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。     

两种典型缺陷对六边形蜂窝压缩性能的影响

文摘通过数值模拟研究了孔洞和部分填充孔穴这两种典型缺陷对弹性蜂窝(橡胶)和弹塑性蜂窝(金属)的压缩性能的影响规律。结果表明,相对于分散孔洞,集中孔洞对蜂窝材料的力学性能影响更大,且它们的存在完全改变了其变形模式;而对于含填充孔穴的蜂窝材料而言,其弹性模量得到显著增强,弹性蜂窝的屈曲应力也得到增强,但弹塑性蜂窝的塑性坍塌应力则保持不变或有所下降。     

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。     

海上双馈电机开路故障容错性能评估

海上风电机组面临故障率高、停运损失大等问题,迫切需要及早发现运行故障、及时提供容错机制。构建基于西蒙决策理论的双馈风力发电机开路故障容错设计方案,选取电能质量和风力发电机组可靠性作为典型评估指标。结合双馈风力发电机组机侧变流器单相开路故障容错案例,给出量化的容错性能指标。结果表明及时有效的故障容错机制能够提高海上风电场的可用率,避免故障恶化,降低故障带来的经济损失。     

基于LMD的包络谱特征值在滚动轴承 故障诊断中的应用

滚动轴承故障振动信号往往是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析方法需要根据经验设置滤波器的中心频率与带宽,因而会带来解调误差.基于此,提出了一种基于局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)的包络谱特征值的滚动轴承故障诊断方法.该方法可以将一个多分量的调幅-调频信号分解成若干瞬时频率具有物理意义的PF (product function,简称PF )分量之和,由于每一个PF分量是分量包络信号和纯调频信号的积,因此可以直接对包络信号进行频谱分析得到包络谱.然后定义信号在包络谱中不同故障特征频率处的幅值比为包络谱特征值,并以此作为特征向量输入到支持向量机分类器中,用以区分滚动轴承的工作状态和故障类型.对滚动轴承正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性.      

热处理工艺对新淬火态硬铝合金薄板组织性能的影响

 为了研究新淬火态硬铝合金蜂窝面板的残余应力与力学性能在不同热处理工艺参数下的变化规律,以退火态2A12硬铝合金薄板为对象,设计了在不同的试件取样方向、加热温度、转移时间、介质水温下的淬火正交试验,并测量试件的力学性能和长度方向上的残余应力等考核指标。通过对薄板微观组织的观察及试验中测量数据的对比分析,表明对于新淬火态2A12硬铝合金薄板,水温变化对铝合金薄板的指标影响最为显著,而微观组织中的GP区和过渡相的相互作用对薄板性能起着重要作用。此外在兼顾各指标的情况下,对正交试验中所采用的工艺因素进行了优选。     

航空发动机故障融合诊断研究

结合气路诊断与振动分析方法,建立发动机故障融合诊断模型,探讨气路与振动故障融合诊断方法的可行性。构建故障融合诊断3级体系(故障特征级、故障模式级以及故障决策级融合),实现基于性能参数和振动参数的综合评估方法,获得基于小偏差法的气路故障判据,形成基于动力学分析的振动故障判据,提出故障特征融合的方法,通过算法实现故障融合识别,并在模拟试验器上进行涡轮叶片掉块故障试验验证,获得相应的故障诊断决策。结果表明:设计的发动机故障融合诊断方法合理,算法正确。     

涡喷发动机尾气静电监测及气路故障特征

利用涡喷发动机试车台和新研制的小型涡喷发动机完成了一系列静电监测实验,获取了涡喷发动机尾气静电信号特性,并通过分析静电信号特征证实了尾气静电监测技术对发动机气路部件机械故障的监测.研究发现发动机尾气静电信号的细微变化与发动机工况相关,通过分析第102试车阶段的静电信号发现活动率水平出现了与发动机工况同步变化的情况,验证了活动率水平是一种可作为表征尾气中微小颗粒的带电情况的特征参数;在102～108试车阶段中,发动机出现了燃烧室内壁积炭、燃烧室内壁轻微烧蚀和气路润滑油泄漏故障,根据静电信号的统计分析以及大时间尺度的趋势分析,发现活动率水平、正(负)事件率可作为预警参数来反映因这些故障而导致尾气静电整体水平的变化.      

短距起飞/垂直降落战斗机发动机

短距起飞/垂直降落战斗机具有独特的技术特点和较好的环境适应性,生存力强,推进系统尤其带升力风扇的发动机是其关键技术之一。综合分析了短距起飞/垂直降落战斗机发动机的发展历程,总结了升力风扇+常规发动机型短距起飞/垂直降落战斗机发动机的4项主要关键技术：发动机总体设计技术、升力风扇设计技术、3轴承偏转喷管设计技术和升力风扇机械系统设计技术。经分析认为,通过一定技术途径突破上述4项关键技术是掌握短距起飞/垂直降落战斗机发动机技术的关键。