基于云关联度的航空发动机传感器、部件故障识别系统设计

针对灰色关联度方法用于发动机故障诊断精度低的问题,结合云理论和关联度分析方法,提出了云关联度方法,利用“云滴”能够反映映射的模糊性和随机性与整体“形状”变化分布这一特性,克服数据挖掘的模糊性和随机性问题,采用综合隶属度方法能够充分对数据进行挖掘,最终计算出云关联度.为了实现航空发动机传感器、部件单一故障的实时识别和诊断,在分析航空发动机传感器故障和部件故障特点的基础上,利用云关联度方法,设计了航空发动机传感器、部件故障的识别系统.仿真结果表明该方法不仅能够实时正确区分航空发动机传感器、部件故障,还能准确诊断出故障发生的传感器或者部件的位置,有效地改善了航空发动机故障诊断能力.      

减速器振动信号的经验模态分解

时域同步平均是直升机减速器诊断技术的基础,目前这种方法依赖于转速传感器提供相位同步信号。探讨了应用经验模态分解代替时域同步平均分析减速器振动信号的方法。构建了一个减速器振动信号模型,提取了故障特征信号。对经验模态分解过程进行了理论推导,证明经验模态分解可以分离出故障特征信号,给出了信号分离的充分条件。将这种方法应用于直升机减速器的两种故障(点蚀和裂纹)振动数据,结果表明经验模态分解正确地分离出了故障特征信号,信号特征更为显著。     

基于振动监测的部件状态维修与备件订购联合决策

基于部件振动信号的退化特征易受噪声影响而无法准确反映其运行状态,提出一种同时考虑退化特征和故障特征的部件状态维修模型。首先,基于自适应奇异谱分解建立递进式故障特征识别方法;其次,采用比例风险模型描述部件可靠度演化过程,建立以累计故障特征识别次数为备件订购阈值、以维修成本率为优化目标的联合维修模型;最后,以滚动轴承加速寿命试验数据为例对本文方法进行验证。结果表明,自适应奇异谱分解(SSD)方法对不同信号的诊断准确率更高,有效降低了维修过程中的人工诊断次数。以累计故障特征识别次数为备件订购阈值的联合决策方法可以弥补退化特征阈值在部件退化过程中不具有唯一性的不足,进而获得最优维修成本率。     

飞控系统余度信号奇异故障处理策略研究

飞机机翼、操纵面的对称性设计,决定了飞控系统传感器、计算机和舵机等部件在飞机上分布式对称安装并选择偶数n 余度的体系架构。余度部件生产关系的平衡分工,不同厂家设计、制造的差异,不可避免地出现“两派对立”的偶数分离和“互不认可”的奇异故障。本文提出了中位数表决、变化量记忆、余度重构等基础理论,给出了极端信号大概率故障判据,研究论证了这些基础理论和判据的科学原理。为四余度信号“2∶2 不确定故障、1∶1∶1∶1 多故障”、三余度信号1∶1∶1 多故障和二余度信号1∶1 故障,提供了有效的表决监控方案。     

航空发动机锥齿轮故障诊断技术研究

通过在锥齿轮相对应的附件机匣壳体上固定加速度传感器,在发动机试车过程中采集锥齿轮振动信号,识别特征信号,运用时频分析法、低秩稀疏分解算法、稀疏正则算法、谱峭度法分别对锥齿轮故障特征信号进行分析处理,通过比较分析,表明低秩稀疏分解算法能够有效滤除噪声和谐波干扰信号,增强故障特征信号的显著性,识别锥齿轮潜在故障,解决了锥齿轮微弱振动信号难以分离和识别的技术难题,实现了航空发动机锥齿轮故障诊断,保证了锥齿轮工作可靠性和安全性,为航空发动机锥齿轮故障诊断提供了新方法。     

基于经验模式分解法的航空发动机振动传感器故障诊断技术研究

在深入研究经验模式分解法基本理论的基础上,针对航空发动机振动传感器故障的时频特征,提出一种基于经验模式分解法的传感器故障诊断新方法.该方法的关键在于将含有传感器故障的航空发动机振动测试信号进行经验模式分解,利用这种方法的局部自适应特性和时频多分辨率分析将传感器输出信号的局部特性细化,使故障信息凸显出来.分析结果表明,该方法可以准确诊断传感器软、硬故障,有效降低误报率和漏报率,具有很好的应用价值.     

基于改进K-SVD字典训练的涡扇发动机气路突变故障稀疏诊断方法

以典型气路突变故障信号的稀疏特性为基础,通过对涡扇发动机部件特征原子组进行分类,提出了改进K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的稀疏诊断方法,并结合气路典型突变故障开展了仿真实验研究。仿真结果表明:相比于拓展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法,改进K-SVD方法对故障定位准确,无故障部件健康参数变化为0,可有效提高故障部件辨识度,避免误诊断;计算耗时与EKF方法基本相等,仅为UKF方法的03%,是一种有效的航空发动机气路突变故障在线诊断方法。     

数控机床智能化技术

数控机床向高速、高效、高精化发展,要求数控机床具有热补偿、振动监测、磨损监测、状态监测与故障诊断等智能功能.融合几个或几种智能传感器,采用人工智能方法,通过识别、分析、判断及推理,实现数控机床的智能功能,为智能部件的实现打下基础.     

基于小波分析的飞控传感器故障诊断

小波分析具有局部时频分析能力，适宜于对突变信号的检测，针对飞控系统传感器故障的特点，提出了基于小波分析的飞控传感器故障诊断法。仿真结果表明，应用小波分析，可以非常精确定位传感器信号的故障点。     

基于核主元分析方法的燃气涡轮发动机燃烧系统实时监测与诊断

针对燃气涡轮发动机燃烧室状态监测方法不足,故障定位难和故障早期发现难的问题,以涡轮排气温度场周向数据为分析依据,通过研究燃气在涡轮通流部分的偏转规律,利用核主元分析(KPCA)方法对经过有效性处理后的温度场数据进行分析,并结合两台发动机的故障数据,分别对燃烧系统自身故障和热电偶传感器故障进行检测与识别,验证了排气温度场燃气偏转规律与核主元分析相结合的方法对燃烧系统故障和传感器故障进行诊断的有效性.结果表明:该方法能够将安装了环管式分布火焰筒的燃气涡轮发动机燃烧室的故障诊断定位层次从目前的燃烧室这个大部件提高到火焰筒级别的小部件.      

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.     

转子振动故障信号的盲分离

介绍了盲源信号分离基本原理。基于最小化互信息原理,建立了用独立分量分析方法估计分离矩阵的加速梯度法,并给出了实现步骤。利用所建立的方法进行振动信号盲源分离的数值仿真,分离后的信号波形与源信号一致。对具有故障的实际转子进行多传感器信号采集并进行盲分离,不同故障的特征被分离开来。分析实例体现了所建立的方法在盲源信号分离中的有效性和对转子故障分离的实用性。      

多源数据融合与改进注意力机制的轴承智能故障诊断

单一传感器信号不能全面表达机械设备的运行特征且容易受到自身品质、性能的影响,为此本文提出了一种多源数据融合与改进注意力机制相结合的滚动轴承智能诊断方法。采集不同位置的传感器振动信号作为模型的输入向量,每一个传感器信号作为一个通道,将多通道信号同时送入模型特征输入层;引入改进注意力机制建立各通道和空间动态权重参数,随着模型训练,不断增强故障特征、弱化无用特征;运用深度卷积神经网络模型的卷积、池化等操作将多传感器信号进一步融合并提取故障特征,输出诊断结果。在进行滚动轴承故障诊断实验时,该方法诊断准确率达到100%,高于准确率最佳值为97.42%的单传感器。与其他方法相比,本文方法可以自适应融合多传感器数据以满足诊断任务的要求,具有良好的自适应性和鲁棒性,为滚动轴承的故障诊断提供了一种可行的方法。     

基于几何模式识别的发动机传感器故障诊断

提出一种基于几何模式识别技术的发动机传感器故障诊断方法,以解决传感器缓慢漂移故障和由于安装制造差异和性能蜕化等造成的模型不匹配难以区分的问题。传感器测量值输入到自适应模型中,产生一组部件性能修正因子,作为故障模式来对传感器故障进行诊断,每种故障或性能蜕化都对应惟一的模式,采用几何模式识别技术隔离出传感器故障。以某型涡扇发动机为对象进行的仿真结果表明,该方法能诊断出传感器小漂移故障,并能对部件状态进行监控。     

某型飞机感应式信号传感器电路失效机上判断研究

通过对燃油电气控制系统8个感应式信号传感器的典型故障实例进行研究,总结了各信号传感器电路失效时机上验证的实用判断方法。     

基于混合卡尔曼滤波器组故障传感器定位方法

为了在发动机性能蜕化与传感器故障并存的情况下实现故障传感器的定位与部件蜕化情况的估计,并实现故障诊断基准数据的修正,构建了1种包含了机载模型与线性卡尔曼滤波器的组合结构混合卡尔曼滤波器组。该卡尔曼滤波器组能够在之前所描述的故障/蜕化耦合情况下定位故障传感器,并得到较为准确的部件蜕化估计结果。为了验证了混合卡尔曼滤波器组的有效性,进行了相关仿真。仿真结果表明:混合卡尔曼滤波器组能够在发动机动态过程中遭遇传感器故障与部件蜕化并存的情况下完成故障定位与蜕化估计。     

某型无线电高度表收发机高频信号输出异常故障分析

针对俄制某型无线电高度表收发机高频信号输出异常的故障现象,对其故障机理进行了分析,并通过部件和总体测试验证最终确定故障原因,顺利排除了故障。     

小波方法在气路静电监测模拟实验中的应用

在航空发动机气路故障模拟实验台上。进行了气路静电监测模拟故障实验。采用自行研制的静电传感器采集数据。针对高温燃烧环境下故障颗粒信号信噪比极低、工频干扰大、故障特征具有突变性质的特点,提出采用小波方法对信号进行处理．对模拟实验数据的处理结果表明,与传统方法相比,小波处理方法能很好地抑制工频干扰。有效地去除背景噪声,提取有用信号。具有较强的鲁棒性。为航空发动机气路静电监测技术的进一步研究提供了参考。     

数控机床先进技术浅谈

为了促进我国机床工业的发展,本研究分析了我国中高档数控机床开发取得的较大进展、关键功能部件技术水平以及制造质量逐年稳步提高等现状。同时,进一步与国外先进水平进行对比,指出我国数控机床与国外先进水平相比存在的高档数控机床国内供应不足、自主创新能力差及功能部件发展滞后等差距,为发展我国数控机床发展提供了突破口。最后,基于我国数控机床现状及与国外先进水平的差距,提出了数控机床发展策略,以期为我国数控机床的发展提供参考。     

基于Wigner分布和经验模态分解的减速器故障诊断

为了降低全寿命费用和增强飞行安全性,对减速器故障进行检测和故障诊断是非常必要的。减速器振动信号的冲击性振动信号往往可以与故障引起的冲击联系在一起,因此冲击性信号可以作为一个故障的表征形式。为了刻画故障信号,许多研究探索在时频域内寻找微弱的故障特征信号。Wigner分布是最为常用的一种时频分布。然而,故障特征信号经常被其他部件的振动信号和Wigner分布双线性运算固有的交叉项所污染。为了减少这些干扰,本文将Wigner分布与经验模态分解结合起来。不同于传统的直接计算Wigner分布,将经验模态分解作为一个预处理环节。振动信号被分解为一系列固有模态函数。仅仅计算与啮合振动相关的固有模态函数的Wigner分布。这种方法应用于减速器试验台数据,结果表明诊断效果得到了明显提高。