基于小波包分析和支持向量机的转静碰摩部位识别

利用航空发动机转子实验器模拟不同径向碰摩部位下的碰摩故障,提出基于小波包分析的支持向量机转静碰摩部位识别方法.首先将从机匣测得的加速度信号进行小波包分解,提取其归一化能量特征,接下来将得到的归一化能量特征输入至支持向量机中,用以识别不同的碰摩部位.利用航空发动机转子实验器模拟大量不同碰摩程度和不同碰摩部位的样本,利用支持向量机进行训练和测试.结果表明小波包能量特征与支持向量机相结合可以有效地判别转静碰摩部位,且仅需1个传感器即可达到98％的识别率.     

基于MEMD和ELM的飞机机翼健康状态预测技术

复合材料在现代飞机结构中的应用越来越广泛,为了有效地对飞机机翼健康状态进行预测,提出了基于多元经验模态分解(MEMD)和极限学习机(ELM)的飞机机翼健康状态预测方法。以某型飞机复合材料机翼盒段为具体研究对象,对其进行冲击与疲劳加载试验,利用光纤传感器及其采集系统募集飞机复合材料机翼盒段的原始应变信息,对其健康状态予以表征。对所采集的原始应变信息进行MEMD分解,提取分解后各频带信号的能量熵作为表征飞机复合材料机翼盒段健康状态的特征信息,采用动态主元分析法(DPCA)将所提取的能量熵特征信息进行融合,采用融合后所得到的能量熵构建ELM预测模型,对某型飞机复合材料机翼盒段健康状态进行预测。试验研究表明,本文方法可以有效实现飞机机翼的健康状态预测,具有很好的应用前景。     

基于机匣应变信号的航空发动机转静碰摩部位识别

 为有效识别航空发动机转静碰摩部位,提出基于机匣应变信号的航空发动机转静碰摩部位识别技术。以应变片为敏感元件,采用沿机匣轴向、周向粘贴应变片两种实验方案,利用航空发动机转子试验器模拟大量不同碰摩部位的样本,采集航空发动机转子试验器机匣上的应变信号,提取应变的均值特征,利用支持向量机,识别不同碰摩位置。结果表明:沿机匣周向的应变均值特征可有效识别转静碰摩部位,且鲁棒性较好,且仅需在机匣的4个位置粘贴应变片即可对4个不同碰摩部位达到100%的识别率。沿机匣轴向的应变均值特征也可识别不同的碰摩部位,但识别效果不如沿机匣周向效果理想。     

基于支持向量机的航空发动机转静碰摩部位诊断规则提取

引入基于支持向量机(SVM)的数据挖掘技术,提出了基于SVM的转静碰摩部位诊断知识获取.首先,基于带机匣的航空发动机转子实验器,模拟了4个碰摩部位的碰摩实验,利用机匣4个部位的应变测试,获取了4个碰摩部位和4个测点的大量实验数据;然后提出了一种基于支持向量聚类(SVC)的诊断知识规则提取方法.在该方法中,利用SVC算法得到特征选取后样本的聚类分配矩阵,最后根据聚类分配矩阵构建超矩形规则.为使规则更加简洁,易于解释,采用规则合并、维数约简、区间延伸等方法对超矩形规则进行进一步简化.利用基于SVM的数据挖掘方法,从大量的碰摩部位实验数据中提取出了转静碰摩部位诊断的知识规则,并进行了相应解释和验证,规则识别率达到了99%以上,表明了该方法的正确有效性.