带等问题,借助表情辅助脑电信号适应性广、识别率高和易于便携化系统集成的优势,提出了基于表情辅助的假手脑控方法;研究构建了一种基于表情辅助的假手便携可穿戴脑控系统,包括硬件选型设计与系统组建,及表情辅助脑电信号分类识别算法和假手控制算法的设计研究与软件模块开发等,实现提眉、皱眉、左撇嘴和右撇嘴4种辅助表情脑电信号的检测识别,对应完成假手的手指张开、手指闭合、手腕内旋和手腕外旋4个动作的控制,并进行在线实验验证。结果表明:基于表情辅助的假手脑控方法不仅优于传统的稳态视觉诱发脑控范式(去掉了系统中原所必须的稳态视觉诱发器),而且优于纯意念运动想象脑控范式,平均在线识别与控制准确率高于85%。

摘要：下肢康复机器人以其诸多的优势而逐步取代传统的康复治疗手段。在论述下肢康复机器人及其人机交互控制方法研究现状的基础上,针对下肢康复机器人对患者运动意图与运动能力感知的双重需求,提出了一种基于表面肌电信号的受试者运动状态的精密感知方法,包括表面肌电快速识别人体步态事件、表面肌电连续解码人体下肢关节运动角度,以及表面肌电定量预测人体下肢主动关节力矩。为了实现患者自主引导和下肢康复机器人按需辅助训练,深入讨论分析了下肢康复机器人的系统设计和基于表面肌电精细感知的人机交互控制方法。最后,展望了下肢康复机器人的未来研究方向与内容。

摘要：针对航空发动机压气机健康监测提出了一种基于线性矩阵不等式(LMI)和H∞优化理论的航空发动机压气机传感器鲁棒故障诊断的方法.在航空发动机具有模型不确定性和外界噪声的情况下,应用基于神经网络的线性拟合方法实现航空发动机压气机离散模型的建立;并通过LMI和H∞优化问题的求解得到未知输入观测器的设计参数,实现具有强鲁棒性的传感器故障诊断.该方法比以前研究中未知输入观测器故障诊断方法的优点在于能够同时处理模型不确定性和外界噪声.应用ALSTOM公司提供的燃气涡轮压气机模型进行了仿真验证,在压气机具有白噪声模型误差和正弦外界干扰的情况下,实现对小于测量范围2%的传感器故障的检测和诊断.

摘要：从模型设计基础出发，创立模糊神经网络诊断模型，给出它的突出特点。然后将其应用到大型汽轮发电机组故障诊断中，建立分级组合式神经网络诊断系统；通过诊断举例，分析了该模型的智能诊断机理和优越性。

摘要：针对自发型脑电信号识别率低、个体差异度大等问题,提出了一种新的基于表情驱动脑电信号的脑机接口方式,并进行了建模仿真及实验验证。利用神经元集群模型对表情驱动脑电信号进行机理建模与仿真分析,得到自发表情的相关脑区及表情驱动脑电信号的频率分布特性;提出了一种基于小波变换和人工神经网络模型映射的表情驱动下脑电信号分析识别方法,有效提高了表情驱动下脑电信号的识别率。从神经生理学角度验证了表情驱动脑电信号的特征来源是受大脑前额叶皮层和边缘系统相互协调共同控制的,并通过实验验证了所提脑电信号分类识别算法切实有效,其最高分类准确率可达85%。