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基于健康蜕化的航空发动机传感器故障诊断(英文) 总被引:2,自引:1,他引:2
改进在线故障诊断算法使其能适应发动机健康蜕化是目前故障诊断所面临的困难,如果诊断算法没有自适应能力,在发动机健康蜕化后将失去其诊断功能。为了解决此问题,提出在线故障诊断算法,采用跟踪滤波器估计发动机的健康状况,机载模型根据跟踪滤波器的估计结果进行更新。更新后的机载模型能够与真实的发动机相匹配。这使得当发动机健康蜕化后在线故障诊断仍能保持其有效性。最后采用一组卡尔曼滤波器来对航空发动机传感器故障进行诊断与隔离。通过设计好的一组卡尔曼滤波器,能够诊断并隔离出故障。本文使用非线性发动机模型来验证此方法,仿真结果表明本文提出的在线诊断方法在发动机健康蜕化后仍能保持其有效性。 相似文献
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与传统方法相比,声发射传感器在刀具故障诊断方面有很大的优势。将声发射传感器应用于刀具切削过程中,提出了基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的刀具故障诊断方法。该方法首先对标准化的声发射信号进行经验模态分解,将分解后的有限个固有模态函数(IMF)通过一定的削减算法增强故障类型特征,把每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,最后将特征向量输入支持向量机进行训练和测试,判断刀具的故障类型。通过对某一刀具的故障诊断结果进行分析,验证了该方法的实用性和有效性。 相似文献
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一个新的可压缩性修正的k-ε模型 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑结构可压缩性修正的影响,发展了一个同时考虑结构可压缩性修正和膨胀可压缩性修正的k-ε湍流模型,新模型包括Chang可实现性、Heinz湍流动能产生项以及Sarkar可压缩性三部分修正.新模型扩宽了以往发展的可压缩性修正模型的适用范围,适用于高超声速(M>5)复杂湍流流动中.通过对多个复杂超声速横侧射流工况的计算,验证了新模型的预测效果.与实验结果相比表明,几个工况下新模型的预测精度都显著高于标准k-ε模型.流体分离强度越大,新模型的修正效果越显著.与标准k-ε模型相比,新模型计算结果与实验更加接近. 相似文献