发动机转子系统早期故障特征提取方法

对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,提出了利用虚拟仪器和Matlab小波工具箱分析软件对其早期故障进行检测和特征提取的方法.文中对早期故障特征量的选取、有用信号与噪声信号的分离方法、突变信号与奇异信号的特征提取等进行了分析和研究,并以转子早期碰摩和早期不平衡为例进行了实验研究.结果表明,Labview和Matlab小波分析软件相结合,能够快速有效地提取发动机转子系统的早期故障特征,为发动机转子系统早期故障的快速识别提供了一种新途径.     

航空发动机高低压转子间碰摩故障特征提取

针对变分模态分解(VMD)需要人为确定输入参数的问题,提出了一种参数自适应VMD(APVMD)方法,其通过粒子群(PSO)算法优化VMD的输入参数.使用APVMD结合切片谱的方法,对双转子航空发动机振动正常和异常状态下的实测弹性支承应变信号进行分析.分析结果表明,APVMD方法可以自适应地实现对实测弹性支承应变信号的分...     

航空发动机非包容转子失效危险识别

为分析多重非包容转子碎片对飞机造成的危害,提出一种基于飞机整机功能危险分析(FHA)结果、应用故障树分析(FTA)的非包容转子碎片失效危险识别方法。该方法能够识别多个系统同时失效导致的组合危险,进而为非包容转子失效飞机设计改进提供更详实、可信的依据。最后通过实例分析表明了方法的有效性。     

时频展缩随机共振用于航空发动机转子故障检测

提出一种基于时频展缩的随机共振算法,用于检测转子早期故障信号,该方法充分利用了随机共振检测弱信号的优势,通过引入时频展缩,消除了随机共振系统对待测信号频率的限制,实现了在绝热近似理论下,从强噪声中提取出转子微弱早期故障信号.理论分析和实测结果表明:对埋在强噪声中的未知频率的早期故障信号,采用连续的压缩算法,以获得一个适...     

基于关联维数的发动机转子振动故障模式判别

通过模拟双转子航空发动机的几种典型振动故障模式，根据计算分析验证了借助于关联维数辨别不同故障模式方法的可行性，并将分形方法应用于实测的涡扇发动机转子振动信号分析之中。初步分析结果表明，由于不同故障形式的动力学形成机制不同，振动信号在相空间具有不同的特性，通常也具有不同的关联维数。     

基于DSmT的航空发动机早期振动故障融合诊断方法

提出在航空发动机多个部位安装多个振动传感器组成传感器网络.采用多传感器信息融合技术进行早期振动故障的诊断方法,并引入Dezert-Smarandache理论(DSmT)来处理由早期微弱故障本身所导致的各个传感器信息相互冲突的问题.在构建的早期微弱故障诊断系统框架中,采用基于本征模态函数(IMF)的信息熵特征提取方法提取各路振动数据的特征,采用反向传播(BP)神经网络完成对故障属性的判断并生成各种故障模式的基本置信分配,最后根据DSmT融合规则得到最终的诊断结果.算例表明采用该方法可以有效地解决早期微弱故障条件下的高冲突信息融合问题,故障诊断结果准确可靠.      

航空发动机故障融合诊断研究

结合气路诊断与振动分析方法,建立发动机故障融合诊断模型,探讨气路与振动故障融合诊断方法的可行性。构建故障融合诊断3级体系(故障特征级、故障模式级以及故障决策级融合),实现基于性能参数和振动参数的综合评估方法,获得基于小偏差法的气路故障判据,形成基于动力学分析的振动故障判据,提出故障特征融合的方法,通过算法实现故障融合识别,并在模拟试验器上进行涡轮叶片掉块故障试验验证,获得相应的故障诊断决策。结果表明:设计的发动机故障融合诊断方法合理,算法正确。     

滚动轴承早期故障的特征提取与智能诊断

在基于小波变换的滚动轴承故障诊断研究中,目前普遍存在小波变换参数选取和故障特征计算无法自动完成的问题。基于此,提出了一种基于二进离散小波变换的滚动轴承故障特征自动提取技术,实现了小波函数参数的自动选取和故障特征的自动提取。同时,基于结构自适应神经网络方法建立了滚动轴承的集成神经网络智能诊断模型。最后,利用实际的滚动轴承实验数据验证了所提方法的有效性。     

航空发动机转子碰磨故障状态识别

基于谐振动在弹性介质传递过程中能量波动的特点, 提出一种以能量分布与传递为出发点的转子碰磨状态识别方法.该方法以快速傅立叶变换法处理测振信号, 以能量的观点理解振动色谱图, 并结合时域图、频谱图和瀑布图对转子是否存在碰磨做出判断.经试验验证, 该方法简便可行, 为工程应用提供了实践依据.      

基于一类辨识的航空发动机故障诊断

在支持向量机理论的基础上,打破了支持向量机的二类辨识传统,引入了基于支持向量机的一类辨识理论,以它为基础设计了基于一类辨识的一类分类器,并将它运用到航空发动机故障诊断中。通过对几种典型故障的分析,证明了该方法的有效性。     

航空发动机主轴轴承故障诊断

某型航空发动机的主轴轴承由于频繁出现早期失效而引起发动机故障,因此,对滚动轴承进行状态监测和故障诊断具有重要的实际意义。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,本文研究了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的仿真信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可以应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。     

基于改进D-S证据理论的航空发动机转子故障决策融合诊断研究

针对单一传感器的测量信息难以准确、全面地反映航空发动机转子、轴承和齿轮的工作状况,进而造成振动故障诊断难度大的问题,提出安装多个振动传感器组成传感器网络,建立基于多传感器信息的发动机转子故障决策融合诊断系统。由于多传感器系统不可避免地会存在各传感器信息不一致、信息冲突的情形,因此针对该融合诊断系统的信号测量、信息预处理、特征提取、故障诊断及决策融合5个环节,重点研究了决策融合环节的Dempster-Shafer（D-S）证据决策融合方法存在的冲突证据融合失效问题。通过分析原因,从避免“一票否决”现象和证据加权平均两个方面进行改进,提出了改进D-S证据融合方法,并应用于航空发动机转子的模拟故障决策融合诊断中。结果表明基于D-S证据理论对3个传感器的单一诊断结果进行决策融合,能得到比任一单个传感器更准确、可靠的结果;而改进D-S证据融合方法由于能在一定程度上克服冲突证据融合带来的失效问题,且能同时兼顾处理好非冲突证据的融合,故其对于证据冲突和非冲突情形都取得了较好的融合效果,因此总的分类正确率要高于常规D-S算法和PCR5算法。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型

利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本，采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识，结果表明：这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。     

航空发动机故障诊断主因子选取相似系数法

针对目前航空发动机气路故障诊断主因子模型中计算量大、故障方程多重共线性的问题,提出了主因子选取的相似系数法。通过计算故障模式和测量参数偏差之间的相似系数来选取故障方程的主因子,避免了对全部可能的主因子组合的计算。讨论了利用方法求解时的方程共线性问题,并对比了直接利用主因子模型求解的计算结果,结果表明,提高了故障诊断结果的可判断性,使故障诊断更加迅速可靠。     

应用SVM的发动机故障诊断若干问题研究

支持向量机能够克服一般神经网络容易出现的过学习和泛化能力低等不足。提出一种基于支持向量机的航空发动机气路部件故障诊断方法,讨论了支持向量机的核函数选择和参数确定问题,并对"块算法"进行了分析。仿真实验表明,设计的正则化参数和核参数合理,故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,可以对发动机气路部件的典型故障进行正确诊断。     

基于小波包分析方法的航空发动机滚动轴承故障诊断

将小波包分析技术引入到航空发动机滚动轴承故障诊断的应用研究中,给出了基于小波包分析的滚动轴承故障特征提取方法：应用小波包分解与重构算法分离出了滚动轴承的故障特征频率,识别出了滚动轴承的故障类型。通过对实际航空发动机滚动轴承故障信号的分析表明,该方法可以有效地检测和诊断航空发动机的滚动轴承故障。     

一种感应电机转子断条早期故障诊断方法

针对感应电机转子发生早期断条故障时,定子电流故障特征频率容易被基波频率淹没,导致电机转子断条故障发现不及时的问题,采用多回路方程建立感应电机发生转子断条故障的模型,推导了dq0坐标系下感应电机发生早期断条故障的模型。在该故障模型的基础上,利用参数辨识和滑窗技术得到电机等效参数变化曲线。该方法得到的电机等效参数曲线对转子早期断条故障具有明显的故障特征信号,通过辨识曲线特征可诊断电机转子断条故障,同时给出了转子发生不同程度故障时的差异指标。最后试验验证了该方法的可行性。     

基于新型多分类支持向量算法的发动机故障诊断

层次支持向量机(H-SVM)比通常的"一对多" (1-V-R)和"一对一" (1-V-1)等多分类支持向量算法具有更快的训练速度和分类速度.提出一种基于H-SVM的航空发动机气路部件故障诊断方法,根据特征空间中各类故障样本中心之间的距离来逐层划分子类,距离较近的故障样本归为同一个子类进行训练,得到的H-SVM层次结构合理,各层的SVM分类间隔大、泛化能力强;同时,用ν-SVM代替通常的C-SVM作为两类分类器,分类器参数意义明确、变化范围小,更容易确定.仿真实验表明,基于H-SVM的故障分类器具有良好的分类准确性和泛化性能,能够对发动机气路部件的单一故障和复合故障进行快速诊断.     

发动机故障诊断的变记忆约束滤波算法

为提高故障诊断可靠性,给出了3种利用多次测量信息减少测量误差影响的方法,即变记忆约束滤波算法、分段算术平均预平滑算法以及指数顶平滑算法。其中,变记忆约束滤波算法能够有效地避免由于故障方程多重共线性所引起的病态解。证明了多故障诊断问题中滤波算法与分段算术平均算法的等价性,证明了在衰减滤波的条件下（第一变记忆因子小于1）,随测量点数的增加,变记忆滤波算法的第一变记忆因子与指数平滑的平滑系数之和趋近于1。利用计算机仿真方法对于所得结论进行了检验。