船舶主推进系统故障预测与健康管理设计

随着装备系统复杂性、综合化、智能化程度的不断增加,其可靠性、维修性、测试性,保障性、安全性以及寿命周期费用的问题越来越受到人们的重视,为故障预测与健康管理(PHM)技术的产生发展提供了契机。本文首先简要介绍了PHM的内涵、功能及结构。在此基础上,以船舶主推进系统为研究对象,从体系结构、应用功能组成两个方面开展船舶主推进系统的PHM初步设计。最后,重点针对其中的设备健康检查模块,从工作原理、模块组成及功能实现流程等方面进行了详细设计。     

基于观测器的飞机环控系统控制组件故障检测

控制组件作为飞机环境控制系统的重要组成部分,对其进行故障诊断具有重要意义。本文以环控系统的传感增益漂移和活门卡死故障为例,在Simulink仿真环境下建立其正常和故障模型,采用基于状态观测器的方法进行故障检测。仿真实验结果证明了该方法的有效性,且当上述两类故障发生时,基于观测器和仿真模型输出之间的残差特征分析,可以判别出所发生的故障类型。     

粒子群优化在直升机旋翼动平衡调整中的应用

传统的直升机旋翼调整方法没有考虑调整参数与振动信号之间的非线性关系,针对这一缺点,提出将广义回归神经网络(GRNN,General Regression Neural Network)和粒子群算法相结合的旋翼调整方法,采用GRNN网络建立旋翼动平衡调整模型,以桨叶的调整参数作为神经网络的输入,以旋翼转轴和机身的三向的加速度测量值作为网络输出,建立调整参数与直升机振动信号间的模型.以直升机振动作为目标函数,采用粒子群优化算法对桨叶的调整参数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整量. 飞行实验结果表明,此方法可通过飞行测试获得的新数据对神经网络进行更新,使系统在使用过程中不断完善,并可在较少的飞行调整下完成旋翼的动平衡调整.      

基于小波分析和LSSVM的高压直流电源故障诊断

针对该电源故障样本少、专家经验不足和模式辨识困难的特点,提出了一种基于改进型最小二乘支持向量机的诊断方法,综合利用小波变换和最小二乘支持向量机在时频分析和小样本辨识领域的优点,很好地解决了高压直流电源的故障诊断问题。     

飞机机电系统PHM的综合诊断推理机设计

在分析区域级PHM功能及区域管理器结构的基础上,开展了综合诊断推理机设计基础准备工作,包括机电系统功能建模、aFMECA分析、机电系统关联分析。最终,设计出飞机机电系统PHM综合诊断推理机的结构及其工作流程。所设计的综合诊断推理机综合了以往多种推理机的推理机制,更加系统全面地实现了对飞机机电系统的综合诊断功能,具有一定的工程应用价值。     

基于小波神经网络的混沌时间序列预测及应用

根据相空间重构理论,探讨了一种基于小波神经网络(WNN)的混沌时间序列预测方法。根据G-P算法和Takens理论,计算出混沌时间序列相空间重构所需的最小嵌入维数,以此作为网络的输入节点数。通过时频分析,使得隐节点数的选取也有了可靠的理论依据。最后对Lorenz仿真信号和滚动轴承信号进行仿真和预测,验证了方法的有效性。结果表明,对于混沌时间序列的预测,WNN网络比BP网络表现出更理想的预测效果,为非线性动态系统的预测提供了一种有效的途径。     

捷联惯组空间八点减振IMU组合设计CSCD

为了研究捷联惯组空间八点减振IMU组合的力学性能及其在抑制线角耦合方面的作用,采用NX三维建模及ANSYS仿真分析工具对IMU组合的刚度、减振器的线角频率、减振性能方面进行了充分的理论验证。同时,推导出平衡机的调平原理,通过调平使IMU弹性中心与质心重合,然后对惯组进行振动试验,观察其减振性能及三向陀螺角速度输出值。结果表明,经理论分析该IMU组合模态为875.7Hz,具备足够的刚度;减振器线角频率差值在50Hz以上,具有较高的离散度。经试验验证,该IMU组合调平小于0.1mm时,减振效率不低于42%,三向陀螺角速度输出不大于11(°)/s,具有较好的力学环境适应性与极高的角速度输出特性。