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261.
空间碎片在轨识别与参数辨识为空间轨道预警、航天器规避空间碎片提供了重要依据。文章在轨道相对动力学的基础上,模拟了空间碎片在光学探测过程中的拖尾成像特性;随后,采用 Hough变换对空间碎片尾迹特征.r进行提取与识别,获取碎片方位角信息,通过匹配多帧图像,获取碎片的方位角速度信息。同时,结合激光测距仪的测距信息,获取空间碎片的位置和速度信息;通过数值仿真验证,该方法能够实现对空间碎片探测、识别和定位,因而具有一定的工程应用价值。 相似文献
262.
电子设备故障已成为影响飞机安全的重要因素。在装机前对电子设备开展各类可靠性试验,用于发现电子设备设计中存在的问题,为设计改进提供依据。可靠性摸底试验采用模拟飞行环境的综合应力条件,在较长的试验时间内,能够充分曝露并消除产品的早期故障。在飞机研制阶段,为确保飞机首飞和试飞安全,通过选取影响飞行安全的关键、重要电子设备开展可靠性摸底试验,确认无问题后再装机使用。结合某涡桨飞机的研制,给出涡桨飞机电子设备可靠性摸底试验的方案、试验剖面和试验应力条件的确定方法。依据本方法制定的可靠性摸底试验剖面可应用于涡桨飞机电子设备研制试验。 相似文献
263.
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。 相似文献
264.
265.
系统参数识别分为时不变系统参数识别和时变系统参数识别两大研究方向,其中时不变系统参数识
别的研究已趋于成熟,而时变系统参数识别的研究则仍然处于起步阶段。对于多自由度时变结构,提出一种基
于时频切片分解的时变系统参数识别方法。该方法采集结构的振动位移响应,根据时频分解计算得到响应在
整个时频段内的时频能量分布图;依据结构的时频分布特性,选择多个时频切片窗分解响应信号,再对分解出
的信号分别进行逆变换计算完成时域上的信号重构;重构出来的信号对应于结构的各阶模态位移响应信号,利
用Hilbert变换提取信号瞬时频率,从而识别出结构各阶频率。通过一个三自由度的弹簧阻尼质量仿真实验,
验证了该方法具有良好的识别精度和工程实用价值。 相似文献
266.
为了研究航空发动机中介轴承故障特征,基于Hertz非线性接触理论,建立了一种考虑时变位移激励的4自由度中介轴承外圈故障动力学模型。采用双转子试验台对中介轴承外圈故障进行实验模拟,实验结果和动力学模型数值求解结果一致,验证了所建立模型的准确性。采用动力学模型仿真分析了中介轴承外圈存在缺陷情况的振动响应。研究了中介轴承振动方根幅值、波形因子、脉冲因子、峰值因子和峭度因子随缺陷大小、径向载荷的变化规律。结果表明:随着缺陷尺寸或径向载荷增大,中介轴承振动方根幅值呈增大趋势。脉冲因子、峰值因子和峭度因子等无量纲参数随着缺陷尺寸增加,先增大后减小。随着径向载荷增加,以上三个无量纲参数呈增大趋势。同时,证明方根幅值、脉冲因子、峰值因子和峭度因子等特征参数对中介轴承外圈故障敏感。 相似文献
267.
为了解决压气机可调静子导叶(VSV)机械滞后问题,基于Simulat ionX系统仿真平台,建立了VSV调节系统仿真模型。通过仿真结果与台架试验数据对比分析,验证了模型的有效性。在此基础上,结合FMEA方法分析了不同因素对VSV角度滞后的影响程度。分析结果表明:发动机个体分散度和不同热状态之间的驱动负载、驱动能力、活门特性的差别是引发问题的主要因素,当由2种以上因素共同作用时,VSV角度的机械滞后效应增加。提出了1种新的故障模式,并通过台架试验完成了验证。 相似文献
268.
269.
利用小波分析所具有的时频特性特点,针对涡扇发动机起动过程存在的压力脉动异常现象,获取信号随转速变化的频谱图。重点介绍了发动机脉动频率分析方法,并结合试验测点布局,根据不同脉动的频率特点,对其脉动成分进行分解,分析出脉动频率产生的原因,为发动机起动问题的解决提供支持。研究结果表明:利用小波分析进行发动机起动过程的脉动异常研究,形象、直观,具有一定的工程应用价值。 相似文献
270.
提出了基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和峭度图(kurtogram)的滚动轴承包络分析方法.该方法中,原始滚动轴承故障振动信号通过LMD进行自适应的频率成分分离和初步降噪,包络分析中带通滤波器的参数通过峭度图客观地提供,从而提高滚动轴承包络分析的准确度.通过对滚动轴承仿真信号以及实验信号的分析,结果表明:在低信噪比情况下,LMD可以自适应分离出滚动轴承的固有振动成分,峭度图可以自动确定包络分析中带通滤波器的参数,与传统包络分析比较,所提方法能更加清晰准确地提取滚动轴承的故障特征. 相似文献