Online condition diagnosis for a two-stage gearbox machinery of an aerospace utilization system using an ensemble multi-fault features indexing approach

China manned space station is designed to operate for over ten years. Long-term and sustainable research on space science and technology will be conducted during its operation. The application payloads must meet the ‘‘long life and high reliability" mission requirement. Gearbox machinery is one of the essential devices in an aerospace utilization system, failure of which may lead to downtime loss even during some disastrous catastrophes. A fault diagnosis of gearbox has attracted attentions for its significance in preventing catastrophic accidents and guaranteeing sufficient maintenance. A novel fault diagnosis method based on the Ensemble Multi-Fault Features Indexing(EMFFI) approach is proposed for the condition monitoring of gearboxes. Different from traditional methods of signal analysis in the one-dimensional space, this study employs a supervised learning method to determine the faults of a gearbox in a two-dimensional space using the classification model established by training the features extracted automatically from diagnostic vibration signals captured. The proposed method mainly includes the following steps. First, the vibration signals are transformed into a bi-spectrum contour map utilizing bi-spectrum technology,which provides a basis for the following image-based feature extraction. Then, Speeded-Up Robustness Feature(SURF) is applied to automatically extract the image feature points of the bi-spectrum contour map using a multi-fault features indexing theory, and the feature dimension is reduced by Linear Discriminant Analysis(LDA). Finally, Random Forest(RF) is introduced to identify the fault types of the gearbox. The test results verify that the proposed method based on the multi-fault features indexing approach achieves the target of high diagnostic accuracy and can serve as a highly effective technique to discover faults in a gearbox machinery such as a two-stage one.     

基于图像化变差函数的性能数据异常明别

为提升发动机性能监控的智能化水平,实现性能数据的高效利用,提出了基于图像化变差函数的发动机性能数据异常 判别方法。 通过研究发动机性能数据的标准化修正方法和图像转化方法,将数值型表示的发动机性能数据转化为发动机性能图像。 通过引入变差函数理论,采用 4 方向的变差函数值表示性能特征值,融合不同时刻不同参数的性能数据。 在提取发动机性能图像关 键特征点的基础上,定义性能图像间的差异距离,实现基于变差函数的发动机性能图像异常判别方法,从而实现对发动机性能状态 的判别。 选用若干组实际发动机性能数据对方法进行验证O 验证结果表明:该方法运算高效,实现了高维性能数据的降维和对性能 图像运行状态的分类,从而判别发动机性能数据的运行状态。     

机械螺栓连接状态监测和辨识方法研究进展

螺栓连接广泛存在于机械装配结构中.振动环境下螺栓连接的状态会发生滑动、分离甚至松脱等现象,从而严重影响结构的功能性和安全性.监测和辨识机械螺栓连接的状态是结构健康监测研究的前沿热点.首先,对螺栓连接非线性动力学问题的研究现状进行了分析,指出针对复杂螺栓连接结构的非线性动力学问题的深入研究是建立可靠的状态检测和辨识方法的基础.然后,讨论了基于振动分析的两类结构健康监测方法在机械螺栓连接中的研究进展,重点综述了基于机电阻抗的状态监测方法的原理、应用现状和不足.最后,讨论了基于非线性系统动力学理论的状态监测方法及其在螺栓连接中的研究应用情况,指出了该技术进一步发展应用的若干关键技术.     

基于GRU的仪表着陆系统故障预测方法研究

故障预测技术在保障仪表着陆系统的可靠运行、提高空管效能等方面具有重要应用价值。结合仪表着陆系统运行特征和实际运行维护工作,提出一种基于GRU 的仪表着陆系统故障预测方法。以航向信标为研究对象,在分析其监控参数与设备运行状态之间的关系后,将监控参数作为故障特征参数;根据监控参数时间步长、时变性特征显著的特点,采用GRU 预测监控参数的未来变化趋势;根据监控参数的隶属函数计算出参数未来时刻可能发生“故障”的概率,实现对航向信标故障的预测。结果表明：基于GRU 的预测方法的相对预测精度在95% 以上。     

超燃冲压发动机进气道特性及传感器选择研究

针对超燃冲压发动机进气道状态监测系统的需求,通过对超燃冲压发动机进气道进行二维流场数值模拟,得到了超燃冲压发动机进气道在不同马赫数、不同反压下的数值模拟结果,进而通过分析进气道从起动状态到不起动状态下的壁面静压分布特性,给出了进气道起动状态的初步判断准则。在确定了进气道监测参数的基础上,将可拓学理论用于超燃冲压发动机传感器选型中,建立了超燃冲压发动机传感器选型的综合评价方法,并以压力传感器选型算例验证了该方法的可靠性。该研究为超燃冲压发动机参数测量方案制定和状态监测系统设计提供参考。     

基于POD降阶模型的非接触端面密封动态监测原理及仿真

 端面密封动态性能模型的多维求解复杂性限制了对密封的实时动态监测,为此建立了基于本征正交分解(POD)方法的密封性能求解降阶模型,以获取实时的密封性能特征参数,包括非接触密封微小间隙产生的液膜轴向力及沿着不同方向的液膜力矩.基于降解模型提出了非接触端面密封动态监测的原理,并分析了不同液膜振动频率下的降阶模型的计算误差,完成了对一组不同密封间隙及液膜振动频率下的水润滑端面液膜轴向力及力矩的数值仿真.研究结果表明提出的基于POD降阶模型的非接触端面密封动态监测能达到较高的分析精度,这对于非接触端面密封的动态控制及研究瞬态启动过程中的密封动静特性具有重要的作用.     

滑油系统全流量在线磨粒静电监测技术研究

 针对滑油系统非金属材料难以实现在线监测的问题,基于静电感应原理展开全流量磨粒监测技术研究。研究润滑条件下荷电磨粒的产生机理和全流量磨粒静电监测原理,着重进行了静电信号特征提取方法研究。为验证磨粒静电监测技术的可行性,设计并搭建了模拟实验平台,开展了故障颗粒注入实验和循环润滑条件下销盘滑动摩擦磨损实验,使用自制的全流量在线磨粒静电传感器对油路中的磨粒进行监测。结果表明:静电传感器能够监测到金属、非金属等不同材料荷电磨粒;感应电压幅值与磨粒大小具有相关性;感应电压波形与荷电磨粒特性有关;静电传感器可以在线监测滑油回路中非金属摩擦副的摩擦磨损状态。     

涡轴发动机性能在线监测技术研究及试验验证

研究了基于模型的涡轴发动机性能在线监测技术,开发了涡轴发动机性能在线监测软件,并进行了真实台架试车试验验证.试验结果表明:软件能够自动判断发动机是否已进入准稳态工况,并根据当前的大气条件、燃气涡轮转速、动力涡轮转速,实时计算发动机其它状态量与性能量,如压气机增压比、动力涡轮前温度、轴输出功率、耗油率等.与模型计算结果相比,被试发动机压气机增压比稳态测量值最大偏低2.3%左右,反映了被试发动机与基准发动机之间的性能差异,验证了涡轴发动机地面台架试车性能在线监测技术的有效性.      

民用航空发动机振动监测方法研究

对民用航空发动机振动监测原理、监测算法和发动机振动位移量到飞机振动单位的转换关系进行了系统研究。并在此基础上,结合民用航空发动机典型的叶片磨损问题,分析了发动机振动值随不同叶片磨损程度的变化趋势;给出了发动机振动检查程序,便于在飞机地面维护和飞行过程中提早发现发动机存在的结构故障,保障飞行安全。本文结合发动机振动特点提出的工程检测方法,具有一定的工程使用价值和参考意义。     

综合化仪表测试系统设计

目的介绍一种综合化仪表测试系统设计与实现方法;方法采用模块化设计,运用工业控制计算机和VC++6.0软件开发工具,对系统进行测试、仿真和监控;结果确保综合交联试验在设备缺失或故障状态下顺利进行,并可对整个试验过程进行跟踪监控;结论经试验验证,具有较强的实用性,为地面试验提供有力的保障。