Morlet复小波频带优化及其在中介轴承故障诊断中的应用

针对中介轴承故障信号特点,提出了一个既能反映信号中冲击成分强弱,又能突出周期性脉冲特征的新的频带优化参数——局部包络谱峰值因子,并应用其对中介轴承故障信号Morlet复小波共振解调频带进行优化。为验证该方法的优越性,搭建双转子实验台开展中介轴承外圈故障及内圈故障模拟实验,采用局部包络谱峰值因子频带优化的Morlet复小波的对采集的试验数据进行分析。以内外圈转速均为600 r/min的中介轴承为例,外圈故障频率的理论值为88 Hz,利用局部包络谱峰值因子频带优化得到的外圈故障频率为8725 Hz。结果表明该指标能够提取出中介轴承故障频率峰值,有效地将故障信息从振动信号中分离出来,实现中介轴承故障诊断。     

某航空发动机滑油位异常下降故障分析

针对某航空发动机在试飞过程中连续出现多起滑油箱油位异常下降情况,对滑油系统进行排查分析,确认为由滑油泵皮碗裂纹引起的。经对皮碗故障件进行复查、断口分析、设计复查等工作,确定了皮碗裂纹产生的原因。结果表明:滑油泵级间壳体上通油孔与增压泵出口相连,使得皮碗封严压力过大,为导致皮碗裂纹故障发生的主要原因;泵轴与皮碗装配过盈量大促进了皮碗裂纹故障萌生和扩展。通过对滑油泵结构参数优化设计,降低皮碗承载油压和摩擦力,提高皮碗密封性能和寿命,从而有效避免此类故障再次发生。     

基于拉线位移传感器的机器人标定应用研究

通过对拉线位移传感器在机器人标定领域国内外应用现状的研究,简略介绍了单线式一维和三线式三维测量系统,并提出一种单线复用三维测量系统模型。结合各测量系统的特点,提出相应的参数辨识算法。为了选取合适的标定校准点,以码垛机器人为例,分析了机器人工作空间中不同位置扰动误差对拉线测量值的影响。对机器人名义D-H参数和拉线测量值等制造模拟误差进行仿真标定。仿真结果表明,标定后定位精度提升90%,最后通过运动学标定试验进一步验证了标定方法的有效性,并指出仍需解决的若干问题。     

依据振动加速度信号绘制航空发动机转子轴心轨迹的方法

在飞机发动机的故障监测及诊断中,轴心轨迹是时域分析的重要内容之一,它可以直观地反映转子瞬时运动状态。但对于振动数据是振动加速度值而非位移数据的情况,由测得振动加速度数据求轴心轨迹,就要先对其进行两次积分得到位移数据。基于最小二乘法的积分波形修正算法,提出对振动加速度数据进行动态递推拟合去除趋势项,得到转子轴心轨迹,这为状态监测及诊断提供了依据。     

贝叶斯网络在动量轮地面试验可靠性分析中的应用

为了有效综合动量轮地面试验过程中积累的大量复杂试验信息,对动量轮进行可靠性定量分析.提出了利用贝叶斯网络模型,融合大量测试和调试数据、专家知识等多种信息,建立动量轮可靠性模型的方法;采用贝叶斯网络推理技术,对动量轮进行可靠性评估、故障诊断和灵敏度分析,有效解决了动量轮地面试验可靠性分析与评估等难题,为动量轮可靠性试验提供了理论指导.      

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.      

改进Hilbert-Huang变换在齿轮故障诊断中的应用

针对Hilbert-Huang变换中齿轮故障信号经验模式分解的第一阶固有模态函数通常为非单一信号分量以及经验模式分解产生虚假低频分量的问题, 提出一种改进Hilbert-Huang变换方法.首先在频谱中确定故障信息频率范围, 并依据该频率范围和二进小波分解的特点确定需提取的相应频带的二进小波系数, 然后采用相关系数筛选法剔除小波系数经验模式分解所产生的虚假分量, 最后通过局部瞬时能量提取故障特征, 实例表明改进的Hilbert-Huang变换可以有效的提取齿轮故障特征.      

发动机转子系统早期故障智能诊断

在对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,针对其故障诊断中存在的故障样本不足和早期微弱故障不易识别的问题,提出将随机共振、小波包分析与支持向量机相结合的发动机转子系统早期故障诊断与智能自愈监控方法。该方法首先利用随机共振原理对早期微弱故障信号进行特征细化,使故障特征放大;然后利用小波包多分辨率分析特性进行故障特征提取;再将提取的特征向量输入由支持向量机构造的分类器中进行故障识别,并利用智能自愈方法对故障进行监控。对智能诊断系统结构、故障特征提取方法、多故障分类器构造、故障自愈监控等进行了分析和研究。结果表明,该方法在故障样本不足情况下,能有效识别发动机转子系统的早期故障,且算法简单、故障分类识别效果好,并能对故障进行自愈监控。     

一种基于高斯混合模型粒子滤波的故障预测算法

针对一类故障预测问题提出了一种基于粒子滤波的故障预测算法。在算法的状态估计阶段,采用联合估计和粒子滤波同时估计对象系统故障演化模型状态和未知参数的后验分布。在算法的状态预测阶段,采用了两种不同的计算方法：一种方法是对状态变量当前时刻的后验分布进行迭代采样,从而获得未来时刻的状态变量的先验分布;另一种方法是采用数据驱动的方法预测未来一段时间内对象系统的量测信息,从而将未来时刻状态变量的先验分布的预测问题转化为一个求解后验分布的估计问题。采用高斯混合模型近似随机变量分布密度,从而将两种方法的计算结果在一个统一的预测框架之下进行有效交互,进一步提高了预测的准确性和可靠性。在算法的决策阶段,在获取的故障演化模型状态变量分布基础上,结合一定的故障判据近似计算出对象系统剩余寿命分布。故障预测仿真实验结果证明了所提算法的有效性。     

测试性研制阶段数据评估验证方法

分析了现有测试性验证方法应用情况,阐述了测试性研制阶段数据评估验证方法的必要性。通过与现有测试性验证方法的对比分析,提出了一种新的测试性验证方法,并说明了该验证方法的含义和特点。该验证方法可用于故障检测率、故障隔离率和虚警率的验证。建立了该验证方法的工作框架,包括验证要求、验证程序、验证技术和验证组织。重点阐述了该验证方法的两种工作方式实施流程、适用的最小样本量范围、测试性数据收集表格和测试性数据判据。其中,测试性数据收集表格可以记录故障检测、故障隔离和虚警信息。进行了案例应用,给出了数据分析结果和经验总结。案例应用表明该方法能够达到测试性验证的效果。