振动信号分析技术在机械故障诊断中的应用

本介绍了对压气机试验装置进行监测信号处理的情况，通过用CF－920动态信号分析仪对大量的振动信号分析处理后，诊断出试验件和测扭器等重要部件产生异常振动的原因。为该设备的试验，维修和部件更换提供了决策依据。保证了设备的安全运行。本讨论了故障诊断实例也为旋转机械的故障识别提供了方法。同时证明了信号分析技术在旋转机械的运行与维护中的重要作用。     

基于Smart Client的先进航空设备监测诊断系统应用架构设计与实现

随着科学技术的发展,现代航空设备在功能日益增强的同时,结构越来越复杂,自动化和智能化程度不断提升,规模、运行速度和可靠性要求也越来越高,因此,发展能够确保飞机全系统安全可靠运行的各种先进设备监测与故障诊断技术显得尤为重要.     

飞机机械故障诊断专家系统方法初探

分析了人工神经网络与基于知识的专家系统在诊断系统建立上的不同点,给出了飞机机械故障诊断专家系统的故障树模式,建立了一种适合故障诊断的基于BP神经网络的专家系统框架.     

简讯

“民航发动机磨损状态监测诊断系统”通过鉴定由南京航空航天大学民航学院左洪福教授承担的“民航发动机磨损状态监测诊断系统”,于近日通过了民航总局组织的项目验收和成果鉴定。航空及民航交通运输领域的专家、领导认真审查该项目后,给予了高度评价。“民航发动机磨损...     

基于DICOM标准的医学影像辅助诊断系统的实现

结合医学影像信息学与计算机科学的相关知识，分析了在构建PACS时，实现基于DI—COM标准的医学影像辅助诊断系统的方法。从系统框架设计、系统功能分析、运行环境要求、开发平台以及主要应用的相关算法等方面对医学影像辅助诊断系统的实现做了深入的分析，并设计实现了基于DICOM标准的医学影像辅助诊断系统。     

模拟涡轮旋转叶片冷却通道换热的初步实验研究

随着先进的动力装置向高推重比发展,涡轮前燃气的进口温度也越来越高,不但导向叶片需要高技术的冷却,转子叶片也必须进行相应的冷却。但是,以往的冷却研究大部分都建立在静止叶片的基础上,而对转子叶片却研究甚少。事实上.只有对旋转冷却通道换热进行系统的研究,才有可能对整个冷却系统作更精确更有效的设计。为此,旋转冷却系统的研究正成为越来越重要的课题。     

美国FADEC的研制和发展

航空发动机技术的迅速发展对控制系统提出了越来越高的要求,如控制变量多、控制精度高、控制功能复杂、可靠性高、重量轻体积小,以及日趋要求与飞行控制、武器控制系统等有密切的接口关系.从60年代末70年代初开始,世界各国在研制、生产机械液压式发动机燃油调节器的同时,致力于发动机电子控制、特别是全功能数字式电子控制FADEC系统的研     

舰载全电推进系统智能燃气轮机的关键技术及发展展望

随着对性能、运行安全和节能减排的日益重视,对燃气涡轮发动机的设计要求越来越高。在过去的10年中,智能燃气涡轮发动机由于可以兼顾性能及可靠性而越发受到重视。通过提炼智能燃气涡轮发动机的收益及挑战,系统回顾了智能燃气涡轮发动机涵盖的技术领域及需求。通过与航空发动机及地面燃气轮机的典型任务剖面差异进行对比,提出针对舰载燃气涡轮发动机智能化特色需求。在此基础上,梳理出进气畸变实时监测及畸变指数评估、压缩系统喘振预警及叶片振动监测、高压涡轮自适应热管理和高温旋转件叶尖间隙测试4项关键技术。重点讨论了每项关键技术带来的收益、国内外研究现状及实施这些技术所面临的挑战。然而,上述关键技术的落地仍需从单一技术的成熟及完善、多维度的技术收益论证2个层次持续开展相关工作。     

中国模具工业发展现状与展望——访中国模具工业协会常务副理事长、秘书长曹延安

模具是生产各种工业产品的重要工艺装备,中国经济的高速发展对模具工业提出了越来越高的要求,也为其发展提供了巨大的动力。进入21世纪以来,我国模具工业产值一直保持每年20%左右的增长速度。航空、航天、电子、机械、船舶和汽车等工业部门对模具产品的要求越来越高。振兴和发展我国的模具工业,已经受到人们的广泛关注和重视。在第十二届中国国际模具技术和设备展览会即将开幕之际,本刊记者采访了中国模具工业协会常务副理事长、秘书长曹延安先生,就模具工业的发展现状、存在的问题和未来趋势做了深入的交流。     

一种机载电子设备双余度智能供电方案设计研究

机载电子设备综合化程度越来越高,对供电系统可靠性和安全性要求也提出了很高的要求。给出一种余度供电设计方案,采用外部及用电LRM模块两级余度供电输入设计,通过智能电源管理对供电系统进行重构管理、故障监测、故障隔离,可实现机载设备供电系统一次故障工作、二次故障安全的要求。验证结果表明,设计能够大幅提高综合化机载电子设备供电...     

旋转机械振动故障诊断的灰度-梯度共生矩阵方法

研究了基于灰度-梯度共生矩阵的旋转机械故障诊断方法,利用灰度-梯度共生矩阵直接提取旋转机械振动参数图形中的特征信息,应用人工免疫系统实现旋转机械故障诊断.实验验证该方法可以获得较高的诊断精度,证明了该方法的可行性.      

飞行状态数据的有效性检查

ＥＭＤ（发动机状态监控和故障诊断）系统应用于ＭＤ－８２飞机上的ＪＴ８Ｄ－２１７发动机时，由于人工记录和人工键入飞行数据造成飞行数据存在严重的质量问题，给发动机的趋势分析和故障诊断带来很大的困难。本文介绍了ＥＣＭＩ对飞行状态参数进行有效性检查的方法，提出了采用主因子模型对发动机进行故障诊断时，用来识别是飞行状态数据的质量问题，还是发动机指示系统故障的判别准。则强调了记录飞行数据应达到的条件及数据质量的指标。所有这些对提高趋势分析和故障诊断的成功率都取得了很好的结果     

基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械状态参数图形识别方法

以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法。利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明本文所提出的方法可以获得较高的诊断精度,为旋转机械故障诊断探索了一条新路。     

Rotating machinery fault diagnosis based on convolutional neural network and infrared thermal imaging

Rotating machinery is widely applied in industrial applications. Fault diagnosis of rotating machinery is vital in manufacturing system, which can prevent catastrophic failure and reduce financial losses. Recently, Deep Learning (DL)-based fault diagnosis method becomes a hot topic. Convolutional Neural Network (CNN) is an effective DL method to extract the features of raw data automatically. This paper develops a fault diagnosis method using CNN for InfRared Thermal (IRT) image. First, IRT technique is utilized to capture the IRT images of rotating machinery. Second, the CNN is applied to extract fault features from the IRT images. In the end, the obtained features are fed into the Softmax Regression (SR) classifier for fault pattern identification. The effectiveness of the proposed method is validated using two different experimental data. Results show that the proposed method has a superior performance in identification various faults on rotor and bearings comparing with other deep learning models and traditional vibration-based method.     

叶片裂纹故障的多普勒在线监测技术仿真研究

本文研究了文献[1]介绍的叶片裂纹故障声学多普勒在线监测技术的监测原理;提出了一种新的基于裂纹叶片振动响应波形不对称性的监测方法;编制了这两种方法的计算及信号处理程序。仿真计算证明这些程序是可行的,同时表明,本文建立的新的监测方法在监测有效性、可靠性方面具有优势。      

旋转机械故障诊断的灰度-基元共生矩阵方法研究

研究了基于灰度-基元共生矩阵的故障诊断方法,该方法利用图形的灰度空间分布情况和描述纹理的纹理基元法结合起来提取和挖掘旋转机械振动状态参数图形特征,可以有效地提取图形中纹理特征信息,直接利用BP人工神经网络实现旋转机械故障诊断。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承松动故障的试验,诊断结果表明可以获得较高的诊断精度.      

基于混合编程的碰摩故障识别仿真验证系统的设计

关于旋转机械碰摩故障识别方法的研究已经成为碰摩故障研究的一个热点。为了直观地比较碰摩故障识别方法的优异,本文提出了基于混合编程方法设计碰摩故障识别的仿真验证系统。系统利用Matlab与VC＋＋的混合编程技术仿真并显示了采用RBF核SVM及BP网络等方法识别旋转机械的碰摩故障。实验结果表明,该仿真系统具有良好的实用性,具有一定的应用价值。     

基于灰度-基元共生矩阵的旋转机械故障诊断研究

研究了基于灰度-基元共生矩阵的故障诊断方法,该方法利用图形的灰度空间分布情况和描述纹理的纹理基元法结合起来提取和挖掘旋转机械振动状态参数图形特征,可以有效地提取图形中纹理特征信息,直接利用BP人工神经网络实现旋转机械故障诊断。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承松动故障的试验,诊断结果表明可以获得较高的诊断精度。     

旋转机械状态参数图形识别的免疫-模糊形态学方法

以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法.利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别.在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明所提出的方法可以获得较高的诊断精度.      

小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中的应用

本文简述了小波变换的基本原理及利用小波包对振动信号进行分解的方法。小波分析良好的时频局部化性质，适于检测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，这在旋转机械状态监侧及早期故障诊断中具有重要意义。本文给出利用小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中提取微弱轴承冲击故障特征的实例。