微型燃气轮机发电机组快速原型控制器硬件在环试验研究

为了验证燃气轮机发电机组控制器的全状态控制、故障识别与处置功能,提出了1种基于cRIO快速原型控制器的硬件在环仿真方案。该系统包括1套模块化设计的快速原型控制器、高精度的接口模拟器、基于Simulink设计的燃气轮机发电机组数学模型和控制系统监控软件。硬件在环试验表明:快速原型控制器具备燃气轮机发电机组的全状态控制功能;针对注入的7种典型故障,快速原型控制器能快速识别和合理处置。通过硬件在环试验验证的快速原型控制器可用于对真实燃气轮机发电机组的控制。     

航空发动机离心通风器断裂故障分析与排除

针对某型离心通风器断裂故障,进行结构分析、断口金相检查,并对离心通风器的强度、固有频率、共振转速进行计算和动应力试验。结果表明:该离心通风器断裂故障属高周疲劳破坏;离心通风器与齿轮轴定位结构不合理,使离心通风器齿轮轴在工作转速范围内发生共振,是造成离心通风器断裂的主要原因。根据故障原因制定了排故措施,并进行了动态特性分析与试验验证,取得良好效果。     

基于IGA-ELM网络的滚动轴承故障诊断

为了提高航空发动机轴承故障诊断准确率,提出基于改进遗传算法优化极限学习机网络（IGA-ELM）的诊断模型。针对传统遗传算法易早熟等缺陷,对遗传算法的交叉操作和变异操作进行改进,并用改进的遗传算法优化极限学习机的输入权值矩阵和隐含层阈值,利用Moore-Penrose算法计算极限学习机的输出权值矩阵。使用IGA-ELM诊断模型对滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚珠故障4种工况进行诊断,并分析极限学习机隐含层神经元的数量和激活函数对轴承故障诊断的影响。为了验证改进遗传算法优化极限学习机的有效性,将传统遗传算法、自适应遗传算法和粒子群算法作为对比算法。经过分析表明：改进遗传算法收敛速度和收敛误差,均优于对比算法。     

基于改进K-SVD字典训练的涡扇发动机气路突变故障稀疏诊断方法

以典型气路突变故障信号的稀疏特性为基础,通过对涡扇发动机部件特征原子组进行分类,提出了改进K-奇异值分解(K-singular value decomposition,K-SVD)字典训练的稀疏诊断方法,并结合气路典型突变故障开展了仿真实验研究。仿真结果表明:相比于拓展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)方法,改进K-SVD方法对故障定位准确,无故障部件健康参数变化为0,可有效提高故障部件辨识度,避免误诊断;计算耗时与EKF方法基本相等,仅为UKF方法的03%,是一种有效的航空发动机气路突变故障在线诊断方法。     

浅谈大数据在精密惯性仪表中的应用

精密惯性仪表被广泛应用于地面武器、飞机、舰船、航天器中,其作用是敏感、测量载体加速度和姿态等信息,确定载体的运动轨迹参数,实现对载体的精密导航、定向定位,在武器装备中具有非常重要的地位。首先从构成精密惯性仪表的精密微细结构出发,对大数据在制造过程中存在的问题进行了分析。通过对典型惯性产品装配过程的分析,总结了惯性仪表在装配过程中对产品精度和性能产生影响的几类微观效应;其次,通过分析“熵”在我国制造领域中的应用,提出了“熵”理论在惯性仪表装配过程中的应用思路;最后,结合上述分析结果,以三维点云数字化虚拟装配技术在惯性仪表中的应用和“熵”在惯性仪表故障识别与误差建模方向上的应用为例,给出了具体的研究内容、技术流程和研究结果。     

基于弹流润滑转子-滚动轴承系统碰摩-不对中耦合故障的动力学分析

研究弹流润滑(EHL)转子-滚动轴承系统在碰摩-不对中耦合故障状态下的动力学响应.基于EHL理论与Hertz弹性接触理论,并考虑转静碰摩故障与转子不对中故障,建立耦合故障作用下转子-滚动轴承系统非线性动力学微分方程,通过龙格库塔数值解法进行求解得到故障状态下系统振动响应,对比分析其结果并在航空发动机转子实验台进行验证.研究结果表明:①考虑EHL理论对单一碰摩故障系统的影响较大.考虑EHL理论的系统进入拟周期运动与周期2运动状态时的转速较未考虑EHL理论系统明显提高,周期2解所处的转速区间较未考虑EHL理论系统大.②考虑EHL理论对碰摩-不对中耦合故障系统的影响较大.考虑EHL理论的系统由周期1解进入拟周期运动,且进入拟周期状态时的转速较未考虑EHL理论的系统明显提高.③通过计算结果与实验结果进行对比分析,可发现考虑EHL理论的耦合故障系统的转子在1/2倍频与2倍频处的振动响应均弱于未考虑EHL理论的系统,考虑EHL理论的模型比未考虑EHL理论的模型能更准确体现耦合故障系统的振动响应.     

Fault processing policy based on dual-redundant control law for aero-engine control sensors

A fault processing policy was proposed for the circumstance under which all the dual-redundant closed-loop feedback control sensors went wrong. This policy was based on dual-redundant control law and may maintain the performance of turbofan engines. When pair of controlling sensors went wrong and the primary control law was unable to implement, control system performs the backup control law instead of the primary one so that the fault sensors were isolated from the closed control loop. This fault processing policy may not only avoid increasing engine weight and cost with the additional sensors hardware, but also avoid the error of analytical sensor signal. It can improve the engine mission reliability and control quality.     

蒙特卡罗故障树方法在某型飞机起落架系统可靠性分析中的应用

针对国产某型飞机起落架的可靠性问题,建立了顶事件为"地面支撑功能失效"的故障树,运用蒙特卡罗方法对起落架系统可靠性进行了分析,给出了各部件的重要度,揭示了起落架系统可靠性的薄弱环节。结果表明,蒙特卡罗仿真分析结果与顶事件公式计算方法结果一致。     

模型辨识法诊断发动机故障的分析

利用模型辨识法,以双轴分排涡扇发动机为例,研究当监视参数较少时,发动机故障诊断的 可行性及效果.模型辨识法基于发动机性能仿真模型,在辨识的过程中利用了发动机平衡技 术,考虑了模型的非线性.故障诊断过程中详细讨论了典型工作状态的选择对诊断结果的影 响.研究表明,模型辨识法能够准确定量诊断发动机故障,并得到状态选择的原则.     

基于串行支持向量分类器的模拟电路故障诊断

介绍了支持向量机的基本原理,提出一种新型支持向量多类分类器,其中多个二类分类器组成串行结构,每个二类分类器均带有非线性主元素分析特征提取器.描述了其训练与分类算法,并将其应用于非线性电路的部件级诊断.和传统BP网和RBF网分类器相比,支持向量方法在分类准确率上表现出明显的优势,其中串行支持向量多类分类器无论在训练和分类速度方面,还是在诊断准确率方面,都要优于传统并行结构的多类分类器.