关联维数和Kolm ogorov熵在航空发动机故障诊断中的应用

总结了关联维数和Kolmogorov熵的计算方法,给出详细的计算步骤,并通过对某型发动机在不同状态下关联维数和Kolmogorov熵的计算和混沌特性分析,提出一种将关联维数和Kolmogorov熵结合使用的新的故障诊断手段。实验结果表明:由于不同故障的动力学产生机制不同,通常也具有不同的关联维数和Kol-mogorov熵,故关联维数和Kolmogorov熵可用于故障的特征提取。      

航空发动机磨损故障诊断系统研究

本文介绍的系统,通过对滑油中的磨粒形态进行铁谱显微图像自动识别的方法监测、诊断机械设备的磨损状态和磨损类故障,并辅以光谱分析实现故障定位。本文介绍了系统的组成特点和状态监测、故障诊断、故障定位、趋势预测以及专家系统开发等系统的诊断技术原理。     

发动机状态监控和故障诊断系统的研究

本文介绍了由北京飞机维修工程公司、北京航空航天大学、中国民航学院和东方航空公司4个单位研制的 EMD(发动机状态监控和故障诊断)系统。该系统自1990年和1991年先后在国际航空公司、东方航空公司的 JT9D 和CF6等40台发动机上运行,获得了很好的结果。     

基于排列组合熵的转子振动信号故障诊断SVM方法研究

针对发动机转子的多种故障模式,提出了基于排列组合熵的SVM故障诊断方法。利用转子实验台,模拟了转子正常、转子不平衡、转子不对中、动静碰磨和基座松动5种典型振动模式,并使用振动传感器采集多路振动数据。计算振动数据的排列组合熵并将其作为故障特征向量,对特征向量样本集进行多级SVM分类诊断,并运用小波包能量特征提取方法提取信号特征。实例计算与结果对比表明,本文方法的正确率要高于基于小波包能量提取特征的SVM分类诊断方法,在提取转子振动信号的特征向量及在小样本下的故障分类诊断等方面,具有可行性和有效性。     

基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承故障诊断灵敏性分析

研究了基于机匣测点信号进行航空发动机滚动轴承故障诊断的灵敏性问题.首先利用两个带机匣的航空发动机转子试验器进行了冲击响应试验,比较了滚动轴承处冲击激励引起的轴承座测点响应和机匣测点响应的差别;然后利用这两个带机匣的转子试验器进行了滚动轴承故障模拟试验,详细对比分析了轴承座测点信号和机匣测点信号的时域波形、频谱和小波包络谱.结果表明:当滚动轴承和机匣的连接刚度较小时,故障滚动轴承的振动信号传递到机匣上时会产生很大的衰减,然而利用传统的基于小波包变换的包络解调方法仍然可以很好地诊断出外圈故障和内圈故障,对于滚动体故障的诊断效果略差.研究结果对于实际中基于机匣测点信号进行航空发动机滚动轴承故障诊断提供了试验依据.      

基于遗传算法的发动机性能监控与故障诊断

利用综合加权法计算表征发动机整体性能的综合指数时,各参数的权系数难于确定。利用遗传算法确定各参数的权系数,使所得到的综合指数值比采用专家调查法所得综合指数值更能灵敏、准确地反映发动机整体性能的变化情况,提高了发动机性能正常与否的识别率,并以此来发现发动机潜在早期故障,防止故障的扩大。通过对某涡扇发动机进行监控,证明该方法确实有效。     

基于过程功率谱熵SVM的转子振动故障诊断方法

针对旋转机械振动过程的复杂性和振动故障产生的随机性以及振动故障样本获取难的问题,在信息熵理论的基础上,融合了支持向量机(SVM)小样本、全局性和泛化性好的优点,提出了过程功率谱信息熵(功率谱熵)SVM的故障诊断方法。结合转子实验台,得到了4种典型振动故障在多测点多转速下的数据,通过计算提取了其功率谱熵特征值作为故障样本,即故障向量,并建立SVM诊断模型,对转子振动故障的类别、严重程度和部位识别诊断,验证了该方法在转子振动故障诊断方面效果良好。     

基于EMD 模糊熵与会诊决策融合模型的中介轴承故障诊断技术

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的问题,提出了1种融合k NN、SVM、CART、RF及GBDT 5种算法的会诊决策融合模型。基于中介轴承故障模拟试验台开展某型航空发动机中介轴承故障试验验证。采用EMD算法对采集的振动故障信号进行分解,提取IMF分量的模糊熵作为故障特征。利用建立的会诊模型对中介轴承内环故障、内环-滚动体耦合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤5种不同状态进行识别。试验研究表明:会诊模型的故障诊断准确率高达92.5%,并表现出良好的泛化能力。     

基于自适应滑模观测器的航空发动机故障诊断

为解决现有航空发动机基于模型的在线故障诊断方法存在对模型精度要求高等的问题,利用滑模方法设计一种自适应滑模观测器对航空发动机进行在线故障重构、诊断与隔离。对传感器故障和执行机构故障分别设计了重构算法,针对两者重构故障的特点提出了判断逻辑,讨论了设计参数对于观测效果与抖振的影响。 Matlab/Simulink仿真结果显示,重构的故障与实际故障基本吻合,对故障的诊断、隔离、定位具有良好效果,并对环境不确定性具有优良的鲁棒性。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断

航空发动机的故障诊断研究在民航安全发面有着重要的意义，而故障诊断模型的建立尤其关键。采用径向基函数（RBF）神经网络建立发动机的故障诊断模型，论述了径向基函数神经网络的结构、学习和运行，并通过该模型对发动机参数进行辨识，结果表明RBF神经网络具有较高的故障诊断正确率。     

航空发动机故障诊断方程的求解及应用

用换算系数方法建立了基线模型,分析了测量参数偏差的计算方法,重点介绍了发动机故障诊断系统中故障方程的求解方法,并应用发动机试车数据对此进行了求解检验,结果表明故障诊断方程的求解方法可行。     

基于概率神经网络的发动机故障诊断

 用反向传播神经网络 (BPNN)和概率神经网络 (PNN)对航空发动机若干原型故障进行定性的诊断,并将仿真结果进行了比较。仿真结果表明,当测量参数不包含噪声或噪声较小时,两种网络都具有很高的诊断准确率;当测量参数的噪声较大时,则概率神经网络的诊断准确率远大于反向传播神经网络,显示了概率神经网络较强的诊断鲁棒性。此外,概率神经网络能够充分利用故障先验知识,并考虑代价因子的作用,从而把误诊断可能带来的损失减小到最低程度。     

发动机故障诊断的主成分算法

 给出了两种基于主成分分析的发动机故障诊断算法,即主成分估计算法和主成分降维算法。这两种算法可以有效地解决发动机故障诊断中的两个技术难点,即减少故障方程中故障因子的个数以及克服故障方程的多重共线性的不良影响．在主成分估计算法中提出了最优主成分个数的概念,解决了主成分个数选择的难题．还以JT9D发动机故障诊断问题为例说明主成分分析算法的应用。研究结果表明,利用主成分降维方法可以将JT9D发动机的26个故障因子压缩到9个,或者将5个单元体的10个故障因子缩减到５个综合变量。所给出的两种算法可以在故障方程存在严重多重共线性而又无约束条件可供利用的情况下给出满意的故障诊断结果。     

发动机故障诊断的MONTE CARLO通解算法

给出了发动机故障诊断的 Monte Carlo通解算法,该算法可以有效地解决发动机故障诊断算法中由于故障方程存在多重共线性所引起的误诊、漏诊与多解问题。首先给出求解故障方程的 Monte Carlo算法,该算法能够保证得到满足故障方程的全部合理解;能够简单地用于各种故障相关性准则 (例如各种残差向量范数准则 )以及亚定故障方程的求解问题;并且算法简单易行,无需为每个特定情况专门编制计算程序。其次提出了基本解与通解的概念,并且给出了利用主成分分析与利用主因子模型求基本解的两种有效算法。利用基本解与通解算法可以将由于多重共线性引起的复杂故障诊断结果表示为简单明了的形式,有利于对诊断结果作出正确决策。用计算机模拟方法对算法的有效性进行了分析,对于 JT9D发动机气路方面的 2 4个实际故障样本,所给出的算法的确诊率为 86%～ 92 %     

一种改进的航空发动机转静件碰摩故障诊断方法

针对航空发动机碰摩故障的实际情况,分析了各种诊断方法的应用局限性,引入并改进适用于航空发动机碰摩诊断的基于SVD(奇异值分解)的碰摩特征提取方法:提出利用数据边界延拓来消除边界振荡,以此发展了适合短时间序列和长时间序列的奇异值分解处理方法,并探讨了简便实用的奇异值选择方法.并在某航空发动机故障信号的检测中,取得了良好的效果.      

某型涡喷发动机状态空间模型的提取与修正研究

以某型单转子涡喷发动机为研究对象,在提取该型发动机状态空间模型的基础上,提出了单转子涡喷发动机状态空间模型的稳态及动态的修正算法,获得基于稳态及动态的修正模型.以阶跃输入响应对模型进行了检验,检验结果表明使用该方法修正的状态空间模型具有与原非线性数学模型完全一致的稳态及动态过程响应,解决了单转子涡喷发动机状态空间模型检验与修正的问题.     

NASA格林研究中心的宇航推进与动力计划

介绍了NASA的宇航推进与动力(AP＆P)计划及其9个子计划。     

故障因子的独立性及故障方程的特性

本文给出了作为发动机故障诊断前提条件的故障方程的严格定义，论述了故障方程中故障因子的独立性问题及故障方程的求解条件。这些论述对于正确建立故障方程、防止在引入故障因子问题上出现数学方法上和物理概念上的错误以及正确制定发动机故障诊断的技术方案具有重要意义。文中还对现有文献在这些问题上的不妥当观点进行了分析。     

涡扇发动机气路传感器故障诊断

为了实现对某涡扇发动机传感器故障的在线诊断,提出并设计了1种基于在线贯序极端学习机的故障诊断算法。其核心思想是在定位某传感器故障后,在线建立针对该故障传感器\"预学习\"的信号重构算法,解决多故障混叠问题。在线信号重构算法以泛化能力指标为判定条件,利用选择策略对算法网络权值进行选择性更新,提高了故障诊断系统的实时性。以某型涡扇发动机为对象开展了传感器故障诊断与重构仿真,结果表明:该算法能够对发动机单、双传感器故障进行准确地诊断与信号重构,且具有良好的实时性。