一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。      

基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断

针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。      

基于CCFHTLS算法的异步电动机转子故障检测

定子电流经低通滤波器处理后产生高斯有色噪声,限制了异步电机转子故障检测算法的辨识精度。针对该问题,提出一种抑制高斯有色噪声的异步电机故障检测技术。首先对采集到的定子电流进行预处理,利用逆同步旋转变换剔除基波,避免了直接检测时基波对故障辨识精度的影响。然后利用互相关函数(CCF)处理技术对高斯有色噪声的抑制作用,提出基于CCFHTLS算法的电机转子故障诊断技术。针对异步电机转子断条和偏心故障的识别进行试验,结果表明CCFHTLS算法可以有效抑制高斯有色噪声,并保留故障有用信息,显著地提高了故障检测的分辨率。     

价电子分形燃烧模型在高能固体推进剂中的应用

在价电子燃烧模型的基础上引进分形理论,提出复合固体推进剂的价电子分形燃烧模型,在此基础上进行了高能固体推进剂燃速和压强指数的模拟计算,研究了固体填料粒径和压力对燃速的影响规律。结果表明,价电子分形燃烧模型适用于高能固体推进剂的燃烧性能计算,燃速及压强指数模拟计算结果与测试结果吻合较好,大部分误差在±10%范围以内。     

基于圆锥向角和相位差变化率的运动单平台无源定位算法和精度分析

 以往的相位差变化率定位技术中需要利用二维相位干涉仪获取方位角和俯仰角信息,出于降低平台载荷负担的需求,考虑到一维相位干涉仪系统仅能获取圆锥向角的性质,针对地面固定目标提出了一种联合利用圆锥向角和相位差变化率的一维干涉仪体制瞬时定位算法,计算和分析了定位误差的几何分布(GDOP),并给出了蒙特卡罗仿真实验结果,并指出了干涉仪安装方向和平台姿态变化的基本原则。研究表明,这样的无源定位系统设备相对简单,但同样具有对目标的定位能力。这些有益结论可以为系统的设计和应用提供理论依据。     

发动机试车气路故障诊断系统的设计与应用

以发动机整机试验数据为研究对象,建立了一套发动机试车气路故障诊断系统.首先阐述了该系统的设计功能和总体流程逻辑;使用故障模式法和调整模式法建立了气路部件故障诊断和优化调整模块;然后以一个双轴分排涡扇发动机为例,针对气路部件故障诊断和优化调整给出了考虑噪声的数值试验分析.最后就该系统的发展进行了讨论.      

故障树分析在某APU进气门故障诊断中的应用

首先介绍了故障树分析方法的概念和原理,然后以某辅助动力装置（APU）进气门组件为例．在对系统故障现象进行分析判断的基础上,按照任务和功能关系,建立包含各功能单元的故障树模型。随后求得系统的最小割集,并计算出底事件的重要度,并以此为依据,从大到小排序,确定故障诊断的最优程序。实验结果表明,所用方法具有较强的故障诊断能力,能进行准确的故障定位,并能给出相应的故障处理措施,为该辅助动力装置故障诊断的发展提供了较为实用的参考价值。     

航空发动机性能差异问题的故障部件快速检验方法

提出了一种航空发动机性能差异问题的故障部件快速检验方法.该方法以部件特性曲线为基础,可以快速检测出航空发动机各部件的自身特性变化而排除由于其它部件性能变化引起的工作线变动带来的影响,从而快速判断出故障的部件.该方法特别适用于仿制发动机与原型发动机性能变化原因的查找.      

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.      

Elman网络在某型自动驾驶仪飞控盒多故障诊断中的仿真研究

目前采用传统故障诊断方法对复杂系统进行故障诊断时,还存在许多缺点,尤其在多故障同时发生的情况下,传统故障诊断方法难以准确定位故障点。为此,基于Elman神经网络,结合故障字典法,设计了一种基于Elman网络的综合故障诊断方法。为验证该方法的准确性,以某型飞机自动驾驶仪飞控盒的几种主要故障为诊断源,仿真研究了所设计的综合故障诊断方法。仿真结果表明,与传统故障诊断方法相比,所设计的基于Elman网络的综合故障诊断方法在进行多故障诊断中对故障的准确定位是有效的和快速的。