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901.
在航空发动机飞行试验阶段,发动机技术状态变化快、故障频发,为了实时监控发动机工作参数变化情况,快速及时地预测并诊断发动机故障,本文研究了试飞数据驱动的航空发动机状态监控与故障诊断技术。文章基于实际试飞数据建立了航空发动机ANN-NARX参数预测模型,考虑到建模样本量大、模型结构复杂、训练时间长、输入输出延迟等因素,采用遗传算法对模型的最小数据样本需求和结构进行了改进优化,并利用蒙特卡洛方法确立了参数预测模型的自适应告警门限,同时基于构建奇偶空间残差模型实现了航空发动机典型故障诊断。结果表明:实际试飞中只需有限架次试飞数据的训练学习,即可得到发动机参数预测模型,高压转子转速、压气机后压力、涡轮后总温及滑油总回油温度预测相对误差最大值分别为:1.0%、1.7%、0.2%和1.2%,综合模型建模误差和参数测量误差后的自适应告警门限有效降低了模型预测结果的不确定性,在已有数据样本集上的典型故障识别率达到95.2%。 相似文献
902.
目前基于扩展卡尔曼滤波的残差卡方检测法已在接收机自主进行GPS卫星故障检测方面得到广泛应用,但该方法存在依赖系统数学模型、检验延迟等问题。文章提出一种基于小波分析的GPS卫星故障检测法,利用小波分析在时频域表现出良好的细节处理特性,将GPS接收机的可测数据即伪距观测数据和位置定位数据作为处理对象,进行多尺度下的分析,通过识别异常点来判断故障的发生。仿真结果表明,该方法具有高效灵敏、简洁直观、易于工程实现等特性,有助于保证导航系统的可靠性和稳定性。 相似文献
903.
针对故障状态下行星齿轮箱振动信号通常表现为稳态调制和冲击调制成分耦合问题,建立不同求解模型,提出耦合调制振动信号分离方法。应用稀疏全变分模型实现冲击调制成分分离,采用改进的非对称惩罚函数,根据峭度系数与方均根系数指标构建正则化参数优选策略,采用受控极小化(majorization-minimization, MM)方法进行模型求解;采用基追踪实现稳态调制成分分离。试验结果分析表明:该方法在噪声D为0.15的信号中能快速分离出微弱冲击调制成分,算法迭代次数少、收敛效果好。 相似文献
904.
通过分析燃气轮机4种典型异常形式的产生机理以及特征表现,得到了不同异常形式与传感器关联网络结构特征之间的映射关系。在此基础上,得到传感器关联网络的异常特征模式,提出了基于传感器关联网络的燃气轮机异常检测策略。通过实例分析,证明了融合多源信息基础上建立的传感器关联网络模型,可以过滤掉节点间关联指标低于阈值037的相关性,有效的实现燃气轮机的稳态异常检测,并可以检测出转速上升过程中,节点间相关性的正常线性变化趋势,存在大于12%的异常凹陷非线性趋势,从而有效的实现燃气轮机的动态异常检测。 相似文献
905.
906.
护理机器人在室内三维结构化环境下进行导航时,面临着三维建图计算量大且地图中缺乏语义信息的缺点。提出了基于点和平面特征的混合地图构建方法,结合点和平面在地图构建中的优势,并基于该混合地图搭建室内导航系统。首先,快速地提取特征点和特征平面,使用解释树的方法进行数据关联,并使用平滑建图工具构建因子图,进行机器人位姿和路标的联合优化,改进并更新混合地图。然后,搭建室内导航系统,实现了三维障碍物检测、路径规划与运动控制。最后,在走廊环境下进行了室内导航实验,并以由激光雷达构建的二维栅格地图为参考,分析了地图构建效果和机器人定位精度,证明了基于混合地图的室内导航系统在室内结构化环境下的优势。 相似文献
907.