对转双转子系统径向-轴向耦合碰摩故障仿真

基于一种新型径向-轴向耦合碰摩的对转双转子系统力学模型,利用数值积分方法,对双转子系统由碰摩导致的振动特性进行了仿真研究。分别给出了低压转子单独径向-轴向耦合碰摩、高压转子单独径向-轴向耦合碰摩和高低压转子共同径向-轴向耦合碰摩下的轴心轨迹、幅值谱图和时域波形图。仿真研究结果表明：在低压转子单独发生径向—轴向耦合碰摩且转速比较低时,低压转子节点的时域波形具有一定的拍振效应,随转速比的增加,拍振效应逐渐消失,但高压转子节点的时域波形,在3种转速比下均没有拍振效应;在高压转子单独径向-轴向耦合碰摩转速比较低时,高低压转子节点的时域波形均表现出一定程度的拍振效应,随转速比的增加拍振效应也逐渐消失,但时域波形却变得“复杂化”;在高低压转子共同发生径向-轴向耦合碰摩时,在所有转速比下,高低压转子节点的时域波形均没有表现出拍振效应。     

结合不确定度的发动机模型辨识气路诊断

针对航空发动机气路诊断中测量参数个数小于待诊断参数个数的不适定问题,利用了发动机平衡技术,结合非线性的发动机数学模型,并综合考虑了测量参数的不确定度和理论模型部件性能的不确定度,建立了一种结合不确定度的发动机气路故障诊断辨识算法——变分加权最小二乘法,并将该算法应用于某发动机的诊断分析中.结果表明:运用该方法可分析出测量数据和模型计算数据之间的差别,同时,利用所得的故障参数修正量修正原发动机数学模型,使模型计算推力与试验测量推力最大偏差由8.25%减小到1.66%,耗油率最大偏差由6.25%减小到1.50%.      

基于神经网络的红外型空空导弹故障诊断专家系统

普通的导弹自动测试系统只能给出主要参数的检测结果,针对以上不足,通过对神经网络和专家系统在自动测试领域中的深入研究,设计完成了一种基于神经网络的故障诊断专家系统,克服了传统专家系统故障定位慢、容易出错、数据库难修改的缺点,提高了装备保障工作的时效性和可靠性。重点阐述了知识库和推理机的构建思路和方法,采用VC＋＋6.0进行软件设计。通过大量实验验证得出,该系统执行速度快、故障定位准确,具有广阔的应用前景。     

航空发动机电液伺服系统机载模型监控设计

为了监控航空发动机电液伺服系统中不易通过机内测试电路诊断的异常或故障,提出一种机载模型监控方法,采用AMESim工具进行系统的建模,之后对模型进行校准、实时化和线性化处理。在对监控算法进行了设计与仿真之后,用C代码编程实现了模型监控算法,并运行于发动机电子控制器中。对某发动机燃油计量装置的试验表明:机载模型监控可以有效监测系统中因元部件性能衰减、卡滞、零偏漂移等引起的异常或故障,并能补偿电液伺服阀的零偏漂移和容错运行,避免控制功能失效或过快降级。可为航空发动机及相关领域的电液伺服系统机载模型监控设计提供参考。     

一起飞机防冰系统短时告警故障分析

采用从系统-产品-器件逐步递进的方法和故障树分析法,对一起飞机防冰系统短时告警故障进行分析,并对导致故障的继电器开展了失效分析.从此案例的分析可以看出,很有必要对继电器等电气器件进行梳理分类,开展寿命试验及实际状态评估,增加必要的器件维修和检测手段,为改进修理模式提供可靠依据,最大程度地降低飞机质量风险.     

基于状态观测器的空间机械臂关节故障诊断

为了实时检测空间机械臂关节故障的发生并获得有效的故障信息,提出一种基于状态观测器的关节故障诊断方法。通过结合滑模变结构控制理论设计滑模状态观测器,获得机械臂各运行状态的残差信息,并将其与设定的阈值比较,实现关节故障的检测。进而引入不同的故障模式,构建故障数据库,将实际关节故障所导致的机械臂故障残差信息与故障数据库对比,完成故障发生位置及其故障程度的识别。所提诊断方法考虑了空间机械臂系统内部强耦合特性,能够及时检测故障的发生并获取有效的故障信息。最后以7自由度空间机械臂为对象开展数值仿真研究,验证了所提关节故障诊断方法的有效性。     

导弹智能化对惯性技术发展需求

未来战争是智能化的战争,未来导弹的发展必然呈现智能化趋势。针对导弹智能化需要具备的智能感知、智能决策、智能控制、智能协同和智能突防等五方面特征,分析了惯性技术的作用和发展需求,颠覆性创新技术的不断涌现,也推动了新原理、新材料、新技术在惯性技术领域的应用。本文提出了需要突破的关键技术,包括惯导系统大数据应用技术、惯导系统容错及系统重构技术、智能协同导航系统的时空基准统一技术、以惯性系统为基础的信息集成技术等关键技术,并对适应未来网络协同作战的智能导弹导航控制需求提出了对策建议。     

综合模块化航电系统FC网络的机内测试设计

针对综合模块化航电系统FC网络单元分布范围广、故障定位困难、维修效率低的问题,设计了一种机内自测试方法.在网络构建时间和通信效率的约束条件下,通过网络构建和故障检测同步进行的机制实现快速的任务前故障检测,通过实时监测和故障触发相结合实现低开销的任务中故障检测.在网络故障发生后,通过网络遍历和通信自环绕测试将故障有效地隔离至单个模块,提高检测和维修的效率.     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。