涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。     

液体火箭发动机涡轮泵健康监控系统

为了提高液体火箭发动机涡轮泵的安全性,降低其故障带来的破坏性,设计了某型液体火箭发动机涡轮泵健康监控系统(TP HMS),工程实现了TP HMS的测试硬件子系统、实时故障检测子系统、试车后数据分析子系统和实时数据库支持子系统等,讨论和分析了TP HMS的功能和执行流程,然后利用历史试车数据与转子试验平台数据对TP HMS中的多特征参量自适应阈值综合决策算法(MATA)进行了离线和实时在线验证;利用自适应时频谱对测试数据作进一步的分析。结果表明,MATA没有发生误检测情况,并具有实时故障检测的能力;自适应时频谱能有效抑制时频交叉项的干扰,准确给出故障信号的时间和频率信息。因此,TP HMS适合于液体火箭发动机涡轮泵健康状态监控。     

涡轮泵故障检测的频段能量比SOM算法

为了解决缺少故障样本情况下的涡轮泵健康状态判别问题,分析了涡轮泵振动信号的频谱,提取了频段能量比作为其故障检测特征,并讨论了自组织映射的竞争学习原理及聚类结果的U-矩阵表示,提出了一种基于频段能量比的自组织映射故障检测算法,并实现了该算法最佳匹配神经元的选择和权重向量的自适应更新。通过某型液体火箭发动机历史试车数据的验证,结果表明,健康涡轮泵数据利用该算法聚类时仅存在一个类别,相邻神经元距离小于0.1;反之,故障涡轮泵数据利用该算法聚类时明显存在两个或多个类别,且相邻神经元的最大距离大于0.1。因此,基于频段能量比的SOM算法能有效地判别涡轮泵的健康状况。     

基于转子固有频率的涡轮泵故障检测方法

为了有效地检测液体火箭发动机涡轮泵的故障,分析了某型液体火箭发动机的28次历史试车数据,得到了涡轮泵转子的一阶、二阶和三阶临界转速以及轴向固有频率的数值,研究了这4个转子固有频率幅值的稳定性及对涡轮泵故障的敏感性,得出了它们具有较强的稳定性和故障敏感性的结论。在此基础上,提出并验证了基于转子固有频率的涡轮泵故障检测方法。结果表明,基于转子的一阶、二阶和三阶临界转速以及轴向固有频率幅值能有效地检测涡轮泵的故障。     

基于IMCKD与谱负熵的滚动轴承故障诊断方法

针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击信号常被强大噪声淹没,导致轴承故障诊断难度较大的问题,提出一种基于改进的最大相关峭度解卷积(IMCKD)与谱负熵的故障特征提取方法。首先,采用改进的最大相关峭度解卷积以最大相关峭度为目标对原始振动信号进行降噪处理,检测信号中的周期性冲击成分;然后,以最大谱负熵值为准则寻找信号的最佳分析频段;最后,通过平方包络解调提取出轴承的故障特征。仿真和实测信号验证了该方法的有效性。     

电磁炮炮管振动信号分析及处理方法

炮管发射振动是影响电磁炮发射稳定性及射击精度的关键因素,获取炮管振动信号有效数据,对优化其发射性能具有重要的意义.在对电磁炮炮管振动信号分析的基础上,提出了采用小波阈值去噪和最小二乘法相结合的信号处理方法来去除振动干扰信号,通过仿真实验,理论验证了该信号处理方法的有效性;设计测试系统进行振动实测实验,并使用该信号处理方法获得振动有效信号,进一步验证了该方法的有效性和实用性;计算得到炮管振动位移参量,为电磁炮设计、优化提供了理论依据.     

基于LCD与双谱分析的齿轮故障特征提取

针对齿轮故障时振动信号复杂、特征提取困难的问题,提出采用局部特征尺度分解(Local Characteristicscale Decomposition,LCD)与双谱分析相结合的故障特征提取方法。首先,利用LCD分解法对振动信号进行分解,并结合贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)和峭度时间序列互相关系数2个指标对内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC)进行筛选;其次,利用双谱分析法对所选取的ISC分量进行融合,提取双谱熵作为特征量;最后,运用该方法实现齿轮振动信号故障特征的提取,并通过齿轮预置故障试验验证了该方法的有效性。     

内燃机电站联轴器配合松动故障的诊断方法

通过对联轴器在正常与故障情况下振动信号数据的分析处理,找出联轴器的配合状态特征——振动信号在频域中的能量分布关系,提出了故障判断方法。     

新阈值算法在再制造发动机振动信号降噪中的应用

在运用小波分层阈值降噪方法对再制造发动机磨合振动信号进行降噪处理的过程中,结合现有方法,提出了一种新的分层阈值确定方法,通过仿真对比分析,证明了该方法的优越性,得出了适用于再制造发动机磨合振动信号降噪处理的方法.小波时频分析结果证明了该方法的有效性,为下一步磨合振动特征的提取奠定了基础.     

独立分量分析在液体火箭发动机故障检测中的应用

针对液体火箭发动机试车中,因噪声干扰、不同源信号之间的混叠而造成的信号信噪比低、信号分析和特征提取难度大的问题,提出采用独立分量分析(ICA)法对液体火箭发动机试车信号进行分离,以提高信号的信噪比,并能实时反映各子系统工作过程,为数据分析、特征提取和故障检测与诊断提供可靠的信号。通过对某型液体火箭发动机热试车压强信号进行实例分析,验证了该方法的有效性。     

INTELLIGENT DECISION ALGORITHM FOR FAULT DETECTION AND ITS APPLICATION

ＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴＤＥＣＩＳＩＯＮＡＬＧＯＲＩＴＨＭＦＯＲＦＡＵＬＴＤＥＴＥＣＴＩＯＮＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＷｕＪｉａｎｊｕｎ;ＺｈａｎｇＹｕｌｉｎ;ＣｈｅｎＱｉｚｈｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｅｒｏｓｐａｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ,...     

信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。     

匹配追踪信号分解法在进气门间隙故障诊断中的应用

介绍了匹配追踪信号分解法在发动机故障诊断中的应用。针对康明斯6BT5.9型发动机进气门振动信号,采用时域表达较为理想的高斯函数作为信号展开的基元函数进行信号分析,并进行了试验验证。     

考虑多轴应力与共振影响的随机振动疲劳寿命预测

目前工程上计算结构随机疲劳寿命时,仍经常采用基于单轴拉-压疲劳寿命(Stress-Number of cycles,S-N)曲线的应力寿命方法。虽然使用简单方便,但这种方法不仅忽视了单轴S-N曲线且不能准确反映结构在多轴应力状态下的疲劳,还忽略了随机振动中共振对结构疲劳寿命的影响,因此该方法在预测结构在随机振动下的疲劳寿命时与实际寿命往往有较大误差。对此引入三轴因子来反映结构在随机振动下的多轴应力状态,同时推广得到其在频域上的表达式,并在此基础上引入非线性函数,提出了一个新的随机振动疲劳损伤参量——多轴振动因子。新的损伤参量不仅同时考虑了结构随机振动下的多轴应力状态与共振对疲劳寿命的影响,而且该损伤参量形式简单,便于工程应用。利用新的随机振动疲劳损伤参量,得到了适用于随机振动下的多轴S-N曲线,从而建立了一种新的随机振动疲劳寿命预测方法。通过对7075-T6和LY12CZ铝合金缺口试件的随机振动疲劳寿命进行预测,结果表明该方法较准确地预测了两种缺口试件随机振动下的疲劳寿命。     

小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别

针对变速箱故障信号的非平稳和时变特性，提出了小波分析和神经网络结合的变速箱状态识别方法。为了验证该方法的有效性，试验模拟了某型车辆变速箱正常、7216轴承滚动体点蚀及3挡被动齿轮严重磨损3种状态，以箱体振动信号作为分析信号，首先对信号应用小波阈值法降噪减少干扰，接着将小波分解系数单子带重构得到不同频带的信号分量，提取各频带能量作为特征向量输人神经网络进行状态识别，结果表明该方法能有效识别变速箱的3种状态。     

基于模态分析的变速箱振动测点优化配置

针对坦克变速箱振动信号在状态监测中测点的选择问题,提出了根据不同测点的频响特性优化振动测点的方法。通过分析变速箱箱体的有限元动力学模型,得到箱体的各阶固有频率和振型,选择模态分析中总位移较大的位置作为最优的测点安装传感器,为试验测点布置以及状态监测和评估提供理论支持。研究结果表明：位于风扇联动装置齿轮箱附近的传感器对变速箱振动信号的强弱变化比较敏感。