基于ELM的航空发动机故障诊断方法

以航空发动机主燃油泵为具体研究对象,提出了一种基于基于小波包能量比与极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的故障诊断方法。对于某型真实航空发动机,采用振动传感器感知发动机附件机匣的振动信号,对获取的发动机附件机匣的振动信号采用DB3小波包对其进行3层小波包分解,求出第3层各频带信号的能量作为原始信号的特征,构建特征向量。用求得的特征向量建立基于ELM的故障诊断模型,对航空发动机主燃油泵进行故障诊断技术研究。为表明该方法的有效性,还设计了基于BP神经网络的故障诊断模型,并对所构建的特征向量进行了诊断。试验结果表明,基于ELM故障诊断方法可以有效提高故障诊断的速度及准确率,具有很好的工程应用前景。     

主元分析法和模糊积分的航空发动机气路状态监测

航空发动机是一个大系统,由于结构复杂、工作条件恶劣等因素影响,对其进行有效地健康状态监测成为航空领域长期难以解决的关键技术之一。为有效监测航空发动机健康状态,以航空发动机气路系统为例,提出一种基于主元分析和模糊积分的航空发动机状态监测方法。首先,利用主元分析法提取发动机状态样本集的主元,对样本数据进行降维,实现样本的最优压缩。其次,利用BP神经网络和Elman神经网络对发动机状态信息的特征向量进行初步状态监测。最后,利用模糊积分对采用两种神经网络的初步监测结果进行决策层融合,从而有效地实现对航空发动机气路系统的状态监测。通过某型真实航空发动机验证表明,所提出基于主元分析和模糊积分的状态监测方法,能有效提高监测的准确度,满足航空发动机状态监测的实时性要求,具有良好的工程应用价值。     

基于小波包频带能量检测的神经网络故障诊断技术

利用小波包频带能量检测技术对观测信号进行处理,从中获取反映故障特征的信息,以此作为输入对网络进行训练,可对故障进行比较可靠的分类。同时介绍了利用小波包频带能量检测技术提取观测信号特征向量的方法和步骤,以及基于松散小波神经网络的故障诊断方法。最后结合某型导弹舵系统故障诊断的实例,给出仿真试验,证明了该方法的有效性。     

基于神经网络的柴油机技术状态主元信息提取方法

在柴油机技术状态监测时,表征其技术状态的特征参数有很多,合理提取状态主元信息是一项关键的任务。分析研究了人工神经网络的信息提取原理和方法。以某型坦克柴油机为例,通过柴油机性能检测试验测取了能够反映柴油机技术状态变化的典型特征,建立了O ja神经网络信息提取模型,提取了柴油机技术状态的主元信息。分析结果表明:提取的主元信息能够反映柴油机技术状态随柴油机使用时间的变化趋势。该方法为坦克柴油机的技术状态监测与故障诊断提供了有效手段。     

基于D-S证据融合的转子碰摩故障诊断方法

转子碰摩故障可以体现在转子振动、定子振动和转子瞬时转速波动等多项信息中,每种信息代表了不同侧面的故障特征,因此可通过多信息融合方法来提高诊断的正确性.为此,构造了基于定子振动和转子瞬时转速信号的转子碰摩故障诊断识别框架,采用S函数确定了mass函数的形式,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的推理方法,将定...     

基于NNLI技术的齿轮箱故障诊断

将NNLI技术应用到齿轮箱的故障诊断中,提出了基于NNLI的特征提取方法,并将该方法与神经网络结合起来,进一步提出基于NNLI特征提取的神经网络故障诊断方法,给出了两种不同的网络分类器,通过齿轮箱故障诊断实例验证了该方法的有效性。     

基于信号处理的齿轮箱状态监测与故障诊断

针对工程上齿轮箱实时监测和故障诊断的需要,对JZQ 250型齿轮箱展开研究,提出了状态监测特征值和故障特征向量相结合的分级诊断方法。通过时域参数分析提取监测特征值作为一级诊断,利用能量比重谱的方法,提取故障特征向量作为神经网络的输入向量进行故障诊断为二级诊断。实验结果表明,该方法不仅满足工程上实时在线诊断的要求,而且能够准确进行齿轮箱故障定位。     

飞机发动机关键系统智能故障诊断方法

飞机发动机是一个非常复杂的大系统,由于其结构复杂,工作环境恶劣,对其关键系统的故障进行准确诊断始终是困扰业界的技术瓶颈之一。提出了采用EMD小波阈值降噪与主元分析相结合的方法,对飞机发动机气路系统故障诊断进行了深入研究。针对某型真实飞机发动机进行测试试验采集的气路多参量数据,首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)对气路系统各参量信号进行EMD分解,然后采用软阈值函数对其进行降噪,并进行信号重构,从而可得到飞机发动机气路工作状态有效数据。在此基础上,设计了飞机发动机气路系统主元分析故障诊断模型,并结合预处理得到的飞机发动机气路有效数据,运用所设计的主元分析故障诊断模型对飞机发动机进行故障诊断技术研究。研究结果表明,所提出的方法能够很好地诊断出飞机发动机气路系统实际运行时所出现的故障,具有重要的实际应用价值,并有广泛的应用前景。     

基于LS-SVM方法的某核电站主泵故障诊断

主泵是核电厂非常重要的设备,它直接关系到整个核动力装置能否安全运行,对其进行有效的故障诊断十分必要。支持向量机(SVM)具有使用较少的训练样本达到较好分类效果、不需要故障分类的先验知识的特点,可以应用于主泵的故障诊断。为此,首先使用小波变换提取某主泵的转子质量不平衡、转子不对中、碰摩等三种典型故障的故障信息,然后使用最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法对故障模型进行训练,最后对训练得到的模型进行故障诊断。诊断结果较好,从而验证了该方法的有效性。     

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。     

磁悬浮反作用飞轮高精度力矩控制

为提高磁悬浮反作用飞轮输出力矩精度,针对传统控制方法下永磁无刷直流电机非理想反电势和换相引起的转矩脉动,分别提出补偿控制策略。非换相期间,根据转速和位置信息,估计实时反电势来获取参考电流,通过设计的力矩控制器直接计算出调制占空比以补偿非理想反电势引起的力矩脉动;分析全转速范围内换相期间转矩波动的特点,分别提出低速区非换相相调制和中高速区间关断相调制的换相转矩脉动抑制策略,并给出换相时间的计算方法。实验表明所提控制方法显著提高了飞轮的输出力矩精度,从而验证了方法的正确性和有效性。     

基于神经网络的柴油机特征参数评价与选择

在设备故障诊断中,正确地提取与选择特征参数对于诊断结果的有效性和准确性具有关键性的意义,在提出评价判据时样本的概率分布往往难以确定,针对模式识别中特征量的选择方法,结合人工神经网络原理,提出了利用人工神经网络进行故障特征量评价与选择的方法,实现了对柴油机特征参数的提取及选择,有效地解决了柴油机状态监测与故障诊断中测试参数多而难以优化的问题。     

不同黏度等级润滑油在柴油发动机上的对比试验

为解决润滑油出现的高温性能差等问题,考察5W/40和15W/40两个黏度等级重负荷动力传动通用润滑油在柴油发动机上的实际使用性能。在BF6M1015CP柴油发动机和柴油车辆上分别进行1 000 h发动机台架可靠性试验和高原实际道路行车试验,利用红外光谱等仪器对定期抽取的油样进行理化性能指标测试。结果表明：两个黏度等级的重负荷动力传动通用润滑油各项理化指标变化较小,均能满足高原地区大功率、重负荷柴油发动机的用油要求。使用两个黏度等级润滑油的发动机在功率和扭矩方面大小相当,使用5W/40重负荷动力传动通用润滑油的发动机在高转速区（转速高于1 600 r/min）油耗率低,在低转速区（转速低于1 600 r/min）油耗率较高;但在抗氧抗腐性、高温清净性和抗磨性等方面,15W/40重负荷动力传动通用润滑油的表现略优一些。     

PID在柴油发电机组输出稳定性控制中的应用研究

针对目前移动式柴油发电机组机械式调速器响应速度慢、精度差以及负载变化较大时发电机组输出电压和频率波动较大的问题，研究了PID在柴油发电机组稳定性控制中的应用，进行了电子调速器电路的研究与设计。对75kW柴油发电机组进行了空载、半载及满载实验，实验结果验证了设计电路和控制方法的正确性。该电子调速器采用PID方法对发动机转速进行控制，达到了改善柴油发电机组输出稳定性的目的，并且具有响应速度快和准确度高的特点。     

Method to Monitor Helicopter Rotor Fault Using Diagnostic Matrix

An efficient method for helicopter rotor fault diagnosis was proposed using diagnostic matrix and its software framework was developed.The diagnostic matrix was extracted by the way of simulating the quantitative models of damaged and undamaged rotor systems.The conflicts were recognized by the virtual symptom sensor based on the dependencies between symptoms and faults.Diagnostic candidates were generated by the Boolean hitting algorithm.The proposed method provides multi-fault real-time diagnostic capability and it is suitable for the synthetic health monitoring of complex systems.     

柴油机模糊控制设计仿真与分析

针对柴油机难以采用常规PID控制的问题,应用模糊控制理论,对柴油机进行了模糊控制器的设计,在建立的模拟仿真系统上,进行了模糊控制下的柴油机的空载自由加速过程的模拟,并与PID控制下相同过程的速度、扭矩、燃油量随时间变化曲线进行了比较和分析。结果表明：与常规PID控制相比,模糊控制的效果满足要求,能解决柴油机的复杂控制问题。     

基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障诊断方法

利用网络撕裂法逐层将复杂装备撕裂为较为简单的单元,并充分利用粗糙集和神经网络融合方法的优点进行故障诊断。提出了基于粗糙神经网络的网络撕裂故障诊断方法,总结出基于粗糙神经网络和网络撕裂的故障算法流程图。以L-F滤波器为例进行实验,结果证明:该算法明显优于普通的基于粗糙神经网络的故障诊断方法,网络结构得到简化,训练速度得到加快。     

脉冲功率电源故障诊断方法研究

脉冲功率电源是电磁发射系统中最容易发生故障的薄弱环节,脉冲功率电源故障会使整个系统性能下降。针对脉冲功率电源故障,提出基于多层小波分析提取故障信息的模式搜索支持向量机故障诊断方法。通过建立脉冲功率电源的软故障模型,进行仿真分析获得电流故障数据样本,对故障样本进行离散小波分解,获得指定层细节信息的小波系数作为故障特征量;对故障特征量进行主成分分析,将小波系数进行降维,以便有效地进行故障诊断。通过实验,将所提方法故障诊断结果与其他三种故障诊断结果进行比较,验证了所提方法的有效性。