基于小波变换的孔探图像边缘粗糙度分析

针对航空发动机内部结构裂纹损伤的孔探图像识别问题,提出一种描述孔探图像边缘曲线粗糙度特征的方法——粗糙度系数法.该方法利用二进小波变换对边缘曲线在所有可能尺度上进行小波分解,得到尺度系数和小波系数.对于这些小波分解系数,构造一种对数熵算法来计算尺度系数和小波系数的能量强度.小波系数与尺度系数的对数熵的比值被定义为粗糙度系数,用粗糙度系数来评估曲线的粗糙程度,粗糙度系数越大,曲线越粗糙.实验表明以粗糙度系数作为孔探图像边缘曲线的识别特征,能够有效地识别孔探图像中存在的裂纹损伤.      

基于在线频率估计的自适应反馈主动隔振技术

针对自适应前馈控制方法的缺点,提出一种周期性振动主动控制的自适应反馈控制方法.利用误差信号恢复振动干扰信号,采用级联陷波器估计信号中周期性分量的频率,并在估计频率处为控制器构造参考信号;控制器的参数则根据Lyapunov稳定性原理进行调整.仿真和主动隔振试验结果表明:频率估计方法在不同信噪比情况下均具有较好的估计精度;主动控制方法在振动频率处的隔振效果明显,隔振量可达16?dB以上,且控制器的参数收敛速度较快.     

IXRF法用于航空发动机磨损在线监测的研究

 介绍了一种基于同位素X射线荧光法(IXRF法)的航空发动机磨损在线监测系统.航空发动机滑油中携带了大量的金属磨损屑末,利用不同金属释放出不同特征X射线的原理,可以检测出滑油中不同种类金属的成份及含量.此种方法具有快速、可靠、非接触等特点.实验结果表明,在线监测系统能够实时地检测出滑油中的铜、铁浓度.该项技术的研究和应用,可以对发动机的磨损故障进行早期预报,避免恶性事故的发生.     

基于小波的非线性模型的孔探图像压缩

针对涡轮发动机内部图像细节丰富的特点,为了实现在高压缩比下对细节信息的保留,以不影响发动机内部故障检测,采用小波域的非线性表示和建模方法,利用多尺度边缘检测对边缘进行定位,通过轮廓加剖面模型在定位的边缘进行边缘影响区域划分;之后通过阈值将边缘影响区域进一步划分为较重影响系数区域与较轻影响系数区域,在不同区域应用不同的编码质量控制,从而实现了一种基于小波着重于边缘的图像编码系统.实验结果表明,与一般的小波图像压缩方法相比较,在不同的压缩率下,峰值信噪比均得到小幅度的提高,并且从视觉感官上也得到较好的效果.      

基于STEP的航空发动机工作叶片特征建模

对并行工程环境下航空发动机转子工作叶片基于特征的设计进行了研究和探索.在对叶片的结构特点进行分析的基础上,借助参数化特征建模技术,按照STEP(AP203/AP214)标准,建立了工作叶片的特征体系结构,并以此实现了一个三维实体特征建模系统.继而,在实现了模型由设计平台向分析平台的传递之后,成功地完成了模型的有限元静强度和振动分析.      

某发动机涡轮叶片使用寿命可靠性分析

发动机的载荷谱是发动机结构寿命研究的依据.利用某短寿命发动机的开车数据,对其高压涡轮叶片使用寿命进行了预测.建立了发动机等效寿命消耗计算模型,采用数据压缩处理技术,有效地提取了发动机的工作载荷.根据发动机短使用寿命这一特点,用威布尔分布模型描述此发动机涡轮叶片寿命分布,建立了发动机寿命可靠性模型,采用不完全寿命数据的中位秩法对发动机叶片寿命进行可靠性计算.随着可靠性增长,发动机寿命不断提高,考虑样本的时效性,用动态的威布尔分布模型来描述此发动机可靠性的增长,以便发动机在研制过程中的可靠性评估.      

基于ATI技术的一种动目标检测的实现方法

提出了一种基于双孔径天线沿航迹向干涉(ATI, Along-Track Interferometry)的动目标检测、测速及定位的实现方法.该方法与DPCA(Displaced Phase Center Antenna)技术相比,不要求天线载体速度和脉冲重复频率之间必须满足严格的制约条件,同时克服了DPCA技术及CSI(Clutter Suppression Interferometry)技术产生的动目标回波强度随目标径向速度按正弦规律相消而降低了对慢速目标的检测能力的不足.在ATI理论分析的基础上,给出了利用干涉图像的干涉相位信息进行动目标检测、径向速度分量估计及定位的一种实现方法.这种检测方法能够完成被地面背景杂波淹没的慢速运动目标的检测、测速及定位.计算机仿真结果验证了其有效性.      

飞机发动机叶片缺陷的差激励涡流传感器检测

针对某型号飞机发动机涡轮叶片上预制的微裂纹缺陷进行了检测研究.基于涡流检测技术设计并研制了一种尺寸小、灵敏度高的差激励探头,应用有限元分析软件开展了叶片微裂纹缺陷仿真分析.为了实现叶片的自动高效检测,设计并采用数控多自由度扫查台来控制采集过程,实现了对叶片表面裂纹缺陷的快速扫查检测.采集信号经过信号调理电路,A/D转换后输入计算机,完成信号的保存、处理和输出.通过对比实验结果与仿真结果发现,研制的差激励式涡流传感器可以有效地实现对叶片类零件表面微裂纹位置的判定,对涡轮叶片类零件微缺陷早期诊断评估具有一定的现实和借鉴意义.      

小样本理论在航空发动机研制费估算中的应用

研究了小样本理论中的偏最小二乘法在航空发动机研制费估算中的适用性,系统收集了国内10余种军用涡喷/涡扇发动机的技术性能和研制费数据,选取涡轮进口温度、军用耗油率、发动机军用推力、发动机加力推力、发动机推重比、发动机净重、总增压比、空气流量、翻修寿命、原型机数量、完成时间等技术参数,将小样本理论中的偏最小二乘法应用于军用航空发动机研制费估算模型的研究,形成了基于主要性能指标的军用航空发动机研制费参数估算模型,并建立了军用航空发动机研制继承系数的概念.计算结果表明,该模型较国内其他已有模型的精度有所提高,达到了10%,可以应用于我国航空发动机研制费的快速估算.     

航空发动机传感器与执行机构信息重构算法

为实现航空发动机传感器与执行结构在故障情形下的故障幅值估计及信息重构,缓解故障对发动机性能的影响,在已有故障检测和故障隔离算法的基础上,提出一种基于修正的广义似然比（GLR）方法的信息重构算法。针对某型民用涡扇发动机的传感器与执行机构发生恒偏差与漂移故障的情形下进行了仿真验证。结果表明:基于修正的GLR方法对传感器和执行机构恒偏差和漂移故障的故障幅值估计具有较高的精度,两种故障情形下故障幅值的估计值的均方根误差均不超过0.005,故障部件信息重构后故障对系统性能的影响得到有效缓解。      

基于模型诊断技术的神经网络实现方法

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性.     

火箭发动机基于神经网络非线性辨识的故障检测

应用神经网络方法，提出了一种液体火箭发动机故障实时检测算法。神经网络采用非线性辨识技术贴近发动机的工作过程，并输出包合发动机故障信息的辨识误差信号。若辨识误差变大超过一定阈值，检测逻辑就预报发动机故障。在发动机启动阶段离线训练神经网络，在发动机稳态过程可以采用离线或在线学习算法。实验研究表明神经网络可以成功地应用于大型泵压式液体火箭发动机的故障检测。     

基于FD的微小型姿态系统的姿态估计算法

分别利用微惯性测量单元(MIMU,Micro Inertial Measurement Unit)中的3个加速度计与3个陀螺仪对载体的姿态角进行估计,同时,搭建捷联惯性导航系统,建立姿态误差方程,使用卡尔曼滤波估计载体姿态误差角.构造残差及统计量,利用状态残差检验的故障检测方法,对载体的运动状态进行分离,判断加速度计估计出的姿态角的可用性,对姿态角进行融合.既保证了姿态估计系统的动态性能,又提高了估计精度.由于使用微电子机械系统(MEMS,Micro Electro Mechanical System)惯性器件,使得姿态估计系统的体积小、重量轻、造价低,特别适于微小型载体使用.      

第二代小波包构造及发动机微弱损伤识别

针对航空发动机滚动轴承微弱损伤识别问题,设计了一种识别滚动轴承早期损伤的第二代小波包方法.构造了第二代小波包分解重构算法和第二代小波包算子计算方法;将滚动轴承振动信号进行第二代小波包分解,然后各个频带分解信号分别进行重构;利用希尔伯特变换解调分析各频带信号,得到对应频带信号的包络谱;计算各个频带中滚动轴承故障特征频率对应包络谱幅值的分贝值,提取各频带中故障特征频率对应分贝值的最大值,对滚动轴承早期损伤情况做出定量识别.仿真信号和试验信号分析表明,该识别方法结果可靠,能准确识别出滚动轴承早期损伤.      

免疫支持向量机用于航空发动机磨损故障诊断

航空发动机在使用寿命周期内会不断磨损最终出现故障,通过对发动机油液监测铁谱分析数据的挖掘可实现磨损故障的诊断。本文研究免疫算法优化的支持向量机(SVM)在航空发动机磨损故障诊断中的运用。首先,总结了支持向量机和免疫算法的运行流程和关键算法。然后,用改进的免疫算法优化支持向量机惩罚因子、松弛变量及核函数参数。某型航空发动机的油液铁谱分析数据和加入噪声数据验证结果表明,该方法可有效实现航空发动机磨损故障诊断且具有较好的鲁棒性。最后,研究了核函数、多分类决策方法、初始种群大小、亲和力计算公式、支持向量机优化方法和归一化方法对磨损故障诊断准确率的影响,得到了最佳诊断方法。     

基于分层随机梯度辨识算法的传感器故障检测方法

提出一种基于两阶段递推随机梯度参数辨识的传感器故障的在线检测方法.相对于最小二乘参数辨识算法,随机梯度参数辨识算法所需计算量更小.针对计算能力受限的系统,提出基于随机梯度参数辨识的检测算法.通过分析可知,参数辨识精度越高时检测精度越高.为提高精度,给出基于两阶段递推随机梯度参数辨识的检测算法并设计基于最新估计信息的残差.除此之外,还给出新的检测算法与原有的基于最小二乘检测算法计算量的对比分析,并通过仿真实例,证明新的检测算法的优越性及有效性.     

强电磁脉冲下柴油发动机系统薄弱环节识别

为识别强电磁脉冲环境下柴油发动机系统的薄弱环节,提出了一种加权故障树和分层贝叶斯网络相结合的柴油发动机系统薄弱环节识别方法。该方法综合考虑同层单元失效的相关性,加权故障树的局部应用解决了部分条件转移概率表不易获取问题。运用贝叶斯网络双向推理功能,首先,通过柴油发动机辐照试验和电磁仿真软件获得的各部件敏感度阈值及电磁应力数据,计算出强电磁脉冲下部件级到系统级的先验失效概率;然后,依据贝叶斯概率公式计算在发动机失效条件下各部件故障的后验概率,并排序以识别其薄弱环节,为电磁防护方案的设计提供参考和建议。以宽带高功率微波(WBHPM)辐照为例,说明了柴油发动机系统分层贝叶斯网络故障模型参数获取与概率计算过程。结果表明:执行器和凸轮轴位置传感器、曲轴位置传感器既为柴油发动机系统的重要部件,也为较薄弱环节,是需要重点防护的对象。