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61.
图1自由号空间站的安全计划简图在过去的30多年中,世界各国在发展航天技术的过程中,由于错综复杂的原因,发生了数以千计的事故,数以万计的故障。特别在研制初期这种情况尤为明显,可以说世界各国的航天器是在不断出现事故和故障中发展起来的。当前,发展载人航天技... 相似文献
62.
基于振动监测数据的航空发动机滚动轴承损伤大小识别,对于研究滚动轴承故障演化、故障预测和故障诊断具有重要意义。针对传统模型对先验知识依赖性高、特征提取不充分、故障尺寸训练类别有限等问题,提出了一种基于深度学习的滚动轴承损伤尺寸预计方法,能够对训练过程中未出现的中间尺寸进行准确识别。在经典模型的基础上,搭建了一种深度卷积网络与长短期记忆网络组合模型,该模型可对轴承振动信号的多维特征与时序特征进行充分提取,实现轴承故障的智能和高效诊断。最后,利用滚动轴承加速疲劳试验机,进行了多种转速与损伤尺寸下的滚动轴承故障试验,基于试验数据进行了方法的比较,结果表明,该组合网络的在正常和加噪的情况下预测精度分别达到99.94%和98.67%,较单独的深度卷积网络、长短期记忆网络及其他模型精度更高,比较结果充分表明了本文所提方法的优越性。 相似文献
63.
本文在多模型架构下,提出一种航空发动机传感器在线混合故障检测与隔离算法。利用长短期记忆网络逼近航空发动机建模误差、健康参数变化、过程噪声和测量噪声等不确定性源引起的真实发动机与机载模型之间的偏差。将传感器测量输出与不确定性值的偏差用于一种基于多模型的混合卡尔曼滤波器组算法中,利用贝叶斯方法计算每个传感器在健康模式和不同故障模式下的条件概率,然后根据最大概率准则进行传感器故障检测与隔离,克服了阈值难以选取的问题。针对某型涡扇发动机传感器发生偏置故障、漂移故障和间歇性故障的情形进行仿真验证,并对比了不同传感器之间的检测与隔离精度。结果表明:所提出的方法可以在更高水平的退化下诊断出发动机传感器常见的故障,混合方法对不同不确定性源具有鲁棒性。 相似文献
64.
基于IRCMNDE和NNCHC的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:1,他引:0
针对多尺度散布熵(MDE)在粗粒化过程中易发生信息丢失、产生虚假信息,难以全面提取轴承故障信息的问题,提出了基于改进的精细复合多尺度归一化散布熵(IRCMNDE)和最近邻凸包分类(NNCHC)的滚动轴承故障诊断方法。引入精细复合多尺度散布熵(RCMDE),将其粗粒化过程中平均值替换为最大值来表示数据段信息,以克服传统粗粒化过程的不足并突出故障特征。通过归一化操作减弱熵值计算时不同参数选择导致的熵值波动幅度,得到IRCMNDE。将IRCMNDE作为故障特征,使用NNCHC分类器对故障特征进行分类。经实验验证,该方法可达到98.98%的故障识别准确率,相比基于MDE(故障识别准确率为95.99%)和RCMDE(故障识别准确率为97.60%)的方法,能够更准确地提取滚动轴承的故障特征信息,提高承故障分类的准确性。 相似文献
65.
为提高发动机转动部件性能衰退故障诊断精度,针对传统的浅层网络和支持向量机(SVM)方法在诊断时存在泛化能力欠缺、易产生局部最优解等问题,引入近年来在模式识别领域取得巨大突破,模拟人脑多层结构的深度置信网络(DBN)进行发动机部件性能衰退故障的诊断。为改进深度置信网络性能,提出一种在无监督和有监督训练阶段都可自适应调整权值的改进算法(ad_DBN)。以涡扇发动机为对象,将两种DBN算法与BP,RBF和SVM方法从诊断精度、计算时间、抗噪能力三方面进行综合比较分析。结果表明DBN算法诊断精度明显优于反向传播(BP)神经网络,径向基(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)方法,得益于权值的自适应调整,ad_DBN诊断的平均精度高达97.84%,其抗噪声能力也明显优于其他算法,能够提高故障诊断的有效性和可靠性。 相似文献
66.
67.
机载液压系统是关系飞机安全的重要功能系统,为提高飞机可靠性、安全性、经济性水平,现代先进飞机普遍采用故障诊断、预测与健康管理.本文研究总结了机载液压系统故障诊断与健康管理的历史发展,探讨了其关键技术,以期指导机载液压故障诊断与健康管理的研究和应用. 相似文献
68.
以信息融合为基础,运用GRNN神经网络对航空发动机气路系统进行故障诊断,提出了一种基于一致性融合和神经网络相结合的故障诊断方法。试验结果表明,该方法能快速识别航空发动机气路系统故障,并且对其他机械设备的故障诊断具有一定的参考价值。 相似文献
69.
70.
针对机载设备二类检测设备将故障隔离到SRU的要求,对LRU的内部结构进行了分析,提出了点、底项、组底项的概念,用关联值表示点与点之间、点与SRU之间及组底项之间的关联关系;针对多SRU结构UUT,提出逐级排除法故障诊断方法. 相似文献