基于EMD-Hilbert包络谱分析的涡轮泵轴承故障特征识别

在火箭发动机涡轮泵高速轴承试验中,轴承的可靠性对保证试验的成功至关重要。针对涡轮泵轴承故障特征难以从原始信号中提取的问题,基于EMD-Hilbert包络解调分析方法,对涡轮泵高速轴承故障特征进行识别。采用EMD方法对原始信号进行自适应分解,获得若干个IMF分量;基于相关性指标最大原则筛选IMF分量进行信号重构;对重构信号进行Hilbert包络解调分析,提取出故障轴承的特征。以某型号涡轮泵低温高速轴承试验的真实故障数据验证本方法的有效性,数据记录了试验装置在阶梯式升速全过程中保持架故障的振动加速度信号。分析结果表明,基于EMD-Hilbert包络解调分析方法能够提高信噪比,最大程度保留保持架故障信息的周期性冲击成分,并能有效提取保持架故障频率、故障倍频及各种调制频率成分,实现对涡轮泵高速轴承故障的有效识别。为深度解析轴承保持架故障情况,结合系统11种运行状态,提出了一种轴承渐进劣化全过程的解析方法,确定出轴承故障早期人为干预的具体时刻。     

临近空间非弹道式目标HTV-2跟踪滤波与预报问题

近年来各国均开始重视临近空间高超声速飞行器的发展,其中以X-51A和HTV-2高超声速飞行器飞行试验相继成功为代表。本文概述了目前高超声速飞行器跟踪滤波与预报领域存在的难点问题,然后对坐标系进行了定义,并设计了HTV-2(Hypersonic Technology Vehicle-2)质心运动方程及跟踪滤波器,介绍了HTV-2弹道预估原理,最后使用卡尔曼滤波方法进行了仿真计算,并对相关参数的选取进行了分析。仿真结果得出使用卡尔曼滤波算法跟踪滤波效果较好,对工程应用有一定的借鉴意义。     

基于生成对抗网络的航班起飞风险预测

航班的安全运行是民航的第一要素。根据历史数据对航班运行过程中可能存在的风险进行提前评估和预测是保障航班安全运行的有效手段。针对航班起飞阶段的风险问题,提出了一种基于生成对抗网络的航班起飞风险预测模型。对收集到的机组、飞机和环境3方面数据进行清洗、变换和融合,得到初始的起飞风险预测数据集;针对数据集存在的严重类不平衡问题,使用生成对抗网络进行数据增强以提高数据质量;在不同增强程度的数据集上,采用3种不同结构的神经网络训练航班起飞风险预测模型。实验结果表明,生成对抗网络能有效提高实测数据集的质量从而提高了航班起飞风险预测的精度。     

吸波涂层缺陷的锁相法红外检测

利用有限元仿真和试验研究相结合的方法,对方形和圆形模拟缺陷的吸波涂层试件开展检测研 究。从而探索红外锁相热波技术检测吸波涂层内部缺陷的参数范围和检测能力。研究结果表明,通过有限元 仿真分析为检测试验提供理论依据,使用5 ~10 mHz 调制频率的锁相法可有效检测到3 mm×3 mm 面积当量的 缺陷,缺陷处的相位比无缺陷处的相位滞后,并且缺陷面积越大,相位滞后越大。