基于小波包能量谱的航空发动机故障特征提取方法

使用成熟的旋转机械振动信号频谱分析方法,对采集到的多台航空发动机试车振动信号进行分析,找出能反应出发动机转子不对中、转子不平衡和转静件碰磨3种故障频谱特征的振动信号.再使用小波包将信号分解为不同的频段,之后分别计算能反应出故障信息的特征频段的能量,将它们组成用来区分上述3种故障的特征向量,为以后的航空发动机故障的模式识别做准备.     

新型铝包镍涂层在航空维修上的应用研究

针对航空维修中零件磨损、腐蚀等故障,采用超细铝粉包覆镍芯核制备铝包镍复合粉末,利用等离子喷涂工艺在不锈钢基体上制备涂层,通过扫描电子显微镜和能谱仪等方法分析、观察涂层的组织及结构,测试涂层的结合强度和显微硬度。结果表明涂层可应用于零件尺寸修复。     

基于多分辨分解的低分辨雷达特征提取

根据低分辨雷达的特点,利用小波多分辨分解和奇异性检测理论,对雷达视频回波信号进行了特征提取,获得了目标回波在各尺度上的模极大值点幅值和位置.以此为特征,利用BP遗传算法对实测目标数据进行分类识别,获得了较好的分类效果.     

含噪振动信号中早期碰摩的故障检测研究

 研究了在有噪环境下发动机转子系统早期碰摩故障的检测问题。利用最优参数搜索法改进了独立分量分析( ICA) 算法, 用于求解转子系统振动信号与噪声的盲分离问题。在此基础上, 对分离后的振动信号利用小波包分解进行早期碰摩信号的检测。结果显示最优搜索的ICA 算法运行效率高, 信号分离纯度好, 对振动信号有高效的降噪作用, 并利用小波包分解准确地检测出振动信号中的碰摩信息, 其效果优于小波分解法。信噪分离与小波包分解相结合有望用于工程实践中的早期碰摩故障检测和诊断。     

强噪声环境下声波信号时延估计方法的比较

声波信号时延的准确估计是实现强噪声环境下声学法高精度测温的关键。介绍了声学测温中基于互相关函数、人工神经网络和小波变换等几种典型的信号时延估计方法．对这3种时延估计方法的实现原理分别进行了论述，分析比较了它们的优缺点，相比于其他两种方法，小波变换技术更适合于强噪声环境下的声波信号的时延估计。     

基于小波变换的多聚焦图像融合评述

概述了数据融合的基本概念和应用,简明分析了多聚焦图像的成像机理,从像素级层面上描述了基于小波多尺度变换的图像融合思想和过程.由于在基于小波变换的图像融合过程中,融合规则起很重要的作用,因此本文重点综述了适于多聚焦图像融合的三种融合规则：基于像素的融合规则、基于窗口的融合规则和基于区域的融合规则,并对这些规则进行了比较,最后给出了图像融合效果的客观评测方法.     

基于小波原理的振动信号包络提取法

根据小波能对信号包络提取的原理对滚动轴承的振动信号进行了研究．应用基于小波原理的自信息包络提取法，同时把该方法应用于分析滚动轴承故障，证明该方法能更有效地提取滚动轴承的信号包络，适用于分析滚动轴承故障。     

关于新一代飞机的设计载荷

设计载荷是确定飞机结构重量和保证安全的重要因素。常规操纵系统飞机的设计载荷都是由现行的强度规范规定的。但是对于采用主动控制技术和复合材料的高机动飞机,现行的规范已不合适。在过去10年中,飞机界的专家对此问题进行了大量研究。本文根据北约公开的材料介绍这些研究工作。本文首先评述了现有规范并指出其不足,然后讨论了安全系数。为确定主动控制的新飞机的设计载荷,介绍了3种方法,即概率法、作战飞行参数法和飞行参数包线法及其在EF2000飞机设计中的应用;还介绍了飞机设计的各种动载荷;最后提出了确定我国新一代飞机设计载荷的建议。     

基于改进BPNN复合材料层合板损伤识别

将B样条小波展开技术提取的损伤特征值作为改进BPNN输入进行学习与识别,识别结果显示该方法能够对复合材料层合板多种损伤进行快速准确的识别。     

支承松动的转子系统动力学模型及其故障诊断方法

针对滚动轴承转子系统支承松动故障 ,考虑了松动间隙的非线性情况 ,以转子动力学、Hertz接触理论和非线性动力学理论为基础 ,建立了转子系统的动力学模型。对转子系统动力学方程在松动故障和无故障情况下分别进行数值积分 ,得到两种情况下轴承座 (有故障时为松动端 )上的振动仿真信号。利用频谱和小波变换对所获振动信号进行了处理 ,并将结果进行了分析 ,得出小波变换不但能很好地诊断滚动轴承—转子系统的支承松动故障 ,而且比 Fourier变换在更低转速下诊断出转子系统的支承松动故障