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。     

基于压电传感网络的结构健康监测扫查系统的设计及实验研究(英文)

基于主动Lamb波和压电传感器网络的结构健康监测技术是一种评估航空结构健康状态的有效方法。在实际应用中,监测大型结构需要使用压电传感器网络。扫查这些压电传感器网络中的压电激励-传感通道以达到在线的结构健康监测是非常重要的。基于PXI(PCI eXtensions for Instrumentation)平台,研发了一套基于主动Lamb波和压电传感器网络的集成多通道扫查系统,该系统结构紧凑、便于携带,能大规模自动扫查激励-传感通道并进行损伤评估。提出和讨论了该系统中:4通道PXI程控增益电荷放大器的实现、支持276个激励-传感通道的外部扫查模块和集成的结构健康监测软件的实现。最后,主要讨论了系统在某型无人机碳纤维复合材料机翼盒段上的功能验证实验,包括:压电贴层的设计、激励信号频率的选择方法、损伤成像的功能性测试、系统稳定性测试和载荷对信号的影响。实验结果验证了该系统的稳定性和损伤监测功能。     

舰载武器监控系统设计

为了解决舰载武器的监控问题,研究了基于CAN总线技术的监控系统。采用温度、湿度、气压和火焰4种传感器,实时测量武器贮存空间内的环境参数。当被测参数超过允许值时,测控计算机发出指令,通过监控节点控制现场设备工作,同时发出报警信号。提出了系统的总体结构,以SJA1000为总线控制器,设计了监控节点的硬件电路和软件流程。     

航空发动机状态监控和故障诊断软件

本文介绍“航空发动机状态监控和故障诊断”软件的功能知组成。应用此软件中所采用的“主状态量模型”的诊断方法对 B747和 B767飞机上装配的JT9D—7R4发动机已有的35个故障样本进行诊断,其诊断正确率达到75%以上。     

铣削过程多参数监测策略研究

 通过在时域和频域对端铣过程铣削力和铣削振动信号特征的分析,提取出对铣刀磨损和破损状态变化十分敏感的特征参量,在此基础上提出了由基于铣削力的“时段比值”监测策略和基于铣削振动的“硬件比较”监测策略组成的多参数监测策略。     

发动机故障诊断的主特征量模型

本文提出了发动机状态监控气路分析的主特征量模型。其基本原理如下:对于发动机部件匹配热力学关系式的小偏差方程组,利用最优化方法求出各种可能的故障组合的最优解,并根据合理性判据选择合理的最优解。它可以在可能的故障参数数目大于测量参数数目的情况下,对主要故障参数进行故障诊断。与目前广泛采用的影响系数矩阵法比较,主特征量模型可以用于测量参数数目较少的情况,并且可以给出较多的故障诊断信息,因此具有广泛的实用意义。文中给出了主特征量模型的三种数学模型,讨论了利用主特征量模型进行故障诊断的有关技术问题,并且通过计算机模拟方法对主特征量模型的适用性及可靠性进行了分析。研究结果表明,本文提出的主特征量模型是发动机状态监控与故障诊断的一种有效方法。     

利用Delphi设计开发卫星测控设备远程实时监控子系统

介绍了卫星某频段控制设备远程实时监控系统的总体设计思想,以及利用Ｄｅｌｐｈｉ３ ．０ 开发的具体实现方法,其中涉及了许多Ｄｅｌｐｈｉ 的最新技术。     

涡轴发动机状态监测系统的研究

介绍了某型涡轴发动机健康状况监视系统的总体方案，给出了用于发动机诊断的状态监测参数和性能评估参数；建立了利用故障因子概念诊断发动机故障的数学模型，运用发动机的实际无故障数据的模拟故障数据进行了仿真。结果表明，诊断结论可信。该系统对在役发动机的健康监视具有实用性。     

压电传感元件在智能结构中的应用研究

研究了压电材料作为传感元件在智能结构中的应用。开发了基于锆钛酸铅压电陶瓷传感元件的智能结构实验系统，利用压电传感器对复合材料板结构的载荷变化进行监测并对传感器组的冲击定位功能进行了试验。文中采用模式识别技术，成功地实现了结构连接损伤出现的判别和损伤位置的确定     

麻花钻磨损振动信号的时域与频域特征分析

本文提出采用振动信号监测钻削过程中钻头的磨损状态。对主轴振动信号随钻头磨损而变化的时域和频域特征进行了实验研究和理论分析。实验表明:振动信号能够较好地反映切削过程中刀具的状态。随着刀具磨损的增加,振动信号的振幅增大,振动能量亦相应增加。信号的时域波形和谱结构表明刀具在即将发生剧烈磨损之前,将出现所谓“转速调制现象”,即与转速同步的振动信号被高频信号所调制。文中解释了这种现象发生的机理,并提出利用该特性进行钻头磨损监测和预报的方法。建立了以APPLE—Ⅱ微型机为主体的刀具磨损监测系统,实际监测试验表明监测系统具有很好的应用前景。