基于声学信号与视觉转换器的滚动轴承故障诊断方法研究

航空机载设备的可靠性对航空运输安全至关重要。针对航空机载设备上的滚动轴承故障，本文提出一种声学信号与视觉转换器（ViT）相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先，将采样获得的滚动轴承声信号通过短时傅里叶变换转换为时频图。其次，将时频图按时序分割，作为ViT的输入。ViT通过多注意力机制提取图像块中的信息并输出数据。最后，输出数据通过多层感知机实现对不同类别的滚动轴承故障识别。试验表明，相较于传统的基于卷积神经网络和长短时记忆网络的滚动轴承故障诊断方法，本文所提方法的滚动轴承故障诊断准确率更高，为航空机载设备的轴承故障诊断提供了一类新方法。     

基于声发射信号信息距的滚动轴承故障诊断

在信息熵理论基础上,提出了一种融合小波能谱与马氏距离的信息距滚动轴承故障诊断方法.利用双转子试验台对滚动轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障、内圈 滚动体故障和内圈 外圈故障进行模拟,并采集其声发射信号.利用提出的信息距方法对获取的声发射信号进行分析,成功实现滚动轴承单一故障和耦合故障诊断.结果表明该方法信息利用率高于信息熵方法,能够清晰和准确地诊断出滚动轴承早期故障,效果明显优于信息熵距的诊断方法.      

考虑中介轴承波纹度的双转子系统的非线性振动

针对考虑中介轴承波纹度的双转子模型,应用转子动力学理论和拉格朗日方程建立系统的运动方程,采用数值方法求得系统的非线性振动响应,并分析了转速、波纹度最大幅值、波纹度波数和波纹度初始幅值对系统动力学行为的影响规律.结果表明:波纹度对高、低压转子动力学行为的影响规律基本一致,随着转速的增加,高、低压转子的运动表现为周期运动与非周期运动交替变化,在较低转速区可能发生概周期及混沌运动.随着波纹度最大幅值的增大,系统可由周期运动演化为周期2运动、概周期运动及周期4运动,表明波纹度最大幅值增大时不利于系统的安全平稳.当波数为滚动体数的整数倍时,系统可能出现概周期及混沌等复杂非周期运动.随着波纹度初始幅值的增大,系统表现为概周期运动与混沌运动交替出现,但波纹度初始幅值相对较大时转子系统的振动幅值相对较小.      

自适应可调品质因子小波变换在轴承早期故障诊断中的应用

分析了可调品质因子小波变换(TQWT)的近似平移不变性,并通过模拟信号对该性质进行验证。提出了基于时频峭度指标优化的自适应可调品质因子小波变换(ATQWT)方法,用于解决滚动轴承早期故障诊断问题。首先利用时频峭度指标对TQWT的品质因子和冗余因子进行搜寻,确定最优影响参数后,根据所得结果设置好TQWT的参数并对原始信号进行处理,得到相应的信号分量并选定最佳信号分量,对最佳信号分量执行包络解调处理,最后分析包络谱中的频率成分来判定轴承的状态。实验信号分析结果表明:所得时频峭度指标更加可靠，鲁棒性更强。在低信噪比情况下,该方法可以准确分离出原始信号中的微弱特征,有效判定轴承的早期故障。      

基于功耗残差的航天器CMG退化特征提取方法

为实现航天器控制力矩陀螺（CMG）性能退化状态评估，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）与功耗残差的CMG退化特征提取方法。由于CMG控制系统对高速转子运动状态的高精准控制，CMG退化特征难以从转子运动状态数据中直接提取。针对该问题，从转子系统的能量损耗角度出发，通过分析CMG工作机理确定了影响单位时间内转子电机功耗的变量，并通过CNN建立了CMG运行状态参数与电机功耗之间的映射。将退化状态下电机实际功耗与模型输出的残差作为退化特征对CMG退化状态进行评价。通过某型号CMG的加速寿命实验数据进行验证，结果表明:构建的退化特征能够表征CMG转子轴承的性能退化情况，从而为CMG状态监测和故障预警提供参考。      

航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术

针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要，提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先，进行了航空滚动轴承故障模拟试验，引入了故障灵敏度的定量评价指标，对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析；在此基础上，将所提方法与主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计方法相比较；最后，进行了轴承疲劳加速试验，将所提融合方法应用于航空滚动轴承状态监测。试验表明:相比于主分量分析、支持向量数据描述和支持向量分布估计，基于标准化欧氏距离的融合值的故障灵敏度更高；其对不同类型、不同阶段的航空滚动轴承故障更加灵敏，相比于有效值更适合作为航空滚动轴承状态监测的指标。      

基于径向基函数的变量预测模型模式识别方法

针对变量预测模型模式识别方法中4种数学模型不足以反映特征值之间复杂关系的缺陷.因此,提出了一种基于径向基函数的变量预测模型(VPMRBF)模式识别方法,把提取的特征值输入到VPMRBF分类器中,然后通过训练样本建立反映特征值之间复杂关系的径向基函数预测模型,最后把测试样本的特征值作为径向基函数预测模型的输入,以预测误差平方和为依据完成分类.该方法充分有效地利用并且结合径向基函数和变量预测模式识别方法的优点,实现了故障特征提取到故障识别的全程诊断. 滚动轴承故障诊断实验分析结果表明:与径向基神经网络、支持向量机和变量预测模式识别方法相比,VPMRBF的识别率分别提高了4.75%，1.75%和5.25%.      

含复杂滚动轴承建模的航空发动机整机振动耦合动力学模型

在航空发动机整机振动模型中对滚动轴承进行了详细建模。建立了5自由度（DOF）球轴承动力学模型，推导了在5自由度复杂变形下的轴承力和力矩表达式；针对圆柱滚子轴承，利用“切片法”，推导了考虑轴承径向变形、圆柱转子凸度、轴承间隙以及轴承倾斜引起的角向变形等复杂因素作用下的圆柱滚子轴承的作用力；将复杂的球轴承模型和滚子轴承模型与6自由度的转子和机匣有限元梁模型结合，建立了含复杂滚动轴承建模的航空发动机整机振动模型，并利用数值积分方法进行了动力学方程求解。利用带机匣的转子试验器进行了方法验证，与试验结果对比表明，仿真计算的整机振动前3阶固有频率误差在5%以内，对应振型完全相似。