Rotating machinery fault diagnosis based on convolutional neural network and infrared thermal imaging

Rotating machinery is widely applied in industrial applications.Fault diagnosis of rotating machinery is vital in manufacturing system,which can prevent catastrophic failure and reduce financial losses.Recently,Deep Learning (DL)-based fault diagnosis method becomes a hot topic.Convolutional Neural Network (CNN) is an effective DL method to extract the features of raw data automatically.This paper develops a fault diagnosis method using CNN for InfRared Thermal(IRT) image.First,IRT technique is ...     

涡扇发动机传感器故障诊断的快速原型实时仿真

为快速高效地完成涡扇发动机传感器故障诊断算法的硬件在环仿真试验,构建了以NI CompactRIO为核心的传感器故障诊断系统的快速原型实时仿真平台.基于一簇卡尔曼滤波器,在LabVIEW编程环境中建立了传感器故障诊断系统.分别在涡扇发动机模型稳态和动态工作时完成了对单个传感器故障的检测、隔离和重构的硬件在环仿真试验并验证了算法精度.经过大量试验,结果表明:基于卡尔曼滤波器理论的诊断算法能在传感器故障情况下确保控制系统安全运行,诊断精度最高可达1.4%;同时表明,该快速原型实时仿真平台的设计是成功的.研究工作为发动机传感器故障诊断系统的半物理仿真试验奠定了基础.      

控制系统继电器可靠性分析与措施

试验系统可靠性是以系统各元器件的可靠性来保证的,所以对于系统、设备所构成的某个部件（器件）从理论上进行可靠性分析、讨论,并加以认识和重视是具有重要意义的。文中针对某型号发动机试车台控制系统使用的继电器进行了可靠性论述与分析,主要从故障模式、影响及危害性分析（FMEA）、故障树分析（FTA）等方面进行失效分析,并提出了相应对策与措施。     

基于鲁棒故障检测滤波器的传感器故障诊断

本文讨论了鲁棒故障检测滤波器在喷气式发动机传感器故障诊断中的应用。鲁棒故障检测滤波器方法使残差既有干扰解耦特性又有方向特性。该滤波器的设计结合了未知输入观测器原理与Beard故障检测滤波器原理。利用未知输入观测器产生的残差对未知输入(干扰)具有鲁棒性,而特定方向性是基于BFDF技术获得的。最后举例说明了该方法的可行性和有效性。     

一类广义特征值问题的扰动研究

研究了实正则对的广义特征值扰动问题。对于求解结构动力学、弹性动力学中的振动模态及分析受外界扰动后引起的谐振频率的变化都有一定的意义。     

基于故障树和神经网络模型的航天器智能诊断研究

提出基于故障树和神经网络模型的诊断方法,提出面向故障树的基于框架和广义规则的知识表示方法及相应的确定性和可能性推理策略,对于可能性推理的结果,通过基于神经网络模型的学习诊断来进一步确定其状态。在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下,用Ｂｏｒｌａｎｄ Ｃ＋＋实现了一个原型系统。通过对“实践４号”卫星能源系统故障模拟实验台的诊断验证了系统的有效性。     

基于贝叶斯网络的发动机燃油系统故障诊断

在构建某型发动机燃油系统故障诊断贝叶斯网络模型的基础上,提出逆向推理的最强依赖路径算法,通过该算法可以对故障可能的原因按概率大小进行排序,进而快速、准确地对故障进行定位,从而大大提高复杂系统故障诊断的效率。     

现代飞机交流电源过电压保护问题探讨

本文在分析现代飞机电源系统所使用的几种过电压保护装置工作原理的基础上,着重对其反延时特性和动作电压进行计算,并就决定和影响过电压保护性能指标的电路参数的调整进行了计算和论述。     

基于二叉树支持向量机的装备故障诊断研究

本文提出了一种基于二叉树支持向量机的某型装备故障诊断方法,应用该方法构造了多故障分类器,并通过某型装备故障实例验证了该方法故障诊断结果的正确性,证明了该故障诊断方法具有良好的鲁棒性和推广性。     

基于扩展卡尔曼滤波的动量轮故障检测方法

 动量轮作为卫星姿态控制系统的关键执行部件,对其故障检测对维持卫星的正常运行具有重要意义。首先对动量轮系统的故障进行分析,在建立动量轮线性离散状态空间模型的基础上,把动量轮的故障检测作为时变参数系统的跟踪来处理,将动量轮的模型参数作为扩展的状态空间中的状态量,使得动量轮物理模型参数与状态空间中的状态量有对应关系,通过在扩展了的状态空间上采用扩展的卡尔曼滤波,完成时变参数的跟踪。然后,将离散空间的状态量变换回连续空间中,利用物理参数与状态量的对应关系,实现对动量轮物理参数的跟踪。此方法物理意义明确,为系统的物理参数提供了定量的估计值,为进一步诊断故障原因提供了良好的基础。数值仿真表明,此方法能够通过同时检测多个故障参量,实现故障的检测并满足卫星实时性要求。