基于小波分析和信息融合的航空发动机转子早期裂纹故障诊断

针对发动机转子早期裂纹难以检测的特点,建立发动机转子早期裂纹扩展模型,提出了对裂纹振动信号进行小波分析和信息融合的方法对转子早期裂纹进行检测。最后,以转子系统为对象进行实验研究,结果表明,此方法能够有效地提取转子早期裂纹故障特征并能对故障进行准确识别。     

辐条式高速转子轴向挠性振动特性

惯性执行机构高速转子轴向挠性振动所诱发的干扰会对高精度、高稳定度的航天器造成不利的影响。为了使这种影响尽可能地降到最低,需要研究高速转子的挠性振动模型。在转子发生轴向挠性振动的过程中,可以将转子的辐条看作是一端固定、一端有集中质量的悬臂梁。文章通过这种方法建立了辐条式转子的轴向挠性振动模型并对转子的轴向挠性振动特性进行了分析。结果表明,当外加激励的频率等于转子的固有频率时,将诱发转子产生大幅的轴向挠性振动。此外,满载精度要求较高的情况下,可以通过能量法建立转子的轴向挠性振动模型,从而提高模型的精度。     

航空发动机可靠性评估中故障样本时效性分析

通过故障数据建立可靠性模型反映系统可靠性状态的变化具有一定的滞后性,随着发动机可靠性水平的不断提高,对航空发动机进行可靠性评估需要将早期故障样本进行时效性处理.提出衰减因子 α 用于表示故障强度的衰弱程度,对Gompertz可靠性增长模型改进得到故障的衰减函数,来描述故障强度的衰弱过程;用Bayes方法合理利用发动机全部故障样本进行数据融合,可有效解决样本的时效性问题.对在研的某涡扇发动机进行故障统计分析,研究了典型故障模式的时效性变化,结果表明:考虑样本的时效性后进行可靠性评估对发动机当前的可靠性水平能给予更加科学的评价.     

一种无角速度信息的挠性航天器姿态控制方法

研究了一种无角速度信息挠性航天器的姿态稳定控制方法。针对挠性航天器陀螺故障或无陀螺配置中无角速度测量信息情形下的姿态控制问题,基于姿态四元数设计了姿态定点调节的无速率控制器,利用Lyapunov方法和LaSalle不变原理证明了闭环系统的全局渐近稳定性,并对控制方案进行了改进。仿真验证了控制律的有效性。     

具有初始热变形的转子系统振动响应分析

航空发动机热起动时的温度分布不均会使转子产生初始热变形,进而引起发动机振动过大,甚至导致起动失败。针对此问题,以航空发动机中的典型转子为对象,根据初始热变形对转子振动的影响建立相应的动力学方程,并通过模态坐标变换分析初始热变形对转子系统振动响应的影响。结果表明,初始热变形相当于对转子作用了附加激励,包括转轴初始弯曲激励、附加不平衡激励和附加陀螺力矩激励,上述激励均与转速同步。其中,附加不平衡激励和附加陀螺力矩激励大小与转速有关,对转子通过各阶临界转速的振动响应均有较大影响;转轴初始弯曲激励大小与转速无关,主要影响低阶临界转速的振动响应。      

非规则轴承故障的动力学建模与仿真

针对现有轴承故障研究大多将故障简化为矩形凹槽或圆形凹坑等规则形状，与实际故障形貌存在较大差别的问题，以航空发动机转子系统为研究对象，从滚动轴承的实际故障形貌和复杂转子系统中主轴轴承易失效的客观实际出发，提出了非规则轴承故障的表征方法，并将其引入单转子-轴承系统动力学模型，建立了轴承内外圈非规则故障模型。利用数值计算的方法对含故障轴承转子系统的振动响应进行了分析，并研究了系统轴承在内外圈含有矩形故障和非规则故障的情况下，故障的周向宽度和深度对系统振动的影响规律。针对滚动轴承内外圈中存在的故障轴承损伤，制作了不同位置、大小的故障轴承，并将其引入转子系统开展试验研究，采集了不同旋转频率和故障尺寸下的系统振动数据，通过与数值仿真结果的比较，充分验证了非规则轴承故障动力学模型的正确性。      

航空发动机传感器故障与部件故障诊断技术

结合局部学习思想与集成学习技术,提出了一种基于支持向量机-极端学习机-卡尔曼滤波器(SVM-ELM-KF,Support Vector Machine-Extreme Learning Machine-Kalman Filter)的航空发动机传感器故障与突发性部件故障诊断的方法.将改进的迭代约简最小二乘支持向量回归机训练技术推广到分类机中,用于区分传感器故障与部件故障,使得该分类机具有一定的稀疏性.对于传感器故障,利用ELM分类机对故障进行定位.对于部件故障,利用改进的卡尔曼滤波器对发动机各部件的健康参数进行估计,从而对部件故障进行定位.仿真结果表明,提出的故障诊断方法能够准确地区分传感器故障和部件故障,实现故障的有效定位,验证了方法的可行性.     

基于盲源分离技术的航空发动机振动信号分析

基于双转子航空发动机机匣拾取振动信号特征的分析,采用基于数学形态学滤波前处理的盲源分离识别方法进行特征提取.针对机匣拾取振动信号的特征,利用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器在保留信号基本形状的前提下,滤除掉原始信号中的噪声分量.利用Fast ICA算法恢复高、低压转子源振动信号的波形.对实测数据的分析表明,该方法能够较好地恢复高、低压转子所激振动信号的频域结构信息,有利于提高故障定位的准确性.     

转动载荷对卫星姿态的影响与控制研究

研究带有转动载荷和挠性附件的卫星姿态控制问题.基于具有广义坐标形式的牛顿 欧拉方法建立了卫星姿态动力学模型和转动载荷力矩模型,研究载荷产生的动不平衡力矩和静不平衡力矩的机理和特点.分析载荷干扰对卫星姿态的影响特性,给出基于传递函数进行拉氏变换以估算姿态抖动量的方法.分析卫星姿态控制系统设计干扰补偿控制器的条件,给出了控制器的工程设计方法.验证结果表明该方法有效且能提高卫星姿态精度.     

复杂转子系统支点动载荷模型及其优化设计

针对高推重比涡扇发动机中带中介轴承复杂转子系统的支点动载荷振动响应及优化设计问题,建立了转子系统支点动载荷力学模型,研究在不同转速下,不平衡量、转子弯曲变形及轮盘惯性载荷等因素对支点动载荷的影响。计算分析了双转子系统支点动载荷随转速变化规律,揭示了高速双转子系统中介支点动载荷与转子弯曲变形及轮盘惯性载荷的关系,并提出了基于转子弯曲变形弹性线斜率控制的双转子系统支点振动响应优化设计方法。结果表明,通过优化高压涡轮后轴颈结构、调整低压涡轮后支点靠近中介支点,可以有效减小中介支点动载荷的大小和不平衡量对其影响的敏感度,为具有中介支点的复杂转子系统支点振动响应优化设计提供了理论方法。      

基于小波包变换及时间 小波能量谱的振动信号分析研究#br#

基于具有时频分析特性的小波包分析方法，对振动系统的测量信号进行了降噪处理，采用的软 硬阈值折中小波去噪方法兼有软阈值与硬阈值降噪的优点，且通过折中因子的引入，可以在信号分析中更灵活的进行信号处理.对去噪后的信号，基小波时间 能量谱分析，可以很好的将信号的主成分清晰的展示出来，并根据其能量在各频带的分布，可以直观的展示信号特征，为机械振动系统的故障诊断与识别，提供一套理论的方法.研究中所发展的分析方法在机械振动系统及其振动组件的状态监测及故障诊断识别方面有广阔的应用前景.     

基于FSS-kernelBSS方法的机械故障诊断

机械设备发生故障时,故障特征的提取是很重要的.为了从观测信号中分离出不同的故障特征源信号,并根据分离信号准确地进行故障诊断,从观测信号样本出发,提出了基于有限支持样本核函数的盲源分离(FSS-kernel BSS)方法.此方法利用有限的观测样本估计信号的概率分布,得到了评价函数,具有很好的自适应能力.仿真试验结果表明:此方法能成功地分离超、亚高斯混合信号,与其他盲源分离方法相比,此方法具有更好的分离性能.将该方法用于转子不平衡和支座松动的复合故障信号的盲分离,分离出了各复合故障的主要频谱.分离结果表明:此方法应用于机械设备复合故障诊断中是可行的.     

高速柔性转子系统非线性振动响应特征分析

针对高速柔性转子多支点支承的结构特点及转子动力特性设计的需要,分析松动支承对转子动力特性的影响,仿真研究得到多支点支承高速柔性转子系统的非线性振动响应特征。研究结果表明:工作在多阶临界转速以上的转子系统,存在松动支承时,工作中的柔性转子可能存在周期、拟周期、混沌运动。进而研究了松动支承位置、不平衡量、松动间隙等参数对多支点支承柔性转子振动响应的影响,分析结果为多支点支承高速柔性转子系统的动力学设计提供了理论方法。      

Walsh变换对冲击信号序列特征提取的研究

提出使用Walsh变换和小波包相结合的方法,对滚动轴承故障产生的冲击信号序列提取故障特征, 并给出了计算的有效算法. 对滚动轴承故障特征分析和计算表明,用改进小波包分解、重构公式能有效地剔除冲击信号序列中高频共振信号和噪声, 使用快速Walsh变换(FWT)求取其功率谱,优于Fourier变换,可很好地提取故障特征,仿真和实际数据计算的结果,证实了上述方法的有效性.      

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

双挤压油膜阻尼器的减振机制与效果分析

研究了双挤压油膜阻尼器对转子的稳态不平衡振动以及突加不平衡瞬态振动的控制机制与效果,以一个带双挤压油膜阻尼器的单盘柔性转子为模型,用传递系数法进行计算分析,结果表明阻尼器对转子的瞬态和稳态响应的控制机制与效果是不同的.对于稳态振动,每个阻尼器主要控制使其所在支承产生较大变形的临界转速产生的共振;对于瞬态振动,两支承处同时加阻尼器的效果比只在一个支承处加阻尼器的效果好.     

基于支持向量机的卫星执行机构故障诊断研究

针对脉冲等离子体推力器（Pulsed Plasma Thruster,PPT）作为执行机构的微纳卫星姿态控制系统故障问题,采用了支持向量(Support Vector Machine,SVM)技术对脉冲等离子体推力器的两种常见故障进行检测与隔离。运用自适应遗传算法优化墨西哥草帽小波核函数参数,并结合小波分析,提高了SVM分类器的超平面寻优效率与泛化能力。最后,通过仿真分析,验证了该方法可快速准确地完成故障诊断任务,也证明了小波核函数支持向量机技术在故障诊断方面的先进性与有效性。     

基于DWNN的机电作动器渐变性故障诊断

飞机飞行控制系统机电作动器（EMA）的渐变性故障很难准确预判,若不能及早发现而任其发展就会影响到飞机的飞行安全性。针对EMA的渐变性故障,提出一种基于动态小波神经网络（DWNN）的故障诊断方法。首先,利用EMA在电机电枢绕组匝间短路、传动装置丝杆和滚珠磨损等多种渐变性故障状态下的运行数据来训练DWNN故障诊断模型;然后,利用训练好的DWNN模型对EMA渐变性故障进行诊断。创新之处在于DWNN模型利用小波分解算法去除了传感器测量信号中高频分量的影响,利用反馈神经网络的记忆能力融合了过去输入的信息和过去预测的信息,提高了对EMA渐变性故障诊断的准确性。通过对某型EMA进行故障诊断实验,仿真结果表明所提出的DWNN方法可以实现对EMA部件渐变性故障的准确诊断。      

基于调频高斯小波变换的导航传感器故障诊断

为提高多传感器组合导航系统对各导航传感器的在线故障检测能力,在分析调频高斯小波特性的基础上,提出了一种基于调频高斯小波变换的导航传感器故障诊断算法.该算法仅利用传感器的观测量来直接诊断传感器工作是否正常.它可以对方差突变等软故障进行有效的在线检测.仿真结果证明了所提方法的有效性.