基于大规模训练集SVM的发动机故障诊断

提出了一种新的学习策略,用于解决发动机故障诊断中大规模支持向量机(SVM)的训练问题.通过保留初始SVM分类器支持向量超平面附近的样本以及错分样本,使最终得到的约减集规模明显缩小,从而可在保持较高分类精度的前提下使训练时间明显缩短;同时,由于支持向量的数量减小,分类时间也相应缩短.探讨了序贯最小优化(SMO)算法的参数选择和实现过程中的关键问题,为这种极具潜力的算法在发动机故障诊断中的实际应用奠定了坚实的基础.仿真实例表明,这种基于大规模训练集SVM的发动机故障诊断方法有效、可靠,容易实现,可以作为工程应用的基础.      

基于神经网络的卫星控制系统故障识别方法

闭环控制系统的反馈调节机制,可能破坏开环系统的可辨识性,导致误报率和漏报率同时上升,还可能导致同一故障模式下的多个变量发生异常,给闭环控制系统故障识别带来难度。针对单输入单输出系统,分析了闭环控制对可辨识性、误报率和漏报率的影响,对多输入多输出系统,理论上推导了闭环控制系统传感器故障的传播机理,分析了闭环控制系统对系统变量的影响关系,利用神经网络构建了闭环故障识别算法。数值仿真结果验证了闭环对故障系统诊断的不利影响,而卫星姿态控制系统的仿真结果标明:与传统方法相比,提出的方法识别性能更高。     

航空发动机在线综合诊断结构设计及仿真验证

随着机载航空电子设备的快速发展,使得传统地面系统承担的发动机诊断任务可以在线实现。实时数据的使用,可以在线监测发动机性能退化,减少故障检测和隔离的潜伏期,增加间歇性故障的检测率。为此,提出并设计了一种用于航空发动机气路故障检测和隔离、健康监测及参数估计的在线综合诊断结构。基于xPC Target 原理搭建了硬件实时仿真平台,对该结构进行了仿真验证。仿真结果表明,该结构中的机载自适应模型对发动机健康参数、可测参数和不可测参数的估计误差在0.5%以内;气路故障诊断系统采用实时数据,可以更早地检测和隔离包含间歇性故障在内的各种气路故障。     

电力作动器用高可靠性永磁容错电机控制系统的设计及其试验分析

针对电力作动器的高可靠性要求,结合转子磁钢采用离心结构的六相十极永磁容错电机(FTPMM),提出一种基于电流直接控制法的容错控制系统。当电机绕组或功率管发生断路及短路故障时,系统无需硬件故障辨识信号及软件算法切换就可实现系统的强容错功能,即故障后电机输出转速不变,输出功率与发生故障的相数有关,当电机系统出现一相、两相、三相故障时,电机分别可输出100%、80%、60%的额定功率;设计了一台750 W六相十极永磁容错电机的原理样机及其全数字化控制器,证明了该容错控制策略的正确性及整个电机控制系统的强容错性及可行性。     

基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的滚动轴承故障诊断

针对变转速工况下滚动轴承的故障诊断问题,提出一种将线调频小波路径追踪算法与阶比循环平稳解调方法相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法先利用线调频小波路径追踪算法提取轴承的故障特征频率,再根据轴承的故障特征频率对变转速下时域振动信号的包络在角域等角度重采样,并对获取的角域平稳信号进行循环平稳解调,计算得到切片解调谱;最后根据切片解调谱识别滚动轴承故障.仿真分析和应用实例表明:该方法能准确提取变转速工况下滚动轴承的外圈与内圈故障故障特征,提取效果明显优于基于Wigner-Ville峰值跟踪法的包络阶次谱方法.      

基于模型的双转子-支撑系统快速故障识别方法

建立了双转子-支撑系统的有限元模型,模拟了质量不平衡故障和局部轴弯曲故障下的振动信号.根据有限元模型,提出了基于模型的双转子-支撑系统故障识别方法,依次通过单一故障遍历、双故障遍历和三故障遍历方法,实现了故障快速准确识别.仿真结果表明:该方法能够准确识别单一故障和多故障,同时确定故障发生的位置、严重程度和相位情况,优化了故障识别过程,理想情况下减少了98.9%的计算量,加快了故障识别的速度.此外,比较了添加了不同信噪比噪音信号的诊断结果,诊断结果相对误差控制在1%左右,表明该方法具有良好的抗噪声干扰的能力.      

双盘三支撑转子轴承系统松动-碰摩耦合故障分析

针对由于支座松动而引起松动-碰摩耦合故障的转子-轴承系统,建立了双盘三支撑的松动-碰摩耦合故障转子系统力学模型和有限元模型.基于非线性有限元方法,使用松动端等效刚度模型及接触理论研究了碰摩刚度和松动刚度两个重要参数对系统动力学特性的影响.通过对在不同碰摩刚度及不同松动刚度条件下的系统动力学特性的研究,发现松动-碰摩耦合故障常常以碰摩故障特征为主,并且时域波形高矮峰交替出现,轴心轨迹呈现“梯形”,这一特性可以作为诊断松动-碰摩耦合故障的一个依据.      

三相六开关VIENNA整流器功率开关开路故障诊断

分析了VIENNA整流器在桥臂各个功率器件出现开路故障时所呈现的故障特征,指出了各桥臂续流二极管的开路故障对整流器的危害最大。进一步提出了利用三相输入电流直流分量以及输出电压交流纹波作为功率器件开路故障诊断的故障特征值。构建了基于人工神经网络的功率开关开路故障分类系统,并将所提取的故障特征值作为输入训练样本对其进行训练,最后通过MATLAB软件中M语言编程完成对故障分类系统的训练和测试。训练和测试的结果表明,训练后的神经网络故障分类系统可很好地对VIENNA整流器除续流二极管外的功率器件开路故障进行定位。     

一种基于ROM模型的测试性指标论证方法

针对实践中缺乏理论性、可实施性强的测试性指标论证方法的现状,提出了一种基于可靠度、战备完好率与可维修度（ROM）模型的测试性指标论证方法。从战备完好率（O）、可靠度（R）、可维修度（M）关系式入手,将关系式中的可靠度和可维修度分别用平均故障间隔时间（MTBF）和平均修复时间（MTTR）替换,再建立MTBF和MTTR与故障诊断率、虚警率和机内测试（BIT）故障率的关系式并代入"ROM"关系式,得到战备完好率与测试性指标之间的关系式,建立待解指标与BIT数量之间的关系式,通过代入和消减参数得到战备完好率随BIT数量变化曲线,通过找到曲线极值点得到最佳BIT数量,进而得到最佳的测试性指标。在模型构建和指标求解过程中进行了较为充分的仿真分析,得到了大量与经验相符的规律性结论,为不同对象应用该方法进行参数设置时提供了较为充分的参考。最后应用本文方法对某光电一体化设备进行了指标论证,演示并验证了本文方法的有效性。     

一种快速鲁棒自适应故障估计方法设计

针对一类线性系统的执行器故障,对一种快速鲁棒自适应故障估计方法进行了设计。所设计的自适应故障估计观测器在放松严格正实(SPR)条件的同时,还具备对干扰的鲁棒性。在设计观测器参数时,根据有界实引理,对干扰和故障变化率的影响分别设计不同的约束不等式,能够更灵活地调节二者对故障估计影响的比例,并且引入松弛变量设计不同的Lyapunov矩阵,降低了设计的保守性。在设计过程中,由于出现了非线性矩阵不等式,本文采用了锥补线性化的算法进行求解,最终求得了最优的观测器参数。最后通过对某飞行器控制系统的仿真证明了算法的有效性。