分数阶阻尼在滚动轴承故障诊断中的应用

由于分数阶微积分具有计算精度高和速度快的优势,因此将分数阶微积分的相关理论应用到滚动轴承故障诊断中,建立了分数阶阻尼滚动轴承内圈动力学模型,并利用分数阶傅里叶变换的四阶中心距确定分数阶的最优阶次,分析了分数阶阻尼滚动轴承内圈故障的动力学响应特性。仿真结果表明,随着分数阶阶次的增加,滚动轴承内圈的轴心轨迹由混沌逐渐变为稳定的周期运动;仿真分数阶频谱图更符合实验频谱图。分数阶阻尼模型比整数阶阻尼模型更能反映滚动轴承故障的振动特性,可取得比传统的整数阶阻尼更好的效果。     

基于声发射技术的铁路重载货车滚动轴承故障诊断研究

通过声发射检测技术对铁路重载货车滚动轴承故障进行不解体诊断,利用小波包分析技术对采集到的声发射信号进行分解和重构,提取故障信号的能量特征向量,将处理后的特征向量输入到BP神经网络进行滚动轴承故障模式识别,进而判断轴承是否发生故障以及故障的类型。经过使用大量的实际滚动轴承实验数据进行验证,其结果都表明了使用本文的方法的有效性。     

基于时频图和CNN的滚动轴承故障诊断

针对传统轴承故障诊断方法泛化能力差,提出了一种基于时频图和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行短时傅里叶变换,构造时频图;然后,将训练信号的时频图作为卷积神经网络的输入,训练网络模型;最后,将测试信号的时频图输入网络模型,实现对滚动轴承的故障状态识别。通过美国凯斯西储大学的开放数据集进行多组验证实验,结果表明该方法能够有效的判断轴承是否存在故障,并且能够识别故障类型,准确率可以达到97.63%以上。     

基于多噪声数据训练CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断

针对传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)在直升机自动倾斜器滚动轴承噪声环境下诊断效果不佳的问题,提出一种基于多噪声数据训练CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在原始振动信号中随机添加不同大小的高斯白噪声,然后利用小波变换方法构造不同噪声下的时频图,最后利用CNN对不同噪声下的时频图进行故障分类。利用课题组和美国凯斯西储大学的公开轴承数据集开展真实诊断实验,结果表明,与传统CNN相比,极大地提高了在噪声环境下的故障识别率。     

再入弹头小不对称俯仰气动特性测量技术研究

再入弹头小不对称俯仰力矩的精确测量一直是风洞试验领域的一个难题。设计了轴承铰接式自由振动系统,以同时测量模型的动稳定性导数和静力矩系数。滚动轴承提供系统在俯仰通道的自由度,同时在弹性梁断裂时保护模型不受破坏;可拆卸弹性梁可根据试验要求更改结构尺寸,调整系统振动频率及应变片输出信号的质量。利用本系统在Φ500mm 高超声速风洞进行了模型风洞试验,试验结果重复性及试验稳定性好,静态力矩系数测量结果达到10-6量级,证明了系统的精确性与可靠性。     

高速滚动轴承-转子系统的摩擦阻尼减振

为了抑制高速滚动轴承-转子系统在通过临界转速时的过大振动,本文采用了摩擦阻尼弹性支承结构.分析了该支承的减振机理和支承特性,设计了摩擦阻尼器,研究了其对转子系统不平衡响应的影响.结果表明,采用适当的机械结构,阻尼器的刚度因子和摩阻因子只与内环的锥角和接触面摩擦因数有关.通过改变这两个参数和外壳轴向刚度,可改变其刚度和阻尼特性.在转子系统支承中引入摩擦阻尼器能够降低支承刚度,从而降低系统的临界转速,避开工作转速.此外,还可增大支承阻尼,抑制临界振幅,减小系统的振动外传力.     

基于小波分析的飞行器结构紧固件松动故障分析方法

基于小波分析方法提出一种飞行器结构紧固件松动故障分析方法。该方法通过对振动信号进行连续小波变换得到振动信号能量在时频域的分布,比较正常信号和故障信号频带的变化规律,实现对紧固件松动故障分析。时频分析结果显示,小波分析方法可以准确跟踪振动过程中信号频率的瞬变特性,且频带清晰,故障特征明显,为今后结构紧固件松动故障分析提供一种有效途径。     

回转周期结构的振动特性分析

本文阐述了回转周期结构振动特性分析的有限无法。文中采用扇形厚板元和波传动法,计算了叶轮组合件的振动特性,比较了叶轮组合件与单独叶片及轮盘振动特性的差异,並讨论了叶轮组合件几何参数变化对其振动特性的影响。     

航空发动机主轴承使用状态寿命预测模型(英文)

航空发动机主轴承寿命的实际可靠预测对于发动机的安全运行至关重要。使用状态寿命(即状态良好、初始损伤、故障发展和即将失效4个寿命阶段)描述航空发动机主轴承的使用寿命,并提出了一种基于支持向量机和模糊逻辑推理的主轴承状态寿命分析模型。首先,讨论了理论计算模型,采用轴承疲劳累积损伤模型,利用修正的Lundberg-Palmgren模型,结合飞参记录数据计算主轴承装机以来的累积寿命消耗,确定状态寿命的理论值。然后,详细阐述了状态寿命评估模型,该方法通过选取轴承振动的时域、频域统计量作为特征矢量,利用支持向量机作为辨识算法进行滚动轴承状态寿命的智能评估。最后,基于模糊逻辑推理融合主轴承状态寿命的理论计算模型和状态寿命评估模型得到主轴承状态寿命模型。采用滚动轴承的全寿命试验验证模型的有效性和可行性。     

具有外圈单一点蚀故障的滚动轴承动力学建模及仿真

为揭示滚动轴承外圈单一点蚀故障机理,基于Hertz接触理论和接触变形量渐变释放的客观事实,考虑了滚动体通过外圈点蚀故障时外圈自身变形量的影响,在给出滚动体进入和离开故障区时变形量的释放变化规律和计算方法基础上,建立了外圈含单一点蚀故障缺陷的滚动轴承动力学模型。通过数值仿真和实验验证,证明了本文模型的正确性,为滚动轴承外圈故障诊断提供了理论依据。     

挤压油膜阻尼器失效边界探索

挤压油膜阻尼器设计不当，会导致功能失效。创建了弹支挤压油股阻尼器的双稳态区域图和减振失效边界围。只要轴承参数B和质量估心率U值不在双稳态区域内，便不会出现双稳态特性；离开诚振失效的边界，便可有效的减振。研制挤压油膜阻尼器时，应用此二图，可以带来很大的方便。     

高速向心滚子轴承准动力学分析

本文建立了一个准动力学模型以分析高速滚子轴承的打滑及滚子歪斜现象。模型对轴承轴向采用分片计算方法以解决偏载现象;在计算接触变形时考虑了与油膜厚度的关系;提出了如何判定承载滚子以减小计算量的方法。在大量计算的基础上,分析了轴承间隙、外载荷、转速、内圈倾斜及滚子数等因素对轴承打滑、滚子歪斜及轴承疲劳寿命的影响。其结论对轴承结构设汁有较大参考价值。所编的计算程序可作为实际轴承设计的辅助工具。     

挤压油膜阻尼器失效问题的实验研究

描述了对挤压油膜阻尼器的减振特性实验，双稳态区域实验和减振失效边界实验。结果证明：《挤压油膜阻尼器失效边界探索》一文中作出的双稳态区域图和减振失效边界图是正确的，具有满意的工程实用精确度。     

齿轮胶合判定方法的分析

本文将判定齿轮胶合的方法分为齿面形貌法、齿轮磨损量法和齿轮动力响应法,并分析了各种判定法的特点。目察法简单易行;铁谱法、原子吸收法、光电比色法和齿轮动力响应法判定准确、可靠性高,并可用于齿轮胶合故障的监控。     

基于神经网络的直升机自动倾斜器轴承故障诊断方法

为了进一步提高直升机的安全性，利用BP神经网络和RBF神经网络对直升机自动倾斜器轴承进行故障诊断。完成了直升机自动倾斜器轴承故障植入试验，获取了自动倾斜器轴承的故障振动数据，并进行了振动数据的特征信号提取。采用振动数据特征信号的多参数融合作为神经网络的输入，对自动倾斜器轴承故障进行诊断，获得了较高的故障诊断率。采用基于神经网络的故障诊断方法，自动倾斜器轴承各类故障的最高故障诊断率均大于89%。     

空空导弹吊挂疲劳寿命分析

针对空空导弹吊挂在挂飞过程中承受多种复杂多变的载荷(如挂飞振动载荷、机动抖振载荷、起飞着陆冲击载荷等)产生的疲劳破坏问题,研究利用仿真计算其疲劳寿命。在总结国内外最新疲劳理论研究的基础上,提出了基于有限元的时域和频域相结合的疲劳分析方法,在空空导弹吊挂的疲劳研究上形成了一套较为完善的分析流程。以某型空空导弹吊挂为研究对象,对其结构及工况特点进行了探讨和分析,借助Msc.Fatigue软件平台建立了吊挂的疲劳损伤模型,结合S-N曲线,计算出其疲劳损伤及其疲劳寿命,并总结出吊挂疲劳寿命的主要影响因素,对具体的型号研制工作有一定的指导意义和工程应用价值。     

基于RBF神经网络的航空发动机轴承故障诊断

提出一种新的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。利用小波包分解对轴承的动态信号进行分析、提取特征,采用RBF神经网络进行承故障诊断。对7类故障进行了实验,结果表明该方法具有很好的故障诊断效果。     

尾流作用下对转涡轮叶片振动的流固耦合数值分析

采用对转涡轮设计可以提高喷气发动机的推重比.本文应用ANSYS/CFX软件,采用流固耦合数值分析方法对低压涡轮转子叶片进行了分析.对一定的涡轮工况,得到了高压涡轮转子叶片尾流作用下的低压涡轮转子叶片振动的应力和变形变化规律.采用傅里叶变换,对流体激励力、叶片应力及变形相应进行频谱分析,结果表明:在复杂来流激励下,叶片的第一阶振动较易被激起;但高阶振动响应不可忽略;而且叶身温度场不同,被激起的振动阶次也不同.     

旋翼转速变化对直升机需用功率、配平、振动及噪声的影响分析

建立了适用于变转速旋翼直升机的综合分析模型,该模型可用于综合分析直升机稳态飞行时的旋翼需用功率、全机配平操纵、旋翼桨毂振动水平与旋翼气动噪声。并且使用UH-60A"黑鹰"直升机的飞行试验数据及相关研究结果验证综合分析方法的准确性。在此基础上,分析旋翼转速变化对旋翼需用功率、全机配平操纵、旋翼桨毂振动水平与旋翼气动噪声的影响,从而为转速优化设计提供依据。结果表明,改变旋翼转速会导致上述4个特性同时发生明显变化,而在本文算例中适当地降低旋翼转速可最多降低19.2%的旋翼需用功率与6.7%的旋翼气动噪声,但是却会造成旋翼操纵受限和旋翼桨毂振动增加的不良后果。     

周期结构和太阳电池翼的模态分析

基于周期结构的振动理论,把折叠状态太阳电池翼当作拟周期结构处理,解释了太阳电池翼在进行模态分析时所出现的“主模态局部化”现象,了解该现象对于在实验模态分析中确定阻尼系数具有重要意义。同时从理论上说明了,简单的基板模型的第1阶特征值是整翼模型的第1阶特征值的近似值。两个算例计算的结果支持了这个观点。