相位信息在故障诊断中的应用

 在故障诊断中,人们多从频域中寻找特征,但对于转子系统,许多故障的特征是相似的。相位作为旋转机械里一个很实用的量,在故障诊断中一直没有得到很好的应用,本文指出的相位计算和测量概念和方法,旨在进一步识别故障。     

发动机故障隔离技术的主特征量模型

本文提出了发动机气路分析故障隔离技术的主特征量模型。主特征量模型的基本原理如下:发动机征兆量和发动机特征量之间存在着特殊的函数关系,即 n 个征兆量小偏差方程可以被少于 n 的 t 个故障量偏差所满足。利用这一特性可以对多于征兆量数目的 m 个特征量进行故障隔离。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型不仅具有更广泛的实用意义,而且数学模型更加严格,并且能提供较多的故障诊断信息。文中给出了主持征量模型的两种求解方法,即最小征兆量偏差残差模法和最小特征量偏差法。文中还给出了主特征量模型的计算例题,并对计算结果进行了分析。     

BIT和ATE组合测试技术及其应用

详细介绍了BIT和ATE组合测试技术及其在机载电子设备测试与故障诊断的具体应用。应用表明BIT和ATE组合测试技术可有效提高设备的测试性。     

基于BP网络信息融合技术的电路板故障诊断

对基于BP神经网络的信息融合故障诊断技术进行了研究,将信息融合技术应用到某型反舰导弹俯仰综合放大器电路板的故障诊断中,并利用改进的BP神经网络进行数据融合,得到了较为理想的结果.研究表明,该方法能够较好地解决电路板元件故障诊断的不确定性问题.     

小波包变换和神经网络的某型导弹故障诊断方法研究

提出了一种基于小波包变换的残差能量方法,对导弹动态测试数据进行分析处理,提取导弹的故障特征,并在此基础上利用神经网络有效地实现了故障的诊断和定位。     

基于DBN的不均衡样本驱动民航发动机故障诊断

在结合深度置信网络(DBN)、采样与集成技术的基础上,提出了基于不均衡样本驱动的民航发动机故障诊断模型。该模型通过分析民航发动机历史飞行数据,利用DBN提取性能参数中的内部特征,利用采样技术将不均衡样本均衡化,采用集成技术进行故障分类。将该模型应用到CFM56-7B系列发动机历史飞行数据,实验结果表明:与常用故障诊断方法相比,该模型的准确率高达0.996,AUC值高达0.948,可以有效处理民航发动机样本高维、不均衡问题。      

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

基于混合卡尔曼滤波器组故障传感器定位方法

为了在发动机性能蜕化与传感器故障并存的情况下实现故障传感器的定位与部件蜕化情况的估计,并实现故障诊断基准数据的修正,构建了1种包含了机载模型与线性卡尔曼滤波器的组合结构混合卡尔曼滤波器组。该卡尔曼滤波器组能够在之前所描述的故障/蜕化耦合情况下定位故障传感器,并得到较为准确的部件蜕化估计结果。为了验证了混合卡尔曼滤波器组的有效性,进行了相关仿真。仿真结果表明:混合卡尔曼滤波器组能够在发动机动态过程中遭遇传感器故障与部件蜕化并存的情况下完成故障定位与蜕化估计。     

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%。      

基于HHT的航空直流串行电弧特征提取方法

由于飞机内部布线空间有限、电弧故障存在发生时间地点随机以及特征不明显等问题,导致检测困难。本文基于航空270 V高压直流（HVDC）系统开展直流串行电弧故障特征提取方法研究,采用希尔伯特黄变换（HHT）提取电弧电流交流分量的时域和频域特征量。选择HHT的固有模态函数IMF5瞬时幅值的峰峰值和标准差作为识别电弧故障的时域特征,与原始信号中提取的时域特征量对比,正常和电弧特征量的区分度更大;选择HHT的固有模态函数IMF1+IMF2、一定频带范围内的瞬时幅值计算得到的谐波功率和作为区分正常和电弧情况的频域特征量。与常用的快速傅里叶变换（FFT）方法相比,HHT三维时频谱能够反映信号的局部特征,HHT方法计算得到的正常和电弧特征量之间的区分度更大,电弧和正常特征量的比值最高可达346。基于HHT的电弧故障特征提取方法能够更好地区分正常和电弧情况,有助于提高电弧故障的检测率,降低虚警率,具有重要的工程应用价值。