基于系统辨识的滑油试验台油温智能控制

针对航空发动机滑油试验台油温控制系统时变、时滞、非线性和难在线实时控制等问题,提出应用带遗忘因子的递推最小二乘法对系统参数在线辨识和遗传算法整定模糊PID初始参数的组合控制方案。通过matlab编程仿真,和常规方法整定的PID控制及模糊PID控制对比,结果表明,这种基于系统辨识的智能控制算法在系统的稳定性、抗干扰性及鲁棒性方面,明显优于常规控制算法。     

基于D-S证据理论和RBF网络的航空发动机叶片损伤图像识别技术研究

针对航空发动机叶片损伤图像采集过程中存在的不确定性因素及单一RBF网络或D-S证据理论在叶片损伤图像识别中存在的不足,提出一种基于D-S证据理论和RBF网络相融合的决策级信息融合损伤图像识别算法。首先,用RBF网络对损伤图像进行初步识别;然后,将RBF网络识别输出结果作为D-S证据理论的基本可信度分配;最后,利用D-S联合规则进行合成,得出最终识别结果。通过单一优化RBF网络的图像识别结果和融合识别结果的对比分析,证明了该方法在航空发动机叶片损伤图像识别方面的优越性。     

基于改进GA算法优化RBF网络的航空发动机叶片损伤图像识别

通过对航空发动机叶片损伤图像进行识别,可以快速准确的发现叶片损伤状况,有利于对故障进行及时有效的预测。本文对损伤图像进行分割,提取损伤图像特征参数,采用改进GA算法优化RBF网络参数的方法建立航空发动机叶片损伤图像识别模型,对损伤图像特征参数样本进行仿真实验,识别正确率为93.33%,同时与单一RBF网络模型识别结果进行对比分析,结果表明该方法更加优越有效。