卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

电缆故障在线检测定位装置研究

电缆作为飞机电源系统的重要组成部分,实现电缆故障的在线诊断,可以提高其可靠性。采用扩展频谱时域反射法(SSTDR),基于FPGA技术,设计一种板级速率为500 MHz的飞机电缆故障在线检测和定位装置,并进行实验验证。结果表明:该装置能够实现电缆开路、短路以及间歇性电弧的在线检测和定位,具有定位精度高、实时性好等优点;利用该装置在线监测电缆的健康状态,实现难以复现的间歇性故障的检测,能够提高地面运营、维护效率,节省人力物力,具有较高的工程应用价值。     

基于LMD的包络谱特征值在滚动轴承 故障诊断中的应用

滚动轴承故障振动信号往往是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析方法需要根据经验设置滤波器的中心频率与带宽,因而会带来解调误差.基于此,提出了一种基于局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)的包络谱特征值的滚动轴承故障诊断方法.该方法可以将一个多分量的调幅-调频信号分解成若干瞬时频率具有物理意义的PF (product function,简称PF )分量之和,由于每一个PF分量是分量包络信号和纯调频信号的积,因此可以直接对包络信号进行频谱分析得到包络谱.然后定义信号在包络谱中不同故障特征频率处的幅值比为包络谱特征值,并以此作为特征向量输入到支持向量机分类器中,用以区分滚动轴承的工作状态和故障类型.对滚动轴承正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性.      

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。     

航空发动机失稳特征信号甄别

针对航空发动机失稳时的重要表征——喘振信号开展检测、判别和处理方法的研究。通过失稳信号处理器实时获取压气机压力脉动数据,采用时域诊断分析方法完成对失稳信号的在线检测和预警。经压缩部件台架试验验证,失稳信号处理器能成功分离出喘振状态下的失稳信号特征,实现对失稳信号较为准确的捕获,采用的失稳判定方法有效。研究结果表明:失稳特征信号的实时、准确甄别,是发动机失稳主动控制的先决条件,提高失稳特征信号判别的正确率,可有效避免发动机失稳过程中信号的误判、漏判。     

基于WCFSE-FSVM的转子振动故障诊断方法

为了提高含有噪声和野值的转子振动故障样本诊断精度,提出了基于WCFSE-FSVM的故障诊断方法。充分融合小波相关特征尺度熵(WCFSE)特征提取方法和FSVM故障诊断方法的优点,建立WCFSE-FSVM故障诊断模型。基于转子实验台模拟4种典型故障,获得原始故障数据;并利用WCFSE方法提取这些故障数据的WCFSE值,选取故障信号高频段中的尺度1和尺度2上的小波相关特征尺度熵W1和W2构造出振动信号的故障向量作为故障样本,建立FSVM诊断模型。实例分析显示:WCFSE-FSVM方法的转子故障诊断精度最高,即故障类别诊断精度为94.49%,故障严重程度的诊断精度为95.58%,二者都优于其它故障诊断方法。验证了WCFSE-FSVM方法的可行性和有效性。      

故障因子诊断方法在航空发动机上的应用研究

航空发动机气路中任何零部件受损而引起的性能恶化,必然导致相关参数的变化。引入了故障因子的概念,介绍了故障因子诊断方法在航空发动机上的应用,阐述了航空发动机故障诊断过程中测量参数与性能参数选取的依据和方法,利用故障因子建立了某型涡喷发动机稳态工作状态下的故障模型和诊断模型,探讨了4个测量参数诊断气路部件故障的方法。算例结果表明:故障因子诊断方法是航空发动机进行故障诊断的1种最基本且十分有效、快捷的诊断手段。     

基于神经网络的红外型空空导弹故障诊断专家系统

普通的导弹自动测试系统只能给出主要参数的检测结果,针对以上不足,通过对神经网络和专家系统在自动测试领域中的深入研究,设计完成了一种基于神经网络的故障诊断专家系统,克服了传统专家系统故障定位慢、容易出错、数据库难修改的缺点,提高了装备保障工作的时效性和可靠性。重点阐述了知识库和推理机的构建思路和方法,采用VC＋＋6.0进行软件设计。通过大量实验验证得出,该系统执行速度快、故障定位准确,具有广阔的应用前景。     

基于改进RBF神经网络的某型机载雷达电路故障诊断

RBF神经网络在故障诊断中的应用是一个十分热门的研究课题。但RBF神经网络用于故障诊断需要大量的隐含层节点,隐含层节点越多其训练时间越长。针对此问题,提出了一种改进的RBF神经网络故障诊断方法。通过仿真实例,可以看出隐含层的节点大大减少,训练时间缩短,该方法用于雷达故障诊断非常有效。     

基于GasTurb/MATLAB的航空发动机部件级模型研究

基于航空发动机总体性能分析软件GasTurb及其源代码,利用动态链接库技术实现在控制系统开发平台MATLAB下直接调用GasTurb部件级动态模型,并在Simulink下建立了包含涡喷、涡扇、涡轴、涡桨在内的22种发动机类型的部件级模型库,实现了两者之间的无缝衔接.应用实例与仿真结果验证了所建模型的有效性与高度可定制性.消除了从总体性能分析阶段过渡到控制系统开发阶段存在的交互障碍,为发动机控制和故障诊断研究提供了一种灵活的仿真平台.