主成分分析和支持向量机在无刷直流电机故障诊断中的应用研究

针对无刷直流电机(BLDCM)故障诊断问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先对故障时刻无刷直流电机三相电流进行分析,提取故障特征值;再由PCA从提取的故障特征值中选取敏感特征;最后使用SVM对特征值集合进行训练和测试,实现故障诊断与识别。该方法在6种无刷直流电机典型故障中进行了验证,故障诊断准确率高达92%,证实了该方法的有效性。     

基于CWT-CNN的齿轮箱运行故障状态识别

针对传统故障诊断中提取的特征不具有自适应能力、很难匹配特定故障的问题,提出了一种基于连续小波变换（CWT）和二维卷积神经网络（CNN）的齿轮箱故障诊断方法。该方法对齿轮箱故障振动信号采用连续小波变换构造其时频图,以其为输入构建卷积神经网络模型,通过多层卷积池化形成深层分布式故障特征表达。利用反向传播算法调整网络各层的结构参数,使模型建立从信号特征到故障状态之间的准确映射。在不同工况和不同故障状态下的实验中,故障识别准确率达到了99.2%,验证了方法有效性。采用这种自适应学习信号中丰富的信息的方法,可以为故障诊断智能化提供基础。      

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%。     

基于融合信息的转子振动故障SVM诊断方法

通过提取信息特征,提出基于融合信息的转子振动故障支持向量机(SVM)诊断方法.首先,在转子试验台上分别模拟转子不平衡、轴系不对中、转子裂纹和转子碰磨4种典型故障,采集这4种典型故障在多转速和多测点下的振动加速度信号;其次,提取基于时域的奇异谱熵和频域的功率谱熵的转子振动故障过程变化规律的信息特征;最后,将提取到的信息特征作为故障向量,建立SVM故障诊断模型,进而对转子振动故障进行诊断.实例诊断结果表明:将信息特征与支持向量机相结合进行转子振动故障诊断,诊断结果准确率达到了97%,有效地提高了故障诊断的准确率.     

支持向量机在航空发动机故障诊断中的应用

提出了一种基于支持向量机的航空发动机故障诊断方法。该方法在利用恰当的工具或方法提取到发动机故障的特征信息之后,采用支持向量机对特征信息与故障模式进行关联,实现故障模式的分类。该方法专门针对小样本集合设计,能够在小样本情况下获得较大的推广能力,将其应用于某型发动机的故障诊断中,取得了较好的效果。该方法尤其对于新型发动机的故障诊断具有一定的参考价值。      

基于工业互联网和多传感器数据的电机故障诊断方法

提出了一种基于工业互联网和多传感器数据的电机故障诊断方法。通过各类传感器在线实时得到电机的电压、电流、振动、温度等信号的瞬时值,并转化为表征电机状态的各个特征参数。根据各个特征参数在各个故障模式下的变动情况,得到各个故障模式下故障特征及其隶属度。把故障特征与故障模式之间的关系分为充分条件和必要条件关系。按照充分条件和必要条件分类后,对每个故障模式对应的2类条件下的故障特征的隶属度进行融合,最后得出每个故障模式的隶属度,为远程运维系统决策服务。该方法既可以部署在电机远程运维工业互联网的边缘设备中,也可以部署在云平台服务程序中,实现快速而可靠的电机故障诊断。     

基于融合信息(火用)的转子振动故障SVM诊断方法

通过提取信息(火用)特征,提出基于融合信息(火用)的转子振动故障支持向量机（SVM）诊断方法.首先,在转子试验台上分别模拟转子不平衡、轴系不对中、转子裂纹和转子碰磨4种典型故障,采集这4种典型故障在多转速和多测点下的振动加速度信号;其次,提取基于时域的奇异谱熵和频域的功率谱熵的转子振动故障过程变化规律的信息(火用)特征;最后,将提取到的信息(火用)特征作为故障向量,建立SVM故障诊断模型,进而对转子振动故障进行诊断.实例诊断结果表明：将信息(火用)特征与支持向量机相结合进行转子振动故障诊断,诊断结果准确率达到了97%,有效地提高了故障诊断的准确率.     

基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法

为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。      

基于EDA的故障字典生成技术研究

在现代新型武器装备中,复杂模拟和数模混合电路的应用在提升装备性能的同时,也对电路故障诊断提出了更高的要求与挑战.故障字典不但具有规范性和实用性等特点,且能有效解决当前复杂电路的故障诊断存在的问题,提高装备的故障诊断效率.本文提出了基于EDA的故障字典生成技术.从该技术的原理出发,详细论述了故障模式集的选择方法、测试点的筛选与优化方法、特征信号的提取方法、基于EDA的故障注入方法和故障字典的生成方法等;最后,以某型机音频处理电路为例,验证了该故障字典生成方法在故障诊断中的可行性和有效性.     

基于特征量阈值判决的轴承故障诊断方法

针对航空发动机在不分解状态下主轴轴承故障诊断难的问题,以振动信号分析和处理为基础,以小波包分解与重构、峭度值指标、频谱分析和包络解调为预处理方式,提出了基于故障轴承和正常轴承的特征倍频能量总和占整个包络谱能量百分比的特征差异确定轴承故障的诊断方法,以凯斯西储大学深沟球轴承典型试验数据验证了该方法的有效性。验证外圈点蚀故障轴承特征倍频能量占比最高可达76%,而正常轴承特征倍频能量占比均低于6.5%。为了研究该方法对复杂传递路径下轴承故障特征的识别效果,搭建了基于模拟机匣的航空发动机主轴轴承试验台,在机匣外部布置测点,对多个转速下的滚动体划伤故障轴承和正常轴承的测试数据进行预处理后应用该诊断方法。结果表明,基于特征量阈值判决的轴承故障诊断方法适用于简单和复杂传递路径下轴承的故障诊断,可为飞行状态下的航空发动机主轴轴承故障诊断和状态监测提供方法参考。     

我国航空市场支线飞机运营故障统计分析

对我国支线飞机以及运营在支线航线上的干线飞机在运行过程中产生的大量故障与可靠性数据进行收集,通过对已发生的重大故障或影响小的故障信息的整理、统计与分析,获得各相关机型侄运行过程中表现出来的故障特点,从而归纳出机型之间故障分布的共性,为飞机设计与改型提供需要重点关注的ATA章节建议,为我国自主研制的飞机设计与改型提供有益的参考。     

航天器在轨故障特征数据生成方法

针对故障特征数据模拟生成算法与航天器的原理、模型关联度高,航天器状态描述模型不成熟、难以应用于工程实践的现状,根据反映航天器在轨故障的遥测数据表现形式和变化时间长短,将航天器故障进行分类。从遥测数据变化的角度,针对每类故障遥测数据的变化特点,研究了符合每类故障数据变化规律的故障特征数据生成算法及基于WEB服务的故障特征数据生成原型系统实现方式。生成的故障特征数据在故障检测、诊断与预警等方面得到成功应用,使航天器对象、状态演化规则和测控信息产生等故障输入数据更接近真实的动态特征。     

Automated Learning Applied to Fault Diagnosis

Automated learning methods can be used to design fault diagnosis procedures. When the characteristics of the measurements that distinguish the various faults are unknown, they can be ``learned' from example measurements on faulty systems. A learning algorithm is presented for determining which of several possible faults exists in a system. The procedure is demonstrated on a system where the test conditions preclude the use of traditional diagnosis procedures. When applied to actual hardware, the experimental results show good agreement with the theoretical limit of diagnosability. The resulting diagnosis is faster, simpler, and requires fewer measurements than other methods.     

基于深度森林的卫星ACS执行机构与传感器故障识别

针对卫星姿态控制系统（ACS）闭环回路的故障难以辨识的问题,引入深度森林算法,实现执行机构与传感器故障识别。首先针对可获取的少量卫星姿态控制系统遥测数据,结合系统动力学特性,研究合适的特征选择和特征提取方法,再结合深度森林算法进行故障信息学习与辨识,建立故障预测模型,实现执行机构故障与传感器故障的识别。半物理仿真结果表明：在存在气浮台干扰力矩、卫星转动惯量未知、飞轮非线性特性、闭环故障传播等多种不利因素情况下,深度森林算法对于执行机构和传感器故障具有高效的识别能力。     

Aircraft engine fault detection based on grouped convolutional denoising autoencoders

Many existing aircraft engine fault detection methods are highly dependent on performance deviation data that are provided by the original equipment manufacturer. To improve the independent engine fault detection ability, Aircraft Communications Addressing and Reporting System (ACARS) data can be used. However, owing to the characteristics of high dimension, complex correlations between parameters, and large noise content, it is difficult for existing methods to detect faults effectively by using ACARS data. To solve this problem, a novel engine fault detection method based on original ACARS data is proposed. First, inspired by computer vision methods, all variables were divided into separated groups according to their correlations. Then, an improved convolutional denoising autoencoder was used to extract the features of each group. Finally, all of the extracted features were fused to form feature vectors. Thereby, fault samples could be identified based on these feature vectors. Experiments were conducted to validate the effectiveness and efficiency of our method and other competing methods by considering real ACARS data as the data source. The results reveal the good performance of our method with regard to comprehensive fault detection and robustness. Additionally, the computational and time costs of our method are shown to be relatively low.     

故障树分析在某APU进气门故障诊断中的应用

首先介绍了故障树分析方法的概念和原理,然后以某辅助动力装置（APU）进气门组件为例．在对系统故障现象进行分析判断的基础上,按照任务和功能关系,建立包含各功能单元的故障树模型。随后求得系统的最小割集,并计算出底事件的重要度,并以此为依据,从大到小排序,确定故障诊断的最优程序。实验结果表明,所用方法具有较强的故障诊断能力,能进行准确的故障定位,并能给出相应的故障处理措施,为该辅助动力装置故障诊断的发展提供了较为实用的参考价值。     

某型干扰弹投放器故障的模糊诊断

干扰弹在电子战中用于对敌导弹制导雷达、火控雷达实施箔条干扰和对敌红外追踪系统等实施红外干扰。它的可靠性至关重要，因此装机前对它的投放器进行检测是非常必要的。针对干扰弹投放器的检测，采用模糊诊断的方法，通过对其输出的投放脉冲波形进行分析，确定故障症候集合，得出故障产生原因，并能将故障定位于某一确定的电路模块上。实践证明，该方法故障检出率高，能有效减少检测时间，大大提高工作效率。     

海上双馈电机开路故障容错性能评估

海上风电机组面临故障率高、停运损失大等问题,迫切需要及早发现运行故障、及时提供容错机制。构建基于西蒙决策理论的双馈风力发电机开路故障容错设计方案,选取电能质量和风力发电机组可靠性作为典型评估指标。结合双馈风力发电机组机侧变流器单相开路故障容错案例,给出量化的容错性能指标。结果表明及时有效的故障容错机制能够提高海上风电场的可用率,避免故障恶化,降低故障带来的经济损失。     

小波变换在转子系统动静件早期碰摩故障诊断中的应用

利用小波变换理论对转静件早期碰摩故障进行诊断,通过对碰摩故障的仿真结果利用D20小波进行波形分解、利用高斯小波进行小波变换,得出：它们不仅可对早期碰摩进行准确诊断,还可准确诊断进入、脱离碰摩的位置;两种分析结果完全一致,达到了互相验证,从而进一步说明利用小波变换理论对早期碰摩故障进行诊断的有效性。     

非平稳信号特征提取在航空发动机故障诊断中的应用

在航空发动机早期故障诊断中,特征提取是早期诊断的重要过程之一.文中以航空发动机转子故障为研究对象,给出了基于经验模式分解、小波分析为核心的故障特征提取方法,并作了针对性的比较研究.在matlab7.0环境下开发了一个故障特征提取软件系统.研究结果表明:基于经验模式分解的时频分析方法可以很有效地提取到非平稳故障特征信号,是一种适合于非线性信号处理的方法.