关联维数在航空发动机转子振动监控中的应用研究

将分形动力学思想引入航空发动机转子振动系统的信号监控中,利用关联维数定量辨别不同故障模式.该方法是通过直接分析系统的输出,即振动信号来识别故障的产生机制,为机械故障的逆问题求解提供了新的思路.     

航空发动机转子相位差的试验研究

采用带机匣航空发动机模型转子试验器,模拟了航空发动机转子系统在不平衡力及各种碰磨力作用下的故障现象,测试分析了转子振动信号,研究了转子系统在故障与正常状态下的相位,验证了振动信号相位分析应用于发动机整机振动故障监测的可行性.     

关联维数和Kolm ogorov熵在航空发动机故障诊断中的应用

总结了关联维数和Kolmogorov熵的计算方法,给出详细的计算步骤,并通过对某型发动机在不同状态下关联维数和Kolmogorov熵的计算和混沌特性分析,提出一种将关联维数和Kolmogorov熵结合使用的新的故障诊断手段。实验结果表明:由于不同故障的动力学产生机制不同,通常也具有不同的关联维数和Kol-mogorov熵,故关联维数和Kolmogorov熵可用于故障的特征提取。      

基于排列组合熵的转子振动信号故障诊断SVM方法研究

针对发动机转子的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的SVM故障诊断方法。利用转子实验台,模拟了转子正常、转子不平衡、转子不对中、动静碰磨和基座松动5种典型振动模式,并使用振动传感器采集多路振动数据。计算振动数据的排列组合熵并将其作为故障特征向量,对特征向量样本集进行多级SVM分类诊断,并运用小波包能量特征提取方法提取信号特征。实例计算与结果对比表明,本文方法的正确率要高于基于小波包能量提取特征的SVM分类诊断方法,在提取转子振动信号的特征向量及在小样本下的故障分类诊断等方面,具有可行性和有效性。     

基于小波包能量谱的航空发动机故障特征提取方法

使用成熟的旋转机械振动信号频谱分析方法,对采集到的多台航空发动机试车振动信号进行分析,找出能反应出发动机转子不对中、转子不平衡和转静件碰磨3种故障频谱特征的振动信号.再使用小波包将信号分解为不同的频段,之后分别计算能反应出故障信息的特征频段的能量,将它们组成用来区分上述3种故障的特征向量,为以后的航空发动机故障的模式识别做准备.     

基于监督流形学习的航空发动机振动故障诊断方法

航空发动机故障诊断中一个有挑战性的难题就是如何处理具有高维数、非线性化特点的故障数据,传统模式识别方法很难发现这类数据集的真实结构,导致故障诊断准确性不高。针对这一问题,将一种新兴的非线性维数约简技术——流形学习引入航空发动机振动故障诊断,提出基于监督流形学习理论的航空发动机特征提取与识别方法。该方法首先采用最近兴起的监督局部线性嵌入流形学习算法对蕴含在高维振动故障数据中不同故障的流形特征进行学习,映射到低维嵌入空间以实现故障的特征提取,在降维后的流形特征空间中构造分类器实现故障识别。利用航空发动机转子故障数据对方法的有效性进行了验证,结果表明,该方法显著提高了故障诊断性能,克服了传统的模式识别方法PCA和LDA的不足,并且在训练样本数为每类100的条件下,该方法的平均故障诊断正确率比PCA和LDA分别高出2.93%和7.20%。     

基于趋势分析的发动机振动故障识别

总结十种航空发动机整机故障的振动特征发现,单纯从频率角度分析几乎所有故障模式都表现为转子基频,但是不同故障的振动幅值发展趋势却有所不同.基于此提出了基于趋势模型的发动机振动故障识别方法.讨论了发动机整机振动趋势的数学描述及不同故障模式的趋势发展特征;建立了平稳波动模型、周期摆动模型、线性发展模型和阶跃突起模型分别描述发动机振动正常状态和三种典型故障模式;为了有效识别上述四种模型,提出了模型识别准则并实现了识别算法.最后以四组发动机实测趋势数据作为案例进行验证,结果表明该方法可以有效地区分故障模式,验证了该方法的正确性和工程实用性.     

基于优化信噪比算法的航空发动机振动信号分离

为克服噪声对航空发动机振动信号的影响,提出一种优化信噪比的航空发动机振动信号分离方法,其通过建立时延自相关目标函数,对最大信噪比盲源分离算法进行优化。利用该方法,对航空发动机仿真混叠振动信号进行分析,分离后的信号频谱与源信号一致;对具有故障的实测航空发动机振动信号进行分离,成功分离出不同故障的振动特征。本文提出的方法为航空发动机振动信号的监测和故障诊断,提供了一种新的思路。     

航空发动机盘腔积油振动故障分析

以大涵道比航空发动机盘腔积油振动故障为研究对象,正向分析振动故障树。对比积油转子自激振动失稳原理和故障转子的信号特征,确定故障原因。画出故障特征频率伯德图和等效激振力坎贝尔图,发现积油转子进入不稳定区失稳后的自激振动频率为发动机转子-支承系统高压激振第4阶临界转速,当积油转子转速退出不稳定区下边界后振幅存在明显的滞后现象。本文所做工作可为航空发动机盘腔积油故障诊断提供经验和依据。     

基于Kolmogorov熵的转子-机匣系统故障诊断研究

提出了基于Kolmogorov熵的航空发动机转子—机匣系统状态识别和故障诊断新方法。应用关联积分算法,基于实测的航空发动机机匣振动时间序列求解了转子—机匣系统不同工作状态和故障状态的Kolmogorov熵;基于Kolmogorov熵,对航空发动机转子—机匣系统进行了状态识别和故障诊断。研究结果表明,该法具有较高的状态识别和故障诊断能力。     

离心式压气机出口动态压力的关联维数特征分析

基于相空间重构理论,以800kW离心式压气机在不同工况下的出口动态压力为研究对象,分析了其时域、频域和关联维数特征,目的是实现喘振识别.结果表明:系统稳态时,动态压力幅值小且随机特性强,系统的混沌特征较为明显.此状态下的关联维数曲线波动很大,饱和关联维数也较大(8～20),并且部分时段不存在饱和关联维数.而随着系统经过...     

转子碰摩振动响应的非线性时间序列分析

针对碰摩转子系统的非线性特性 ,采用动力学非线性时间序列分析的方法对其振动响应进行了分析研究。基于动力学重构的基本理论 ,对碰摩转子响应进行了状态空间重构。在此基础上 ,进一步对碰摩转子系统振动响应进行了相关维数的估计 ,不同的相关维数值表明了系统是处于周期或拟周期运动 ,还是处于含有拟周期的混沌运动 ,或者是明显的混沌运动。系统碰摩严重时的相关维数值会比碰摩较轻时的相关维数值大 ,进一步对实验数据的计算结果也证实了这一点。     

刀具声发射信号混沌特征提取及趋势分析

旨在建立一种基于多混沌特征演化分析的刀具磨损状态监测方法,通过计算刀具声发射信号的混沌特性参数分析其磨损趋势。建立首先基于混沌理论分析和描述刀具不同磨损阶段声发射信号的混沌特性,包括：定性描述,即重构相空间的奇异吸引子轨迹和庞加莱截面;定量描述,计算不同时间段声发射信号的关联维数、最大Lyapunov指数等。其次,采用最小二乘回归方法对所计算的混沌参数进行趋势分析。结果表明,声发射信号具有混沌特性,而且关联维数和最大Lyapunov指数演化趋势与刀具的磨损状态具有一定的关联,从而为刀具磨损状态的在线监测和预测提供了新思路。     

Modeling and a Correlation Algorithm for Spaceborne SAR Signals

A mathematical model of a spaceborne synthetic aperture radar (SAR) response is presented. The associated SAR system performance, in terms of the resolution capability, is also discussed. The analysis of spaceborne SAR target response indicates that the SAR correlation problem is a two-dimensional one with a linear shift-variant response function. A new digital processing algorithm is proposed here in order to realize an economical digital SAR correlation system. The proposed algorithm treats the two-dimensional correlation by a combination of frequency domain fast correlation in the azimuth dimension and a time-domain convolver type of operation in the range dimension. Finally, digitally correlated SEASAT satellite SAR imagery is used in an exemplary sense to validate the SAR response model and the new digital processing technique developed.     

利用图像相关等级的目标判别方法及其应用

提出一种根据PCA重构图像与原目标相关等级进行的目标识别方法,解决伪目标参与识别影响识别准确度的问题。首先建立目标模板库特征空间,将定位到的目标对象映入特征空间,利用PCA变换进行图像重构,定义降维重构图像与原目标之间的相关度函数,根据该函数判别图像等级;若原目标与其重构图像相似度很低,认定原目标为伪目标,将其剔除,不进入识别过程;若认定为真实目标后,根据相似性程度,分别选用降维重构图像或原图像作为识别对象,利用Hu不变矩距离分类器进行识别。该方法可有效剔除伪目标,并根据图像质量选用识别目标,提高了目标识别准确度,交通卡口获取的实测车辆图像车标识别试验验证了该方法的鲁棒性和有效性。     

基于系统混沌指数的航空发动机状态监测

从混沌理论、分形学的角度研究了航空发动机失稳工作,计算了发动机失稳过程系统混沌特征量的变化.采用小波降噪对压气机压力数据作预处理,重构了系统相空间,改进了关联积分的计算方法,在此基础上采用滑动窗口方法计算了发动机失稳过程中系统李雅普诺夫指数、关联维数的变化.计算结果显示,发动机失稳过程中系统的混沌指数有显著的改变,系统进入失稳状态李雅普诺夫指数增大0.19,而关联维数则减小0.45,表明混沌指数可用于发动机系统的状态监控,亦为发动机失稳运动的特性研究提供了新思路.      

非线性时间序列的动力学混沌特征自动提取技术

提出了一种非线性时间序列混沌特征的自动提取方法.该方法直接根据非线性时间序列, 依次计算出延迟时间、嵌入维数、相关维数、最大李雅普诺夫指数、相轨迹特征以及Poincare特征等混沌特征, 整个特征的提取过程自动完成, 毋须人工干预.最后用算例表明了该方法的有效性和正确性.该方法对于利用非线性混沌特征进行非线性系统故障诊断和趋势预测具有重要意义.      

基于小波消噪的进气道动压信号的分析

结合进气道隐身装置与某涡扇发动机地面联合试验所采集到的数据,研究了在小波消噪基础上对发动机进气道动态压力信号进行定量处理和分析的方法和步骤。结果表明,信号的频谱分量主要集中在100Hz以下。低发动机转速时,进气道气流形成的涡旋较大。随着转速的提高,压力升高,紊流度增大。证明了在高速紊流的脉动压力系统中存在奇怪吸引子,关联维数为5～6。      

平面混合层中混沌特征的实验研究

用热线风速仪和数据采样技术得到混合层中瞬时速度时间序列。计算了给定流向位置处,沿垂直于混合层的方向（横向）上不同点的流速功率谱、相关维数和相关熵;分析了流场的混沌特征;给出了流场横向变化特点。