基于自适应线性调频小波的多孔孔板气液两相流动态差压信号的时频分析研究

气液两相流在流动过程中表现出非平稳的特性,简单的频域分析或时域分析方法不能很好地分析信号的波动特性,所以引入了时频联合分析方法。时频分析能看到气液两相流差压信号的能量强度和密度的分布,通过多次实验发现泡状流时能量主要分布在10~35Hz 的高频段内,能量强度小;弹状流时能量主要集中分布在0~5Hz 低频段和10~35Hz 高频带内,能量明显增大;塞状流时能量主要集中分布在0~5Hz 低频段内,能量强度是3种流型中最大的。为了研究气液两相流的动态特性,通过多孔孔板流量计在水平管气液两相流中采集得到不同流型的差压信号,采用自适应线性调频小波时频分析方法分析动态差压信号。具体步骤:首先分析信号的分解次数,残余的信号能量低于总信号能量的10%,即可认为被完全分解,对分解后的结果进行分析,得到不同流型的时频分布特征,具有很高的时频分辨率,时频谱图中显示出不同流型分量信号的时频分布特征;然后从时频谱图中提取3个特征值建立三维散点图,图中显示了信号特征值和流型之间的关系,并通过散点图分析不同特征值对气液两相流中信号的流型的影响,达到流型识别的目的。Chirplet 变换具有较高的时频分辨率,能消除噪声的干扰,信号的瞬时频率信息可以清楚地显示出来。     

麻花钻磨损振动信号的时域与频域特征分析

本文提出采用振动信号监测钻削过程中钻头的磨损状态。对主轴振动信号随钻头磨损而变化的时域和频域特征进行了实验研究和理论分析。实验表明:振动信号能够较好地反映切削过程中刀具的状态。随着刀具磨损的增加,振动信号的振幅增大,振动能量亦相应增加。信号的时域波形和谱结构表明刀具在即将发生剧烈磨损之前,将出现所谓“转速调制现象”,即与转速同步的振动信号被高频信号所调制。文中解释了这种现象发生的机理,并提出利用该特性进行钻头磨损监测和预报的方法。建立了以APPLE—Ⅱ微型机为主体的刀具磨损监测系统,实际监测试验表明监测系统具有很好的应用前景。     

基于声发射技术的搅拌摩擦焊接工具磨损监测

为在线监测搅拌摩擦焊接过程工具磨损状态,本文基于虚拟仪器技术设计了一套声发射在线监测系统,结合声发射传感器、数据采集卡及信号调理器实现了对搅拌摩擦焊接加工过程中声发射信号的采集。实验中采用带有螺纹的搅拌针工具来焊接7075铝合金,并利用自主开发的在线监测系统采集焊接过程中的声发射信号。然后对采集到的声发射信号进行小波包分解处理,计算分解后各频段能量所占百分比,并提取能量分布规律作为信号特征。研究表明:搅拌摩擦焊接工具在不同磨损情况下具有不同的声发射信号特征,小波包分解处理表明搅拌头磨损轻微时,低频段能量占比较高;相反,搅拌头磨损严重时,低频段能量占比较低。     

逆流式喷雾场中气液两相流温度测量装置

针对逆流式气液喷雾场的特点,设计了可以同时测量气液喷雾场两相温度的热电偶测温装置。通过光脉动颗粒测试仪,对有无真空泵抽气作用的2种气液分离效果进行了对比验证。在对光强信号波形图信号分析后,实验结果表明:装置增加滤网后能够有效地阻止液滴进入,选择合适的滤网配合真空泵等速抽气测量,可以达到很好的气液分离效果,内部保持无粒子波动信号,从而测出气相温度,而防护罩上方的热电偶可以直接测量液相温度。     

撞击流混合器速度信号的Hilbert-Huang变换分析

应用激光多普勒测速系统,对撞击流混合器的流场瞬时速度进行了测量.将Hilbert-Huang变换(HHT)应用于瞬时速度信号的分析,提取出各阶内禀模态函数(IMF)并通过经验模态分解(EMD)对速度信号进行滤波降噪.通过希尔伯特谱分析(HSA)确定了撞击流混合器速度信号的能量分布状况,信号能量集中于低频区,即存在于尺度较大的流体涡旋中.分析速度信号各阶内禀模态函数在不同频段的能量分布与转换,发现不同频段IMF的能量分布与流型转变之间的对应关系.通过能量特征值的提取表明,提高螺旋桨转速有助于强化系统的混合效果.最后将撞击流混合器的流场由内而外划分为中心区、涡旋区和回流区3个部分.     

声发射在微铣削过程中监测刀具破损的应用

应用声发射传感器对微铣削过程中的刀具状态进行监测。通过结合传声器传感器,利用小波分析,声发射传感器能更精确有效地监测刀具破损的现象。分别在几种不同的工件材料进行了声发射监测实验。通过该声发射监测刀具破损技术采集得到信号,再利用小波分析对实验数据分析。结果表明,在微铣削中利用声发射信号来监控刀具状态的可行性。     

Lamb波双面激励方法及其在近邻损伤监测中的应用

针对Lamb波的多模式和频散特性,从理论和实验两方面研究了Lamb波双面激励方法,并针对近邻损伤进行了监测研究。研究结果表明:与传统的单面激励方法相比,该激励方法能够抑制Lamb波的多模式特性,在频率较低的情况下可实现基本对称或反对称模式的产生,提高了Lamb波的激励效果,便于监测信号的分析。另外,相对于通过调节激励频率产生特定Lamb波模式的方法,该激励方法具有一定的频率可调性,能有效改善Lamb波波包的空间分辨率,增强Lamb波对多个近邻损伤的监测能力。     

TB6钛合金疲劳试验过程中的声发射信号特征

随着直升机应用越来越广泛,其内部关键部件在高强度运行中疲劳裂纹的检测愈发显得重要,常规无损检测技术无法对裂纹的产生与变化进行实时监测。通过对直升机常用部件材料TB6钛合金进行疲劳断裂试验,使用声发射检测技术采集试验过程中的声发射信号,采用小波能量系数经历图分析方法,综合特征参数经历图分析和小波分析对信号的特征变化进行研究,研究表明:该材料的疲劳断裂过程经历了四个阶段,各个阶段的声发射特征量有明显转折点,裂纹开始萌生时可以观察到声发射特征参数和小波能量系数有明显跳变,声发射信号的中心频率随时间推移有向高频移动的趋势,这些特征规律为TB6钛合金部件的声发射动态监测和健康评价提供了参考依据。     

风洞试验中测压管路信号畸变及修正研究

采用分布摩擦模型和试验方法分析了简单测压管路系统的信号畸变,分析了数学方法和机械方法修正测试信号的优缺点;讨论了不同参数对管路系统传递函数的影响,同时说明了试验中常见管路连接、弯折、挤压对管路系统的影响,提出了合理利用管路共振效应提高测试数据信噪比的思想,并基于此提出了管路系统的选择及定量的评价准则.结果表明:采用分布摩擦模型理论修正测压管路系统脉动畸变信号是可行的;管路等内径连接、轻度弯折、轻度挤压不会对管路的传递函数造成影响;通过笔者提出的定量评价标准可以高效的选取合理的管路长度.     

不同节流装置测量气液两相流的动态特性研究

为了研究文丘里管、多孔孔板和V型内锥3种功能节流式流量计测量得到的气液两相流动态特性,采用高频差压传感器获取不同流型下的动态差压信号,利用AOK时频谱对差压信号进行分析,通过时频谱图研究不同流型下信号的时变特征.通过对典型的泡状流、弹状流、塞状流信号的实验分析表明:文丘里管在塞泡流存在较强的噪声信号,V型内锥在泡状流存在较强的噪声信号.多孔孔板具有很好的降噪效果,且多孔孔板能均衡信号的能量,信号能量分布较均衡.3种节流仪表均能很好地描述两相流定态特性,能够用于两相流流型识别及其它参数测量.     

Real-Time Electrostatic Monitoring of Wear Debris for Wind Turbine Gearbox

Engineering practice has shown that early faults of gearboxes are a leading maintenance cost driver that can easily lower the profit from a wind turbine operation.A novel oil-lubricated electrostatic monitoring of wear debris for a wind turbine gearbox is presented.The continuous wavelet transform(CWT)is used to eliminate the noises of the original electrostatic signal.The kurtosis and root mean square(RMS)values of the time domain signal are extracted as the characteristic parameters to reflect the deterioration of the gearbox.The overall tendency of electrostatic signals in accelerated life test is analyzed.In the eighth cycle,the abnormal wear in the wind turbine gearbox is detected by electrostatic monitoring.A comparison with the popular MetalScan monitoring is given to illustrate the effectiveness of the electrostatic monitoring method.The results demonstrate that the electrostatic monitoring method can detect the fault accurately.     

Variational Mode Decomposition for Rotating Machinery Condition Monitoring Using Vibration Signals

The failure of rotating machinery applications has major time and cost effects on the industry.Condition monitoring helps to ensure safe operation and also avoids losses.The signal processing method is essential for ensuring both the efficiency and accuracy of the monitoring process.Variational mode decomposition(VMD)is a signal processing method which decomposes a non-stationary signal into sets of variational mode functions(VMFs)adaptively and non-recursively.The VMD method offers improved performance for the condition monitoring of rotating machinery applications.However,determining an accurate number of modes for the VMD method is still considered an open research problem.Therefore,a selection method for determining the number of modes for VMD is proposed by taking advantage of the similarities in concept between the original signal and VMF.Simulated signal and online gearbox vibration signals have been used to validate the performance of the proposed method.The statistical parameters of the signals are extracted from the original signals,VMFs and intrinsic mode functions(IMFs)and have been fed into machine learning algorithms to validate the performance of the VMD method.The results show that the features extracted from VMD are both superior and accurate for the monitoring of rotating machinery.Hence the proposed method offers a new approach for the condition monitoring of rotating machinery applications.     

基于加权PCR证据融合的多传感器Lamb波损伤成像

为提高基于Lamb波损伤定位成像的对比度和可靠性,提出了一种基于证据理论多传感器信息融合的损伤成像方法。基于连续小波变换,确定了传感路径的时间延迟,进而采用椭圆定位法进行损伤成像。以信号时频带能量变化率为指标,确定了传感路径的权重值,提出了一种基于加权比例冲突再分配(Proportional conflict redistribution,PCR)证据融合算法,并以此对多组传感路径的定位成像进行融合。试验结果表明,该方法具有较好的成像对比度,且能降低因部分传感路径时间延迟判断失误对成像结果造成的影响。     

航空发动机气路故障诊断研究现状与展望

航空发动机气路故障诊断是通过对发动机系统、部件的气路参数进行分析,以识别气路部件性能退化或故障的主动过程,是提高飞行安全性和可靠性、降低发动机维修成本的重要途径,当前已成为飞行推进技术研究领域的热点。本文较为详尽地阐述了发动机气路故障诊断技术的发展历程;讨论了发动机气路故障诊断的主要方法,包括基于线性/非线性模型的诊断方法、基于数据驱动的诊断方法、基于信息融合的诊断方法等,评述了这些方法的优缺点;最后指出了气路故障诊断技术中的关键技术和难点,并对未来的发展趋势进行了展望。     

静电探针在高频等离子体风洞中的应用

为了在高频等离子体风洞上开展高超声速飞行器等离子体鞘层的电磁特性研究,研制了一套适用于高频等离子体风洞测试环境的静电探针诊断系统,这是国内第一次采用静电探针对高频等离子体风洞的流场参数进行诊断。该系统具有偏置电压可调、抗干扰能力强、探针性能稳定、高速数据采集等特点。采用该系统对高频等离子体风洞在不同运行功率、不同气体流量下流场核心区域的电子数密度进行了诊断,对相同运行功率和相同流量条件下流场电子数密度沿射流径向的分布进行了测试,并研究了电子数密度随高频等离子体风洞运行功率和气体流量的变化规律。并将诊断结果与网络分析仪微波测量法的数据进行了比对。结果表明,该系统可以很好地满足风洞流场参数的诊断,能够为风洞流场数值建模以及等离子体鞘层电磁特性研究提供可靠的数据支撑。     

基于声发射砂轮磨损监测系统的研究

磨削加工过程中砂轮出现磨损需要反复的修整,砂轮磨损状态的监测可以有效判别砂轮工作状态,减少砂轮修整次数。本文建立了一种基于声发射信号的砂轮磨损监测模型,提出了基于一种小波分解系数均方值统计分析的砂轮磨损状态特征提取方法。同时,采用BP神经网络对砂轮磨损状态进行识别,其输入为3种提取特征,输出为3种不同的砂轮磨损状态。通过磨削试验对监测系统进行评价。结果表明,所提出小波分解系数均方值统计分析的特征提取方法和砂轮磨损监测系统均具有良好的效果。     

应用神经网络的航空发动机故障诊断仿真研究(英文)

传统的定期维护制度成本高 ,劳动强度大 ,且对发动机故障的诊断和探测能力十分有限。现代飞机上的发动机监控系统 ( EMS)具有向维护人员提供有关发动机故障信息的潜在能力。本文将径向基函数 ( RBF)神经网络应用到航空发动机故障诊断中。该方法能够依靠测量参数探测发动机多个气路故障 ,并对各大部件的性能退化进行定量的诊断。仿真结果表明 ,诊断的精度能够满足实际应用的需要 ,神经网络的非线性映射能力可用来捕捉发动机的特性。该方法具有通用性 ,在其他类似的复杂机械中也可以获得应用。     

静电场对轴对称射流雾化效果的影响

设计和组装一台实验装置,研究了柴油通过压缩空气进行喷射时,静电场对轴对称射流液体的浓度分布影响.结果表明:在无电场作用时,随着靶盘距喷嘴距离的增加,液流浓度逐渐减小;当喷雾压力增加时,射流轴线上的液流浓度变化较大;随着距轴心线距离的增加,液流浓度的变化逐渐趋于平缓,最后基本达到稳定.在静电场作用时,随着电场强度逐渐增大,液流的雾化分布与增加空气压力时液流的雾化分布具有基本相同的特点,电场强度对射流轴线上液流浓度的影响最为明显.利用实验结果拟合了液流浓度的准则关系式,得到了无量纲坐标内液流浓度的变化规律,为获得最佳雾化效果的设计提供了参考.