航空发动机主轴轴承故障诊断

某型航空发动机的主轴轴承由于频繁出现早期失效而引起发动机故障,因此,对滚动轴承进行状态监测和故障诊断具有重要的实际意义。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,本文研究了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的仿真信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可以应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。     

某型直流电机绝缘电阻值偏小故障分析与排除

针对某型起动直流电机修理过程中发现电机的定子线圈与壳体间绝缘电阻小于规定值的故障进行了分析,研究了起动直流电机绝缘电阻值偏小的故障原因,提出了解决措施和预防办法,对同类起动直流电机故障的排除和诊断具有一定的参考意义。     

感应电机定子绕组故障的建模与仿真

在三相感应电机运行的各种故障中,绕组缺相故障的发生率较高.当供电电源一相断开以及定子绕组一相断开时,均将导致三相感应电动机的缺相运行.基于多回路数学模型,对异步电动机定子绕组故障瞬变过程做了数学模型的建立,并运用Matlab/Simulink组件对实验进行仿真.通过加入约束条件以及设定模型参数得出仿真波形图.分析仿真结果,指出定子绕组发生故障后电动机处于的工作状态,可对各种定子绕组的一些常见的故障特征进行进一步的探讨分析.     

基于频谱法与神经网络的航空起动发电机的故障检测与诊断

应用频谱法对航空直流起动发电机发电状态进行故障检测与诊断。采用对电机的电枢纹波电流信号进行频谱分析,提取该信号在频率域特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障检测与诊断的目的。电机故障实验和分析表明,与常规方法相比,频谱分析与神经网络相结合的方法进行实时检测和诊断具有简单、有效等优点。     

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。     

基于全过程移动监督技术的感应电机定子绕组温度实时监测系统

随着物联网技术的发展,如何将物联网技术与非侵入式电力设备运行状态监测技术相结合成为当前研究热点之一。为了探索基于物联网技术的电气设备运行状态监测新模式,以感应电机定子绕组温度的非侵入式在线监测为出发点,首先提出了一种基于自适应法和最小二乘法的电机定子绕组温度辨识方法,并结合当前物联网技术的发展,设计了一种基于全过程监督技术的感应电机全寿命周期监督定子温度监测系统。以1台5.5 kW感应电机为例进行试验验证,结果表明该系统具有较强的鲁棒性。所提出的理念和技术可以为其他大型电力设备的状态监测提供重要参考和技术支撑。     

基于核函数主元分析的航空发动机故障检测方法

航空发动机性能由正常到异常、再由异常发展到完全故障的阶段,其参数变化具有一定非线性特征。为了有效检测这种具有非线性特征的故障,提出一种基于核函数主元分析(KPCA)的非线性故障检测方法。该方法通过核函数完成非线性变换,将变量由非线性的输入空间转换到线性的特征空间,在特征空间中使用线性主元分析(PCA)方法计算主元,构造T2和SPE统计量检测故障的发生。通过对某型涡扇发动机进行实例验证分析,结果表明,KPCA方法一方面克服了综合参数法由于没有确定的警戒值而无法有效地进行故障检测的不足;另一方面KPCA方法在非线性故障检测过程中能够提取重要的非线性特征信息,因而比PCA方法能更早地检测到早期潜在故障,且KPCA方法检测错误率更低。因此,KPCA方法更适合于具有非线性特征的航空发动机故障检测。     

电机定子端部线圈整形初探

对某产品电机定子端部线圈整形夹具进行了分析，探讨了整形夹具的设计思路。     

基于CWTHHT结合的永磁同步电机失磁故障诊断方法及其可行性分析

永磁同步电机失磁故障是驱动电机故障中最为严重的故障之一。失磁故障意味着永磁同步电机的优势显著降低。提出了基于CWTHHT结合的永磁同步电机失磁故障诊断方法并对其可行性进行了分析。首先简要分析了永磁同步电机稳态运行特性、搭建电机故障试验平台,实时采集电机正常及失磁时的定子电流信号；然后通过信号分析得出:失磁故障下电流信号的EMD分解分量imf4的周期性较正常情况时变差,而且分量imf3所占比例较正常情况时变大；失磁故障下电流信号的HHT图中基波频带较正常情况能量分散了。因此,基于CWTHHT结合的故障诊断方法是可行的。     

基于FEM的双馈发电机定子匝间短路表征因子研究

为了研究电机定子匝间短路故障时电磁特性的表征,基于Ansys Maxwell建立双馈发电机有限元模型,实现空载、并网和不同程度定子绕组匝间短路故障3种工况的模拟仿真。根据表征量理论计算方程式,基于能量角度定量分析3种工况下的气隙磁密畸变的振动、电流和温度特性。通过对比各表征量优缺点及诊断可行性分析,最终确定电流作为反映定子绕组匝间短路故障时气隙磁场的表征因子,而振动和温度作为故障检测的补充和验证,为发电机故障诊断的信号特征选择提供了理论基础。     

The Nonparametric Detection of Signals Embedded in Log-Normal Noise

The nonparametric detection of signals embedded in log-normal noise is discussed. The generalized sign (GS), Mann-Whitney (MW), modified Savage (MS), and modified rank squared (MRS) non-parametic detectors are considered and are compared with the mean and trimmed mean (TM) detectors when envelope detection is used. The detection of both nonfluctuating and Rayleigh fluctuating signals is considered.     

基于周期Wigner-Hough变换多相编码连续波雷达信号检测算法

为提高雷达侦察截获接收机对多相编码连续波弱信号截获能力,提出了一种基于周期Wigner-Hough变换（Periodic Wigner-Hough Transform,PWHT）的多相编码连续波信号检测算法。研究了线性调频连续波信号的PWHT及性质;分析了多相编码连续波信号时频主脊线的类似线性调频连续波特征;推导了高斯白噪声在PWHT域的统计分布特征,根据多相编码连续波信号与线性调频连续波的相似性,提出了基于PWHT的多相编码连续波信号检测算法,给出了实现流程,并计算出其检测性能和参数估计性能仿真的仿真结果。仿真结果表明：该算法较已有的其他多相编码信号检测算法有更好的弱信号检测能力,最小可检测信噪比至少可以降低3dB,并随着观测时间延长而进一步降低;其参数估计精度具有渐进最优的性质。     

基于旋转高频信号注入法的内置式永磁同步电机低速段转子位置检测及其误差补偿

旋转高频信号注入法注入信号较为稳定,且位置估计过程不依赖电机参数,因而十分适用于内置式永磁同步电机(IPMSM)的零、低速转子位置检测。针对传统高频信号注入法无法辨别磁极的问题,用电压方波注入法检测磁极,结合有限元软件仿真,来合理选取方波电压幅值和时长,有效缩短了磁极判断耗时。分析了滤波器和信号离散化对位置估计精度的影响,提出在低速段可用线段拟合带通滤波器中心频率处的相频特性曲线,推导所需补偿角度与电机转速的关系。在理论分析的基础上,采用基于DSP28335的样机平台进行试验,结果表明磁极判断过程稳定,耗时较短,补偿后的位置估计值相比补偿前有明显改善,调速过程中系统动态性能良好。     

永磁同步电机转子初始位置角在线检测方法

针对现有永磁同步电机(PMSM)转子初始位置角辨识方法存在的缺点,研究PMSM数学模型,推导电机转子位置与电机绕组电感之间的数学关系。提出利用电机三相绕组静态电感值初步判断转子位置,并用变频器发送激励电压实现转子的极性判断,进而准确辨识出转子的初始位置角。检测过程中无需转子预定位,且电机转子处于机械锁定或自由停止状态下均可实现。试验结果证明所提方法检测精度高,能够满足PMSM矢量控制的需求,具有一定的推广应用价值。     

分布式接收宽带多目标信号盲检测迭代处理方法

随着软硬件技术的飞速发展和宽带接收机的广泛使用,频谱检测向着高瞬时带宽的方向发展,传统基于信道化处理的频谱检测方法存在搜索速度慢、处理效率低下的问题。文章提出了 1种新的分布式接收宽带多目标信号盲检测迭代处理方法,在无须预先知道信号数目及信号频谱位置的情况下,能够实现特定虚警概率多信号盲检测,具备较高的灵活性和稳健性。首先,在对信号特征进行分析的基础上,通过构造线性模型,将分布式接收多目标信号检测转化为线性模型求解问题进行处理;然后,基于贝叶斯多参数联合求解模型,在对未知参数先验分布进行合理假设的基础上,推导了各未知参数变分分布及信号检测门限的解析表达式,采用变分分布软信息迭代的方式实现多传感器信号、多参数联合估计,并利用每次迭代参数估计结果,对信号检测门限进行更新,通过置零操作实现预设虚警概率下的多信号盲检测;最后,通过仿真实验对所提方法性能进行了分析,并与相关方法进行了对比。仿真结果表明,所提方法能够有效利用多路接收信号信息,实现宽带未知多目标信号的盲检测,有效提升短数据下的算法处理效能,与现有方法相比,在接收单元数目较多以及信噪比较低时具有明显优势。     

基于概率统计的DS/FH系统干扰检测算法

基于时频分布的干扰检测算法是DS/FH（Direct Sequence/Frequency Hopping,直接序列扩频/跳频扩频）系统干扰检测的传统手段,针对其运算量大、实时性差,以及无法检测某些特殊干扰信号等问题,提出一种基于概率统计的干扰检测算法.通过统计DS/FH系统频谱图中各频率的幅值出现位置,以DS/FH信号与干扰信号频谱分布规律的差别为判决依据,完成DS/FH系统中干扰信号的检测.分析和仿真结果表明：该检测算法能够有效识别DS/FH系统中的典型干扰信号,与传统基于时频分布的检测算法相比,能够实现某些特殊干扰信号的有效检测;同时,由于该算法不需要进行复杂的时频联合分析,其运算复杂度大大降低,能够实现DS/FH系统干扰信号的快速检测.     

基于标样比对测试的固体火箭发动机工业CT检测工艺

针对固体火箭发动机CT检测缺少行业标准的问题,使用正密度材料块模拟界面脱粘缺陷和使用合金块模拟药柱内部缺陷来制作标样发动机,对标样发动机和实际发动机进行CT检测对比试验,并解剖取样验证。结果表明发动机CT检测和射线照相、解剖试验结果吻合,标样发动机设计满足研究需要。同时确定了工业CT系统发现缺陷的最小能力:脱粘面积20 mm×20 mm,宽度0.4 mm,气孔和夹杂直径5 mm,裂纹宽度0.4 mm。建立检测标准规范了固体火箭发动机CT检测工艺。     

Asymptotic Performance of Sparse Signal Detection Using Convex Programming Method

The detection of sparse signals against background noise is considered. Detecting signals of such kind is difficult since only a small portion of the signal carries information. Prior knowledge is usually assumed to ease detection. In this paper, we consider the general unknown and arbitrary sparse signal detection problem when no prior knowledge is available. Under a Neyman-Pearson hypothesis-testing framework, a new detection scheme is proposed by combining a generalized likelihood ratio test (GLRT)-like test statistic and convex programming methods which directly exploit sparsity in an underdetermined system of linear equations. We characterize large sample behavior of the proposed method by analyzing its asymptotic performance. Specifically, we give the condition for the Chernoff-consistent detection which shows that the proposed method is very sensitive to the 2 norm energy of the sparse signals. Both the false alarm rate and the miss rate tend to zero at vanishing signal-to-noise ratio (SNR), as long as the signal energy grows at least logarithmically with the problem dimension. Next we give a large deviation analysis to characterize the error exponent for the Neyman-Pearson detection. We derive the oracle error exponent assuming signal knowledge. Then we explicitly derive the error exponent of the proposed scheme and compare it with the oracle exponent. We complement our study with numerical experiments, showing that the proposed method performs in the vicinity of the likelihood ratio test (LRT) method in the finite sample scenario and the error probability degrades exponentially with the number of observations.     

基于小波包分解和滑动功率谱的舰船轴频电场信号检测

轴频电场是可在水下探测到的一种运动舰船特征物理场,由于海水的衰减作用,其信号十分微弱。文章提出了一种基于小波包分解和滑动功率谱的微弱舰船轴频电场信号检测方法。首先,利用小波包变换对观测信号进行多子带分解;然后,分别提取各子带信号功率作为检测特征量,使用浮动门限对其进行滑动检测。实测数据和仿真数据处理表明,该方法能够在较低的信噪比条件下有效工作,性能优于传统的功率谱检测方法。