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飞机机电系统正在向综合化和智能化发展,对故障的诊断技术提出了新的挑战.本文首先介绍倒频谱分析的原理与方法,然后就该方法在空客A320飞机增压系统故障诊断中的应用进行了深入分析,包括提取增压系统相关的故障特征和对相关故障模式进行识别,最后讨论了航空器故障诊断技术的发展.本文可为航空器故障诊断提供新的思路. 相似文献
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利用D-S证据理论进行故障诊断时,首先需准确地确定出诊断识别框架,这是D-S故障诊断的先决条件.在导弹武器等复杂系统中,存在着故障原因与故障征兆之间关联关系不确定的现象,增加了求取诊断识别框架的困难.为此,提出了一种求取复杂系统的D-S诊断识别框架方法.首先,基于基本诊断模型,给出了诊断贝叶斯网络模型.以及求解诊断贝叶斯网络模型的方法;然后,给出了征兆集合等概念以及求解故障识别框架的方法;最后,通过示例验证了方法的正确性. 相似文献
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齿轮故障诊断中的单齿分析技术 总被引:4,自引:3,他引:1
齿轮故障诊断通常先对振动信号进行时域同步平均降噪处理,进而利用频谱分析或包络分析等方法,得出故障特征信息。本文在此基础上提出了单齿分析技术。它将振动平均信号等距分段(所分段数与被监测齿轮齿数相等),然后对分段信号进行频谱分析等。比较各段信号的异同以揭示故障齿的确切位置。该方法对齿轮的表面局部损伤故障的早期诊断和断齿故障早期诊断十分有效,可以准确地辨别出有故障齿的位置,为齿轮故障诊断提供了一种有效手段。 相似文献
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为了能够全面准确地识别风力发电机的故障类别,考虑信号源振动和电流之间的相关性,提出了一种基于信息融合和改进相关向量机相结合的故障诊断方法。通过直驱风力发电机试验台实测数据,提取具有较高敏感度的特征参数作为诊断样本,建立基于振动和电流的改进相关向量机诊断模型进行初步故障诊断。利用信息融合建立多信号源故障诊断模型,获得最终风机故障诊断结果。试验表明,与基于单一信号的故障诊断方法相比,该方法具有更高的准确性,能很好地识别具有机电耦合特性的风力发电机故障类型。 相似文献
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为了实时检测空间机械臂关节故障的发生并获得有效的故障信息,提出一种基于状态观测器的关节故障诊断方法。通过结合滑模变结构控制理论设计滑模状态观测器,获得机械臂各运行状态的残差信息,并将其与设定的阈值比较,实现关节故障的检测。进而引入不同的故障模式,构建故障数据库,将实际关节故障所导致的机械臂故障残差信息与故障数据库对比,完成故障发生位置及其故障程度的识别。所提诊断方法考虑了空间机械臂系统内部强耦合特性,能够及时检测故障的发生并获取有效的故障信息。最后以7自由度空间机械臂为对象开展数值仿真研究,验证了所提关节故障诊断方法的有效性。 相似文献
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直升机旋翼系统故障诊断在直升机故障诊断中占有很重要的地位。本文采用试验方法及BP神经网络完成了旋翼故障识别和程度识别,为我国直升机旋翼诊断和神经网络在直升机故障诊断中的应用打下一定基础。 相似文献
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针对航空发动机磨损故障诊断技术智能化、精确化的发展要求,以传统油液监测技术为基础,结合人工免疫系统(AIS)具有的自适应特性、学习记忆特性及识别特性等优点,提出了一种航空发动机磨损故障的智能诊断方法。该方法首先利用人工免疫理论的反面选择原理生成检测器,优化后的检测器生成算法提高了初始检测器的代表性及覆盖性;然后利用故障样本训练出成熟的检测器,使航空发动机典型的磨损状态信息存储在检测器中,实现对故障模式的有效学习和记忆;最后通过检测器的激活发现航空发动机的磨损故障。对油样数据的实例分析结果表明,该方法对航空发动机磨损故障具有较强的识别能力,对磨损状态有很好的监测效果。 相似文献
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基于QAR数据的飞机系统故障预测与故障诊断支持系统研究 总被引:7,自引:0,他引:7
本文介绍了基于QAR数据的飞机系统故障预测与故障诊断支持系统模型的构成和实现技术。文章中提出的基于动态链表的QAR数据译码技术为译码各种机型QAR原始数据提供了一种高效的方法。另外,系统将各种诊断知识组成知识库,以译码后的QAR数据为分析对象,以知识库中的知识为判据,最后智能地根据飞行性能,给出故障预测与故障诊断信息。 相似文献
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以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法。利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明本文所提出的方法可以获得较高的诊断精度,为旋转机械故障诊断探索了一条新路。 相似文献
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民航发动机远程故障诊断若干关键技术研究 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出的民航发动机远程故障诊断技术将Internet网络技术与民航发动机故障诊断技术有效地结合起来,旨在将民航发动机的维护和故障诊断手段提升到远程的网络环境,以极大提高故障诊断的水平和时效性。本文从工程应用角度出发,对其中的几个关键技术问题进行了讨论。首先分析了民航发动机故障诊断的技术现状,提出了民航发动机远程故障诊断系统的结构体系。提出一种诊断设备网络化的设计思想,即采用上下位机的结构和COM组件技术,实现远程操作、状态监视和控制。采用COM组件技术和网络数据库技术实现了在Web服务器上的知识的存储与推理。分别基于NI的Labview/GWebServer和DataSocket技术,开发了两种多功能的远程故障诊断的协同工作环境(CSCW)。 相似文献
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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 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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航空发动机故障诊断中一个有挑战性的难题就是如何处理具有高维数、非线性化特点的故障数据,传统模式识别方法很难发现这类数据集的真实结构,导致故障诊断准确性不高。针对这一问题,将一种新兴的非线性维数约简技术——流形学习引入航空发动机振动故障诊断,提出基于监督流形学习理论的航空发动机特征提取与识别方法。该方法首先采用最近兴起的监督局部线性嵌入流形学习算法对蕴含在高维振动故障数据中不同故障的流形特征进行学习,映射到低维嵌入空间以实现故障的特征提取,在降维后的流形特征空间中构造分类器实现故障识别。利用航空发动机转子故障数据对方法的有效性进行了验证,结果表明,该方法显著提高了故障诊断性能,克服了传统的模式识别方法PCA和LDA的不足,并且在训练样本数为每类100的条件下,该方法的平均故障诊断正确率比PCA和LDA分别高出2.93%和7.20%。 相似文献