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.      

基于并行多目标遗传算法大涵道分开式排气系统气动优化设计

通过引入快速非支配排序算法、拥挤距离以及拥挤距离比较算子等对基本遗传算法进行改进,并结合massage passing interface(MPI)并行编程技术,发展了主从式并行多目标遗传算法(PMGA).将PMGA与排气系统型面参数化设计方法、Navier-Stokes方程求解器相结合建立了分开式排气系统气动优化设计平台.应用该平台对某型分开式排气系统进行了多目标优化设计,得到了一组在三个目标上都优于初始设计的Pareto最优设计.将典型的Pareto最优设计和初始设计进行分析、比较,证明了该气动优化设计平台的高效性和可靠性.      

基于NURBS和梯度法的飞艇形状优化

采用非一致有理样条曲线(NURBS)作为飞艇外形参数化方法、基于梯度的优化方法、飞艇体积作为约束条件、飞艇的阻力系数作为目标函数的优化流程对平流层流动条件下的飞艇外形进行了优化.阻力系数通过求解二维黏性不可压缩流场获得,阻力不但包含了形状阻力也包括了黏性阻力.优化过程以LOTTE飞艇的形状为初始形状,优化的结果表明优化后飞艇的气动性能明显改善,阻力系数有了比较明显的降低.优化的结果也同时证明了该方法适用于飞艇的优化命题.      

基于等效系统拟配的人-机闭环系统稳定性研究

对于现代带电传操纵系统飞机,其人-机闭环系统是非线性高阶复杂系统.针对带电传操纵系统人-机闭环系统稳定性问题,运用遗传算法在频域内对人-机闭环高阶系统进行了等效拟配,提出应用根轨迹法对拟配得到的低阶等效系统进行稳定性分析.仿真结果表明,用遗传算法进行等效拟配能够避免初值选择问题,拟配精度较高.所提方法能够考虑到驾驶员环...     

航空发动机整机试验性能故障诊断系统设计

以航空发动机整机试验数据为研究对象,建立了1套气路性能故障诊断系统。该系统可对在研制和生产过程中的试验结果进行气路性能故障诊断分析;在分析发动机台架试车特点的基础上,阐述了该系统的设计功能和总体流程逻辑,并介绍了一些功能模块的流程设计;最后就系统的发展进行了讨论。经过带噪声的数值试验和真实试验数据验证,所建立的故障诊断系统诊断有效。     

基于改进遗传算法的终端区排序研究

终端区航班排序是减少航班延误,降低成本的关键技术。基于安全性考虑,将进近无冲突作为约束条件,这是一个组合优化问题,多约束条件互相制约,导致可行解较难获得。采用改进遗传算法,针对航班速度编码的特性引入局部适应度函数,并以此为标准指导交叉变异操作。仿真结果表明,求得的进近队列延误低、无冲突,且遗传更具方向性,收敛快,大大提升求解速度,更符合实际运用中实时性要求,优于传统方法。     

微型燃气轮机发电站控制策略分析

介绍了微型燃气轮机发电站的技术特点,基于基本PI算法,分析了微型燃气轮机发电站的基本控制策略。在传统的PI算法基础上,分析了微燃机的嵌套闭环控制策略,分别对微型燃气轮机发电站的转速闭环、功率闭环以及排气温度闭环的控制策略进行了分析和研究,并给出了三个闭环的相关试验曲线。研究结果表明,基于基本PI算法的嵌套闭环控制策略适用于微燃机发电站,可保证电站具有很好的经济性和工作稳定性,其对提高电站的使用寿命也有很大帮助,具有很好的工程应用价值。     

航空企业自动化立体仓库输送系统的调度优化

运用粒子群算法解决航空企业自动化立体仓库中输送系统的调度优化问题.针对某主机厂自动化立体仓库输送系统的特点,采用分拣上/下包台、出/入库台、AGV运行的时间总和最小化作为性能指标,用粒子群算法的基本原理作为优化思想,然后使用 MATLAB软件进行算法仿真,分析结果的合理性.结果表明,该模型及仿真结果是合理的,效率高,满足航空企业使用需求.     

转子振动故障的小波能谱熵SVM诊断方法

融合小波能谱熵和支持向量机(SVM)的特点,提出了基于小波能谱熵的SVM故障诊断方法.利用转子试验台对转子典型振动故障进行模拟并采集振动数据,提取其振动信号的小波能谱熵作为特征向量,通过样本训练建立了转子在各种典型振动故障状态下的SVM模型和多类分类器,进而实现了对未知转子振动故障的识别.实际应用表明,提出的转子振动故障诊断方法是可行和有效性的.      

转子振动故障的过程功率谱熵特征分析与定量诊断

针对传统旋转机械振动故障定性诊断的不足,提出了1种以信息熵理论为基础的转子故障特征分析与定量诊断方法。在转子试验台上模拟转子振动的4种典型故障,分别得到4个测点多转速下的振动过程故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,提取反映其振动过程的故障特征——功率谱信息熵,建立能描述转子振动过程变化规律的多转速多测点下的故障信息熵矩阵,并对振动故障进行分析;通过对转子振动故障信号的实例计算和定量诊断分析,验证了该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面是可行的。