基于EMD和SVM的机载燃油泵故障诊断研究

针对机载燃油泵故障数据来源较少、诊断效率较低、维护费用较高、缺乏有效故障特征的问题,利用机载燃油转输系统实验平台收集的振动信号和压力信号,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的机载燃油泵故障诊断方法。首先,利用EMD提取振动信号不同频段的能量值作为特征参量,并结合压力信号均值构造故障特征向量;其次,分别采用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、樽海鞘群算法(SSA)、网格搜索算法(GS)对SVM的惩罚参数和径向基函数(RBF)参数进行优化,并对优化后的SVM诊断性能进行了评估;最后,分别采用SVM、极限学习机(ELM)、BP神经网络作为分类器,并对3种分类器的诊断性能进行了评估。结果表明:采用3种群智能优化算法的SVM故障诊断率均能达到100%,寻优过程中均未陷入局部最优解,且寻优时间相当,其中GA的训练时间最短,可以采用GA对SVM参数进行寻优;当采用GA_SVM作为故障分类器时,用时较短,且故障诊断率较高,可以选用GA_SVM分类模型实现机载燃油泵的高效故障诊断。      

机载GNSS海洋反射信号的建模与仿真

由于全球导航卫星系统反射(GNSS-R)机载试验耗费大和重复性差,需研制GNSS-R信号模拟器,但没有相应的反射信号模型。提出了一种基于数据拟合的机载GNSS海洋反射信号建模方法。首先,对复杂的GNSS海面反射信号进行近似简化。然后利用ZV模型生成的时延相关功率曲线,通过最小二乘拟合和非线性拟合,建立了多条等时延间隔的海洋反射信号功率衰减模型,从而得到机载GNSS海洋反射信号的时延、功率、多普勒频率参数。最后,对多条反射信号的合路信号进行相关的仿真验证。验证的结果表明模拟的14条反射信号的相关功率曲线与ZV模型理论曲线的相关系数优于0.99,能够有效地用于GNSS海洋反射信号的生成。该方法可根据海面风场、浪高、波高等海面信息,模拟不同海况的海洋反射信号,为GNSS-R信号模拟器的研制奠定基础。     

非线性步进加速退化数据的可靠性评估方法

针对步进应力加速退化试验(SSADT)场合下的非线性退化数据,考虑个体之间的性能退化差异,提出了基于Wiener过程的退化数据可靠性评估方法。首先,分析了步进应力加速退化试验过程及其性能退化数据模型。然后,运用非线性Wiener过程描述产品的非线性退化过程,采用时间尺度变换模型进行线性变换;将Wiener过程的漂移系数随机化处理,提出考虑了个体差异的非线性退化数据建模;根据所收集的步进应力加速退化数据,采用两步极大似然估计法确定模型中的未知参数。最后,结合某激光器的实例对比分析表明,所建模型的拟合性较好,评估结果真实准确。      

多应力耦合条件下氧气浓缩器退化建模

耦合应力条件下的建模是故障预测与健康管理领域的难点问题。以氧气浓缩器地面试验退化建模为例，针对试验中2种应力线性相关且耦合作用于氧气浓缩器退化的问题，提出了一种机理模型与数据驱动联合的偏微分方程建模方法。基于退化机理分析建立偏微分方程的基本形式，利用数据驱动的方法确定方程具体参数。通过偏微分方程建模，对2种应力进行解耦分析，确定引气湿度的增加会加快氧气浓缩器的退化速率，发现随着氧气浓缩器工作性能的退化，氧气浓缩器氧分压对引气压力的敏感性减弱，确定氧分压随引气压力变化斜率为健康因子。通过卡尔曼滤波器模式识别，确定氧气浓缩器退化可分为平稳阶段与退化阶段，与实际服役环境下氧气浓缩器退化数据对比，验证了氧气浓缩器两阶段退化特性。     

基于超统计的多阶段航空发动机剩余寿命预测

针对传统航空发动机剩余寿命（RUL）预测模型无法客观描述多阶段性能衰退过程及对于RUL预测精度不高的问题, 提出了一个新的多阶段航空发动机RUL预测模型, 包括超统计理论、突变点检测、无迹卡尔曼滤波（UKF）与非线性预测4部分内容。提出了基于超统计理论的多阶段分割滤波（BS-MSF）算法。首先, 该算法采用超统计理论进行突变点检测, 将航空发动机的健康数据划分为多个退化阶段；其次, 应用UKF对融合的时变参数进行滤波处理；最后, 通过非线性拟合对发动机RUL进行预测, 实验采用美国NASA发布的航空发动机数据进行数据分析和验证。结果表明:所提算法在发动机性能退化中的预测具有更好的适应性和更小的拟合误差, 能更准确地预测发动机的RUL, 预测精度比单阶段方法提高5.5%。      

基于Gram-Schmidt过程的多项式回归建模方法

多项式回归模型是一种常用的非线性回归方法.由于在多项式回归模型中,自变量之间往往存在较强的相关关系,采用普通最小二乘回归方法来估计回归系数会存在较大的计算误差.为了提高多项式回归模型的预测准确性和可靠性,提出一种基于Gram-Schmidt过程进行多项式回归的建模方法,可以实现自变量集合的正交化,克服自变量集合多重共线对回归建模的不良影响,从而有效地运用最小二乘建立回归模型.同时可以进行信息筛选有效选取对因变量有显著解释作用的自变量,排除自变量中的冗余信息.采用仿真数据分析,检验了该方法的有效性.      

基于EMD与LS-SVM的刀具磨损识别方法

针对刀具磨损声发射信号的非平稳特征和BP神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于经验模态分解和最小二乘支持向量机的刀具磨损状态识别方法.首先对声发射信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数之和,然后分别对每一个固有模态函数进行自回归建模,最后提取每一个自回归模型的系数组成特征向量,特征向量被分为两组,一组用于对最小二乘支持向量机训练,另一组用于识别刀具磨损状态.试验结果表明:该方法能很好地识别刀具磨损状态,与BP神经网络相比具有更高的识别率.      

弹用电磁继电器贮存退化试验及其寿命预测方法

弹用电磁继电器（EMR）是国防武器系统中重要的机电元件,负责信号传递、电路保护与控制、负载切换等功能,对弹用EMR贮存可靠性的可靠评估已成为亟待解决的问题。以装备应用普遍的某型弹用EMR为例,提出一种考虑性能退化的贮存可靠性试验和评价方法。通过研制的弹用EMR贮存退化试验综合系统,获得了其贮存退化敏感参数的变化情况,对弹用EMR的贮存可靠性建模方法进行了探索性研究。提出了基于时间序列分析和小波变换方法的实测参数预处理方法,提高了预测精度。通过回归理论估计了贮存退化模型的参数,并用所建模型对弹用EMR正常温度应力下的贮存寿命进行了预测。      

知识与数据融合的可靠性定量模型建模方法

可靠性定量设计的关键是建立可靠性定量模型。现有的可靠性定量模型建模方法主要基于设计人员对产品对象故障规律的知识,包括故障模式、环境扰动、故障机理等。但知识固有的有限性和不完整性必然会给可靠性定量模型带来模型误差和输入参数的不确定性。针对这个问题,提出了基于贝叶斯理论融合知识和数据的可靠性定量模型建模方法,量化并更新模型误差和输入参数的不确定性。为此,首先说明了知识与数据融合的可靠性定量模型建模工作,建立了知识与数据融合的可靠性定量模型建模框架;接着阐述了基于贝叶斯理论的知识与数据融合原理;然后介绍了基于贝叶斯理论融合知识与数据的通用方法,并分别针对性能波动数据和性能退化数据2种常见数据类型进一步详细讨论了各自适用的贝叶斯融合方法;最后通过机载轴向柱塞泵的案例验证了前述方法的可行性和有效性。      

电液复合调节作动器的精确线性化建模与控制

针对经典泵控电液作动器固有频率低的问题,对原系统增加了一个新设计的总压力控制阀,它可保证作动筒两个工作腔的压力之和始终为一常数并使两腔压力可控,从而使泵控系统达到和阀控系统相当的固有频率.这种改进型作动器称为EHCA(Electro-Hydraulic Compound regulating integrated Actuator).针对存在的相乘非线性控制问题,通过分析EHCA和总压力控制阀的工作原理,设计了基于精确线性化方法的滑模控制器,并分析了电机转速和变量泵排量在不同工况下的控制量大小配合问题.分析和仿真证明,该设计思想是有效实现高效率、节能和快响应的电液组合作动器方案.     

BLDC电机温度退化多段Wiener过程建模

无刷直流（BLDC）电机应用广泛,其温度退化过程呈现多段性,需建立多段退化模型,而模型参数较多时,参数估计过程对初始值敏感且易陷入局部最优。首先,针对电机的加速退化数据进行研究,采用正态加权平均（Gauss滤波）的方式滤波,改进实际数据在模型参数的估计中的应用。然后,引入转换函数对Wiener模型改进,建立多段Wiener模型。其次,以极大化似然函数进行参数估计,计算时采用改进粒子群优化（PSO）算法得到估计值,对比非线性模型的残差的正态性,同时分析各模型理论寿命分布及实际该批次失效分布,确定多段模型合理性;得到的模型结果说明电机在退化过程中发生了退化机理的改变,且变换速度快。最后,以非线性模型不同时刻的寿命分布给出该应力下电机的寿命预测,这对电机的预测与健康管理（PHM）有重要意义。      

用非线性加速模型评估步降应力加速退化数据

基于累积损伤等效方法提出一种能够描述产品性能非线性退化过程的分段非线性加速退化模型(SNADM,Segmented Nonlinear Accelerated Degradation Model),有效解决了产品性能退化率为时变函数时其寿命难以准确评估的问题.推导了总体累积退化量函数的分段表达式,结合非线性函数和加速方程得到SNADM的表达式;用数值迭代法对SNADM进行参数辨识进而对贮存条件下产品退化轨迹统计量函数进行外推,由产品退化量分布随机过程类型确定可靠度函数,再结合失效阈值对产品贮存寿命进行评估.对某导弹制冷器进行了步降应力加速退化试验,评估结果验证了该方法的有效性和正确性.      

基于SPH方法的球形贮箱液体晃动动力学分析

针对发生液体破碎现象的航天器球形贮箱液体晃动问题,基于光滑粒子流体动力学方法（SPH方法）对N S方程进行离散近似，分别对核函数、应力张量、边界问题、邻域粒子搜索等方面进行选择确定或计算处理，最终得到基于SPH方法的流体动力学模型。通过建立包括不同燃料液体体积及不同挡板安装位置的仿真模型，分析了航天器球形贮箱的受力及局部压强。通过分析贮箱受力情况及设置测量点压强情况，得到运动参数对晃动的影响规律，为航天器球形贮箱的设计提供了理论依据。