涡轮泵试车数据单类支持向量机检测算法

为了在缺乏故障样本的情况下检测某型液体火箭发动机涡轮泵故障,实现基于不完整信息的状态决策,建立了基于v-支持向量分类器的单类支持向量机新异类检测模型。在分析了模型决策边界、支持向量和约束条件之间关系的基础上,为单类支持向量机引入并改进了序贯最小优化算法,提高了训练效率,解决了大样本训练问题。通过对某型液体火箭发动机涡轮泵历史试车数据的分析,结果表明,所建模型的训练速度得到了很大提高,对涡轮泵状态的检测效果良好。     

涡轮泵振动参数与统计特征量的线性相关性分析

为了剔除冗余的振动参数和统计特征量，提高涡轮泵故障检测的实时能力，建立了线性相关性假设检验模型。利用该假设检验模型和某型液体火箭发动机的历史试车数据，检验了7路涡轮泵振动参数以及13种常用统计特征量的线性相关性，并分析了统计特征量对涡轮泵故障的敏感性和稳定性，以及涡轮泵振动数据的正态性。数据统计分析表明，大部分涡轮泵振动参数以及统计特征量显著线性相关，幅值统计特征量的故障敏感性弱，但稳定性强，而无量纲统计特征量的情况恰好相反，并且正常涡轮泵振动数据服从正态分布，而异常涡轮泵振动数据不再服从正态分布。据此，为涡轮泵故障检测选择了线性相关性弱，故障特征反映能力强的3路振动参数和3种统计特征量。     

基于模式矩阵的液体火箭发动机试车台故障关联规则挖掘

为发现试车台状态变量与其工作状况的关联关系,本文对液体火箭发动机试车台历史测试数据进行关联规则挖掘,对试车台状态参数进行选择和编码,使用自适应阈值算法对测试数据进行离散化,引入模式矩阵用于计算事务数据库中的频繁项集,提出了基于模式矩阵的关联规则挖掘方法,并将该方法应用于对多组历史测试数据进行频繁项集挖掘,对挖掘结果的分析表明:与传统方法相比,本文方法效率高,计算量小,挖掘结果能正确反映试车台状态变量与其工作状况间的关联规则,为试车台的测试数据挖掘提供了一种有效方法.     

涡轮泵启动过程振动故障检测方法

为了更全面地保证液体火箭发动机涡轮泵的安全,提出了一种针对其启动过程的振动故障检测方法,首先对等时间隔采集的振动数据进行重采样,获得等角间隔的振动数据,消除转速变化对振动特征的影响,选择并计算振动特征值,最后采用支持向量回归方法建立振动特征与转速的非线性关系模型.当新的测试数据偏离模型一定限度时,表明涡轮泵工作异常.2.2 s试车数据的检测时间只有0.0470 s,说明模型可用于涡轮泵启动过程故障检测.      

转速波动状态下涡轮泵典型故障诊断方法

利用涡轮泵振动信号的变换域信息可有效地检测与诊断故障。针对涡轮泵转子叶片断裂与脱落这种典型故障,首先分析其出现的原因,并从动力学的角度研究其振动特征,选择可有效反映该故障的特征频率。然而,涡轮泵转速波动会造成这些特征频率提取的困难,为此提出一种解决此难题的新思路,通过一系列变换域处理来消除转速波动对振动频率的影响,在变换域中提取出稳定的特征频率,从而解决了涡轮泵转速波动状态下该型故障诊断问题。通过涡轮泵历史试车故障数据的验证表明,通过跟踪变换域中这些特征频率的幅值变化,可以有效检测与诊断涡轮泵转子叶片断裂与脱落故障。     

基于物理模型和灰色关联分析的直升机传动系统损伤定量检测方法

结合物理模型与灰色理论,提出了一种直升机传动系统损伤定量检测方法.针对直升机主传动系统的2K-H行星轮系,建立了太阳轮缺齿损伤的物理基模型,通过仿真获得了不同损伤严重度的行星轮系振动信号.选择并计算仿真信号的特征向量,并以此作为损伤特征的标准模式,然后对待检信号特征向量与标准模式进行灰色关联度分析,根据关联度对损伤进行...     

基于流形学习的涡轮泵海量数据异常识别算法

为了获取海量试车数据中的信息以分析涡轮泵的健康状态,提出一种基于流形学习的海量数据异常识别算法.该算法将反映涡轮泵状态的振动数据重构到高维空间中,利用扩散映射方法直接对其进行学习,提取出数据内在的低维流形特征,以可视化的方式直观地识别出涡轮泵数据中的异常状态.仿真与试车数据验证结果表明了所提算法的可行性和有效性.该算法克服了传统方法解决非线性问题不足的缺点,为试车后涡轮泵的健康分析提供了一条新的途径.     

飞机二次电源智能测试系统设计与应用

简单介绍了二次电源智能测试系统研制的背景和意义，并阐述了系统的总体功能特点、工作原理、设计思路。重点阐述了系统的硬件系统组成与实施及软件系统的设计。     

机载电子设备集成智能故障诊断系统

现有智能故障诊断方法主要有基于模型推理、基于规则、基于神经网络和基于案例的诊断方法,它们各有独特之处,又有各自的局限性。集成这些诊断方法能综合各诊断方法的特点,克服各诊断方法的局限性,从而提高诊断系统的智能性和诊断效率。本文根据飞机外场维护和内场大修的现状,设计了机载电子设备集成智能故障诊断系统。系统运用集成智能诊断策略,弥补单一推理方法存在的缺陷,增强了系统的故障诊断能力。实践表明,该集成智能故障诊断系统在机载电子设备的故障诊断与维修中发挥了积极有效的作用。     

基于故障仿真的故障知识库应用研究

制约故障知识库技术发展的主要瓶颈是知识的积累问题,故障仿真是更新故障知识的重要方法。以液体火箭发动机试验台推进剂供应系统为研究对象,对基于故障仿真的故障知识库展开应用研究。从知识的表现形式以及故障知识库的主体框架、故障仿真的基本思路、故障知识提取的若干技术等三个方面展开讨论,就故障知识的管理方式、故障的注入方法以及故障知识的验证与优化方法进行了探讨。最后通过一个实例验证了本文总结的故障知识库的应用方法。