涡轮叶片早期裂纹的三维叶尖间隙EEMD能量熵融合诊断方法

为了解决航空发动机涡轮叶片早期裂纹故障信号微弱、难以识别的问题,提出一种基于三维叶尖间隙集成经验模态分解（EEMD）能量熵融合的涡轮叶片早期裂纹诊断方法。采集涡轮叶片三维叶尖间隙信息,利用EEMD分别对三维叶尖间隙各维信号进行处理,得到相应的固有模态函数(IMF),以此计算每一维信号分量EEMD能量熵,构建能表征叶片裂纹状态的不同EEMD能量熵高维矢量集。建立多个堆叠自动编码器(SAE)分别对各高维矢量集进行特征学习并提取所学习的深层特征表达。利用支持向量机算法(SVM)和遗传算法(GA)融合各维深层特征以综合不同维度信息进而充分判定叶片裂纹状态。通过涡轮叶片裂纹诊断试验,结果表明:所提方法能有效提高叶片早期裂纹诊断精度,其平均准确率达到98.415%,标准差仅为0.697%,具有很好的稳定性、泛化性和自适应性。     

圆周进气对流掺混流动研究

为了研究纯径向向心涡轮出口对流撞击掺混流动组织结构,采用大涡模拟对圆周进气的对流掺混流动进行了数值仿真,并用本征正交分解(POD)方法,提取和分析了不同阶模态下的流动结构。结果表明:在水平截面,底部中心形成一个滞止区,两侧壁面附近均存在一个回流区,且流动是近似对称的;在剪切力作用下,沿流动方向,旋涡结构的不稳定性增强,上游三维涡环结构逐渐拉伸、膨胀,破裂为复杂的涡辫或发卡涡结构,这增强了掺混,从而使得流体间的动量和能量交换增强;POD结果中第1阶模态所占的能量权重最高,表明脉动场中的大部分能量主要集中在此模态,此模态中的流动结构为主要流动结构。     

压气机失速先兆及转子多工况流场的DMD分析

对NASA Rotor 37跨声速轴流压气机级在多工况下的非定常流场进行了流固耦合数值模拟,采用动力学模态分解(DMD)方法得到了流体压力和速度的模态信息并绘制了模态云图,数值判定了压气机各工况的稳定性,获得了流动特征结构,通过模态云图发现了近失速点突尖型失速的初期表现。结果表明:在计算的多种工况中,近失速点和堵塞点均存在不稳定的模态阶次;DMD方法识别的各阶频率与压力信号频谱分析结果的最大误差为063%;随着背压上升,相邻两叶片通道内高压低速流体团位置逐渐向叶片前缘移动,范围逐渐扩展;在近失速点,尾缘回流与主流的掺混在叶片吸力面中部产生了半椭球形的旋涡并造成流道堵塞,是突尖型失速的初期表现。     

同心旋流分层预混火焰的动力学模态分析

为了探究同心旋流分层火焰的不稳定燃烧问题,需要对火焰的动态脉动特性进行分析。采用高速摄像捕捉了自激和外激条件下同心旋流分层预混火焰的CH*化学发光动态图像,利用动力学模态分解(DMD)方法研究其主导脉动模态,提取出了相关模态的空间形态和脉动幅值,证明燃烧组织方式的改变会对火焰脉动的形态和规律产生影响。研究发现:模态分解可以反映分层旋流火焰的动态响应特征,并能解析脉动空间结构,验证火焰形态和外激频率对火焰动态响应的影响,其规律和火焰传递函数结果符合,且在分层比0.5～2内提高分层比使释热中心转移到预燃级和主燃级的剪切层内,300Hz～400Hz释热脉动将加强。验证了DMD方法适用于处理分析复杂分层旋流火焰的脉动特征,可为燃烧振荡控制提供参考。     

中央传动锥齿轮行波共振特征精准识别试验研究

为了精准监测复杂工作环境下航空发动机中央传动锥齿轮行波共振特征,并满足对试验器改装小和测试装置易安装的技术要求。建立了基于刚性壁声波导管技术的导出式噪声测量方法和基于替代法原理的动态特性标定方法,研制了导出式噪声测量系统和数字式闭环控制声喇叭行波管装置动态标定系统,解决了复杂环境下的齿轮行波共振声信号测量与数据修正的问题。完成了基于噪声和应力同步测试的某航空发动机中央传动锥齿轮行波共振特性试验,对从动锥齿轮的行波共振频率、共振转速及节径振动声辐射量级进行了分析。研究结果表明：导出式噪声测量方法及系统和动态标定方法及系统有效提高了齿轮行波共振特性的测量精度,可实现高温高油雾环境下齿轮行波共振频率和共振转速的精准识别和有效监测,行波共振频率误差小于0.04%,共振转速误差小于0.005%。四节径后行波共振时的齿轮辐板振动辐射的声压能量是三节径前行波共振时的4.5倍,说明齿轮在高转速发生行波共振会更危险。     

基于经验模态分解剩余信号能量特征的滚动轴承故障模式智能识别

针对滚动轴承故障模式识别问题,分析了振动信号的时域特征与经验模态分解剩余信号的能量特征,并将采集的特征一起构成了多域多类别的原始故障特征向量集,同时采用遗传算法对支持向量机径向基核函数参数和惩罚参数进行了寻优,提出了结合经验模态分解剩余信号能量特征的遗传算法优化支持向量机参数的滚动轴承故障模式识别方法。实验表明,给出的故障模式识别方法,对滚动轴承的外圈故障、内圈故障、滚动体故障及正常状态有很好的识别效果,具有较强的实用性,能够为滚动轴承故障的模式识别和智能诊断提供帮助。     

基于BEMD与DCT的彩色图像多重水印鲁棒算法

为解决现有彩色图像水印算法容错性低及宿主图像与水印图像在嵌入时尺寸匹配问题,并提高算法抵御各种攻击的鲁棒性,提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)和离散余弦变换(DCT)的彩色图像多重水印鲁棒算法。使用Arnold变换对3幅二值水印图像进行置乱,分别对彩色宿主图像的三通道进行BEMD,得到各通道的内蕴模态函数(IMF)和余量信息,选择各通道的第1个IMF（记作IMF₁）作为水印嵌入层,对每个通道的IMF₁分割成不重叠子块后进行DCT;再将置乱后的二值水印图像依次重复嵌入在各通道子块经过之字形(Zigzag)扫描后的中频系数中,使用逆Zigzag扫描和逆DCT得到各通道嵌入水印信息后的IMF₁,并与每个通道其余的IMF及余量重建得到嵌入水印后的彩色图像。水印提取为嵌入过程的逆过程,算法可以实现彩色图像嵌入水印的盲提取。在水印提取过程中对重复嵌入提取到的水印图像使用投票策略,增强了算法的容错性。大量实验结果表明:嵌入水印后的图像峰值信噪比（PSNR）在34 dB以上,水印信息具有较高的不可见性;对嵌入多重水印后的宿主图像进行大尺寸剪切、椒盐噪声等攻击实验,提取到的水印图像与原始图像的归一化系数均在0.96以上,且可达到1,水印信息提取完整清晰可辨。与现有大量彩色图像水印算法相比,所提算法具有较强抵御各种攻击的能力,同时嵌入水印后图像具有较高的不可见性。      

递推辨识中的奇异值分解方法

研究了递推辨识算法的一种实现形式-SVD分解算法。这样就可以在计算量基本不变的情况下，有效地保证方差矩阵的对称性，正定性，从而获得较好的数值特性。仿真计算结果表明在实现自适应控制时，能提高系统参数实时辨识的精度。     

直升机空中共振安全边界预报与验证

简略介绍了直升机空中共振建模思路,通过算例计算研究了确定直升机空中共振安全边界的分析技术,讨论了空中共振飞行试验验证方法.为更准确地预计空中共振安全边界,提出了需要进一步研究的内容和考虑的因素.最后,展望了空中共振分析方法的发展方向.     

线极化状态下接收机相位补偿分析

船载卫通站在跟踪线极化星时,跟踪接收机相位出现随地理位置变化而变化的现象,影响跟踪性能。本文结合实际工作经验,利用电磁场理论,以平面极化波正交分解为切入点,讨论了线极化状态下和/差信号相位,对线极化状态下跟踪接收机相位补偿原理进行了初步分析,得出接收机相位补偿值为极化角变化量的结论。