基于D-S证据理论的磨粒识别

基于D-S证据理论的信息融合方法应用于磨损颗粒的自动识别,编制了相应的计算机识别程序。在对磨粒图象的形态特征参数进行筛选和统计分析的基础上,确定了各参数的统计容许限和决策基元概率。通过对一组标准磨粒的模拟识别试验,显示该方法具有算法简单、运行可靠、识别正确率高以及识别速度快的优点。      

特征选择的多准则融合差分遗传算法及其应用

为了全面评价特征子集的好坏,提高特征子集作为最佳子集的可靠性,以及更快找到最佳子集,提出了一种用于特征选择的多准则融合差分遗传算法。引入多个评价准则对特征子集进行评价,并对遗传算法的选择算子进行改进,有利于选出适应度高且具有重要特征的个体;同时,引入差分策略改进变异算子,提高种群多样性和算法搜索能力;最后通过仿真实验和滚动轴承实例验证了该方法的有效性。     

滚动轴承早期故障的特征提取与智能诊断

在基于小波变换的滚动轴承故障诊断研究中,目前普遍存在小波变换参数选取和故障特征计算无法自动完成的问题。基于此,提出了一种基于二进离散小波变换的滚动轴承故障特征自动提取技术,实现了小波函数参数的自动选取和故障特征的自动提取。同时,基于结构自适应神经网络方法建立了滚动轴承的集成神经网络智能诊断模型。最后,利用实际的滚动轴承实验数据验证了所提方法的有效性。     

含浮环式挤压油膜阻尼器的转子系统响应分析

针对浮环式挤压油膜阻尼器,研究了阻尼器特性;建立了含浮环式挤压油膜阻尼器转子系统的动力学模型,模型考虑了转子与浮环式挤压油膜阻尼器两层油膜之间的相互耦合作用.利用数值仿真分析了系统的动力特性及其他影响因素,仿真结果表明:浮环式挤压油膜阻尼器能有效抑制系统双稳态响应,选择一个质量适当的浮动环,有利于转子高速运转的稳定.利用含浮环式挤压油膜阻尼器的转子动力学试验台,验证了仿真结果的正确性.      

球轴承接触疲劳寿命预估的损伤力学-有限元法

以线弹性力学及连续损伤力学为基础,构建球轴承接触疲劳的损伤演化方程。利用轴承钢GCr15扭转疲劳试验数据拟合得到损伤演化方程中的材质参数。通过该方程预估轴承钢GCr15的扭转疲劳寿命,其结果与试验数据吻合。采用ABAQUS有限元分析软件仿真得到6206球轴承的接触应力分布并分析了6206球轴承最大接触应力区。根据6206球轴承的载荷及应力应变状态将最大接触应力区简化为二维平面应力模型。在此基础上预估了6206球轴承的接触疲劳寿命。设计并进行了6206球轴承疲劳强化试验。轴承接触疲劳剥落都萌生于内圈,与应力仿真分析结果相契合。三个试验轴承的试验与预估接触疲劳寿命的相对误差分别为29.52%、3.03%和51.16%,验证了接触疲劳寿命预估方法的有效性。研究表明采用损伤力学预估球轴承的接触疲劳寿命是工程中可行且实用的方法。      

基于规则的航空发动机孔探图像诊断方法研究

针对军用航空发动机内部损伤频率高、诊断决策时间长的问题,运用基于规则的推理方法,结合案例推理,进行了航空发动机内部损伤维修决策的专家诊断研究,开发了基于孔探图像的航空发动机内部损伤维修决策专家系统。依据领域专家的经验,通过分析得到了对该型发动机的专家知识,并将其转换为if-then的知识规则存放于知识库中;利用图像处理方法,对损伤进行测量,得到损伤的尺寸参数;根据损伤尺寸,依据相应的知识规则,应用正向推理得到损伤的维修决策。运用多个航空发动机内部损伤实例验证了所开发的专家系统的有效性。     

基于图像的发动机滑油滤磨屑定量分析技术

定量分析滑油滤磨屑是提高航空发动机内部磨损故障诊断成功率的有效技术途径.为满足某型航空发动机使用维护中滑油滤磨屑快速定量分析和磨损状态诊断的实际需求,设计制造了油滤磨屑自动清洗收集装置,采用电荷耦合器件(CCD)获取油滤磨屑数字图像,运用二维最大熵遗传算法对磨屑图像进行阈值分割后提取磨屑目标的特征量,将磨屑特征量与反映...     

含滚动轴承径向游隙的航空发动机整机振动响应特征分析

针对航空发动机支承系统中各支承处滚动轴承径向游隙对整机振动响应影响的灵敏度问题,建立了含滚动轴承径向游隙的真实发动机转子-支承-机匣整机振动模型,转子与机匣采用有限元模型,支承采用集总质量模型,分别考虑了四个不同支承处的滚动轴承径向游隙和赫兹接触力的强非线性,利用数值积分方法求解耦合系统的响应,分析了整机振动响应特征。对整机振动影响较大的支承S2处,分析了不同转速下,转子、滚动轴承外圈、机匣的响应特征;分析了非线性接触力随时间-滚珠数目变化、以及滚动轴承承载变化规律;分析了该支承处径向游隙对接触力的影响。结果表明:(1)转速越高,随着间隙增大,机匣加速度振幅跳跃和滞后现象越明显,且由于滚动轴承的变刚度,当刚度变化较剧烈时,系统的固有频率被激发,即频率锁定现象;(2)在大间隙下,转速在两阶临界转速之间,转子容易出现时而挤压,时而不挤压滚动轴承外圈的现象,即不稳定现象,可以通过减小径向游隙,从而增加转子的稳定性,同时减小整机振动。     

航空发动机磨损故障的智能融合诊断

运用了4种最常用的滑油分析技术——铁谱分析、光谱分析、颗粒计数分析及理化指标分析，同时结合发动机试车台监测数据，提出了运用神经网络和D—S证据理论对发动机试车状态进行融合诊断的方法。首先依据各种分析方法的标准磨损界限值，将原始数据进行了预处理，转换成故障征兆的布尔值；其次，建立了各子神经网络的拓扑结构。并依据专家经验建立各子系统的输入征兆与故障论域的映射关系，由此获得了各子神经网络的训练样本，对各网络成功训练后。利用神经网络实现各子网络的诊断并得到了中间诊断结果；然后，将每种方法的神经网络诊断结果作为各故障模式的基本概率分配值，利用改进的D—S证据理论。实现了对神经网络诊断结果的融合，由此获得了最终的融合诊断结果，最后，通过算例证明了该方法的有效性。     

基于CBR的远程发动机孔探评估专家系统

本文研究了一种基于CBR的孔探图像的航空发动机内部损伤远程评估专家系统,该系统将典型的损伤图像及其相应的维修决策作为案例,并存储于服务器案例库中,对于客户端所提交的孔探图像及相关数据,利用基于文本或基于案例检索方法,在案例中检索出相似案例,作为损伤评估的辅助决策依据,及时有效地制定出发动机的维修决策。本文给出了发动机内部损伤远程评估专家系统流程图,详细研究了该图象分析系统的建立与实现。