基于光纤传感器的SRM界面黏接应力监测

界面黏接应力是SRM(固体火箭发动机)药柱结构完整性重要方面,也是健康监测的重要参数。为实现对黏接应力实时在线监测,设计了一种聚合物封装的FBG(光纤布拉格光栅)传感器,将其埋入HTPB(hydroxyl-terminated polybutadiene)推进剂/衬层界面黏接试件中。通过对试件在受到拉应力作用下FBG传感器反射光谱的模拟和应力响应测试试验研究了FBG传感器对应力响应规律。结果表明:FBG传感器中心波长随着试件的拉应力增大而减小,线性度较好,且传感器具有较高的灵敏度和稳定性。试件黏接性能测试试验中,FBG传感器性能保持完好,黏接试件强度满足技术指标,验证了传感器封装和埋入方式的可行性。      

基于ARCN模型的轴承故障诊断

提出注意力循环机制与胶囊网络融合的注意力循环胶囊网络（ARCN）的诊断模型。提取时序特征信息构建初级胶囊;自适应融合路由机制、注意力循环机制构建数字胶囊特征;基于西储大学轴承实验数据,验证了ARCN模型的准确率、鲁棒性、稳定性、收敛误差,其准确率相比Caps模型识别准确率提高1.2%、收敛误差达到0.2。基于实验仿真平台,采集正常、内环故障、外环故障和滚动体故障的振动信号,并通过小波基变换获取的时频图构建ARCN模型的数据集。仿真实验结果表明:ARCN模型下,每类故障被误诊的概率不超过总样本的1%。      

基于有向图模型的民机航空电子系统故障诊断

结合民机航电系统外场可更换单元或模块（LRU/LRM）的故障模式及影响分析（FMEA）、故障树 分析和实时性要求,设计了基于时间故障传播图（TFPG）的系统故障诊断元模型和领域模型,研究了基于逻 辑和时间一致性检验的故障诊断算法,使用后向推理和可信度度量列出候选故障集。以飞行管理系统为例,构 造了其功能失效的TFPG 模型,并通过仿真验证了基于TFPG 的诊断在滤除级联效应和关联驾驶舱效应中的有 效性。     

基于S-PSO分类算法的故障诊断方法

将监控数据的已知状态作为先验类别标签,构造出新的有监督的粒子群优化(S-PSO)分类算法,并对设备进行故障诊断。为提高故障诊断的准确率,降低随机性对分类算法的影响,提出了新的基于动态邻域的自适应探测更新(ADU-DN)的干预更新策略来拓展粒子搜索整个解空间的能力,引导粒子自适应地跳出局部最优区域,确保获得全局最优解;同时设计出基于最小类内距离、最大类间距离和训练样本最大分类精度的适应度函数,使得输出的最优类别中心兼顾了这3个因素,增强了分类算法在故障诊断中的通用性和容错性,提高了测试样本的分类精度。S-PSO分类算法有效克服了聚类算法只考虑数据间相似性特征、不考虑数据蕴含的物理意义以及不能很好指导样本分类的缺陷。对GE90发动机孔探图像纹理特征分类进行了对比研究,研究数据表明:S-PSO分类算法表现出了较强的鲁棒性,在故障诊断中的分类精度高于支持向量机(SVM)和常用神经网络模型。     

基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法

研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断.      

基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断

为了更准确地诊断滚动轴承故障,提出了一种基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行3层小波包分解,将振动信号分解为不同频带的信号,提取各频带的相对能量特征,构建特征向量;然后采用多核学习算法从训练样本集中学习核函数与分类器;最后使用训练出的分类器识别滚动轴承故障类型.为了验证方法的有效性,进行了滚动轴承故障诊断实验,实验结果表明该方法的故障诊断准确率达到98.25%,与传统的基于小波包与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法相比,其故障诊断准确率更高,同时由于避免了核函数的选择问题,该方法更便于实际应用.      

基于局部均值分解和峭度图的滚动轴承包络分析方法

提出了基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和峭度图(kurtogram)的滚动轴承包络分析方法.该方法中,原始滚动轴承故障振动信号通过LMD进行自适应的频率成分分离和初步降噪,包络分析中带通滤波器的参数通过峭度图客观地提供,从而提高滚动轴承包络分析的准确度.通过对滚动轴承仿真信号以及实验信号的分析,结果表明:在低信噪比情况下,LMD可以自适应分离出滚动轴承的固有振动成分,峭度图可以自动确定包络分析中带通滤波器的参数,与传统包络分析比较,所提方法能更加清晰准确地提取滚动轴承的故障特征.      

融合粗糙集与D-S证据理论的航空装备故障诊断

针对航空电子装备故障诊断中出现的多源诊断信息存在冲突的情况,基于粗糙集与证据理论在处理不确定问题时的优势,提出了一种融合粗糙集与证据理论的故障诊断方法.该方法利用粗糙集将信息源给出的诊断数据转化为证据理论中的mass函数,进行结果融合.同时,该方法给出边界粗糙熵的定义,并基于边界粗糙熵获得反映各信息源在诊断融合过程中重要度的动态权重参数,提出一种新的证据理论的冲突合成规则.仿真实验表明,该方法可以有效地提升诊断信息融合结果的准确性,在航空电子装备故障诊断方面有较好的实用价值.      

基于模糊灰色聚类和组合赋权法的飞机健康状态综合评估方法

针对目前飞机健康状态不易准确评估的难题,以飞机液压系统为具体研究对象,提出一种基于模糊灰色聚类和组合赋权相结合的健康状态综合评估新方法。首先,利用熵权法和层次分析法（AHP）分别计算并确定飞机液压系统各关键部件相关参数的权重,再通过组合赋权法将上述两种权重进行组合,得到具有主客观意义的组合权重。第二,采用灰色聚类法评估飞机液压系统各关键部件的健康状态。针对评估结果,由飞机液压系统各关键部件聚类系数创建飞机液压系统的健康评估模糊评判矩阵。然后依据该矩阵,采用熵权法和AHP分别求出各关键部件权重,并用组合赋权法进行组合。最终,采用模糊综合评判法评估飞机液压系统的健康状态。以某型飞机真实液压系统为例进行了试验验证,结果表明,所提出的基于模糊灰色聚类和组合赋权相结合的健康状态综合评估方法能够有效实现飞机液压系统健康评估的效能,具有很好的工程应用价值。