摘要：层次支持向量机(H-SVM)比通常的多分类支持向量算法具有更快的训练速度和分类速度,便于实现在线分类。提出一种基于H-SVM的多类故障诊断方法,根据特征空间中各类故障样本中心之间的距离来逐层划分子类,距离较近的故障样本归为同一个子类进行训练,得到的H-SVM层次结构合理,各层的SVM分类间隔大、泛化性能强。另外,用ν-SVM代替通常的C-SVM作为两类分类器,分类器参数意义明确、变化范围小,更容易确定。针对一个涡轮喷气发动机气路部件故障诊断的仿真实验表明,设计的故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,可以对发动机气路部件的典型故障进行快速诊断。作为应用实例,对JT9D发动机的6种实际故障进行了有效诊断。

摘要：支持向量机能够克服一般神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等不足。提出一种基于支持向量机的航空发动机气路部件故障诊断方法,讨论了支持向量机的核函数选择和参数确定问题,并对“块算法”进行了分析。仿真实验表明,设计的正则化参数和核参数合理,故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,可以对发动机气路部件的典型故障进行正确诊断。

摘要：针对近空间飞行器(NSV)在高超音速飞行时气动参数变化剧烈且容易受到外界干扰的特点,提出快速自适应干扰观测器抗干扰方法.建立近空间飞行器的数学模型,进行抗干扰自适应观测器的设计.通过调整自适应参数和设计补偿项的自适应律,在自适应律中增加非线性指数项,提高了干扰观测系统对复合干扰的逼近速度,使其能够在有限时间内将系统误差收敛为零.对闭环系统性能进行严格的理论分析.在高超声速条件下对NSV进行仿真验证,结果表明,设计的控制方案具有更好的快速性和收敛性.

摘要：本文首次实现了具有高复合表面的磁敏半导体器件的数值模拟;探讨了适合于数值模拟的磁敏半导体器件的边界条件及基本方程的定标方法。所得结果与实验数据基本相符,可以说明器件的内部机理,对磁敏器件的优化设计有指导意义。

摘要：软间隔支持向量机(SVM)分类算法是目前最具有代表性的模式分类算法之一,它在应用中的一个主要困难是确定控制参数C。提出一种新的软间隔SVM分类算法,通过松弛变量改变约束条件,允许数据点进入分离区域但不越过分类超平面,从而避免了参数C的确定问题。计算机实验和故障诊断实例表明,基于新算法的SVM分类器有较高的分类准确性和较好的泛化性能,能够实际应用于模式分类。

摘要：AdaBoost算法是提高预测学习系统预测能力的有效工具。提出一种基于AdaBoost算法的神经网络故障诊断方法,利用多层前向神经网络作为故障弱分类器,实现了对多类故障的诊断。为了克服AdaBoost对数据噪声比较敏感的不足,通过降低错分样本的权重改进了算法。针对一个涡轮喷气发动机气路部件故障的仿真实验表明,这种方法提高了最终故障分类器的泛化能力,改善了其噪声鲁棒性,便于工程应用。

摘要：采用状态反馈控制律,基于Riccati型方程,导出了对象模型存在参数摄动的航空发动机控制系统对传感器失效具有完整性的一个充分条件,并给出了使该充分条件得到满足的一种迭代计算方法。以某型双转子航空发动机为例进行了仿真设计,仿真计算结果表明上述方法有效、实用。对于执行器发生故障的情形,也给出了类似的结论。

摘要：介绍了一种基于数字信号处理器(DSP)的开放体系电火花数控系统的设计与实现技术,给出了系统的软、硬件的主要结构和功能,并着重分析了DSP的任务、工作程序,通过速度、加速度前馈滤波实现了位置闭环和速度闭环,从而保证了系统的静态精度和动态性能。最后给出了该数控系统成功用于TM735电火花机的数控改造实例。

摘要：通过对电火花成型加工过程放电状态的分析,在阐述了传统的间隙电压在线检测与处理方法的基础上,提出了一种新的在线检测与处理方法。该方法利用积分电路对间隙电压进行积分,而后求取其在本分析周期内的平均值,这适合于间隙电压检测适用统计规律的特点。与传统方法相比,本方法无需使用高速数据采集器件和大容量存储器件,硬件成本显著降低,由于无需对大量数据进行处理,节省大量CPU时间,软件更趋简洁。此方法具有很强的工程应用价值,通过对运行结果进行对比,效果良好。

摘要：目前,小学英语课堂教学的质量正越来越受到社会的关注,而小学英语课堂教学的关键在于英语教师的理念的落实与课堂教学的设计.英语课堂教学过程中,教师要创设良好的课堂氛围,运用多样而有效的形式,培养少儿的英语学习兴趣和思维能力,从而提高教学的有效性,达到提高质量的目的.……