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。     

基于投影寻踪模型的装甲输送车发动机磨损监测

为分析某型装甲输送车发动机的磨损状态,针对油液监测中元素多、数据维数高的问题,应用投影寻踪法,对油液监测标准和监测样本进行分析,建立了投影寻踪模型,确定了投影特征值变化区域与磨损状态分类的对应关系,拟合了摩托小时和投影特征值的关系,实现了对监测样本的评价和对发动机状态的预测,为降低维修成本、实现装备预防性维修、提高战备完好率水平提供科学依据。     

发动机传感器数据证实的贝叶斯信度网络方法

针对发动机及其部件试验传感器数据证实的多源证据融合问题,描述了建立贝叶斯信度网络的方法,给出了传感器状态和检验关系式不确定性信息表达方法,发展了自动建立贝叶斯信度网络、计算可信度概率及更新网络的算法;给出了贝叶斯信度网络方法在模型发动机上的应用示例。     

基于特征融合的刀具磨损监测方法

提出了一种基于特征融合的刀具磨损监测方法,将该方法应用于铣刀磨损监测取得了较好的效果,文中论述了特征融合方法的基本思想,多传感器信号的特征关联、抽取及正规化处理,作为融合中心的神经网络的构造及训练等内容。实验分析表明,该方法实现刀具磨损监测是行之有效的。     

柴油机自然寿命分析

将柴油机重要运动部件的磨损率和磨损量以及容许磨损量当作随机变量,建立计算这些部件寿命的数学模型,通过计算可得到它们的寿命,从而确定柴油机的自然寿命.与传统的计算方法相比,该方法计算精度高.该方法已用于论证舰船服役年限.     

近似熵在发动机故障诊断中的应用研究

介绍了近似熵的概念、主要特点及其算法，提出了基于近似熵的特征提取方法，并且讨论了近似熵值计算中3个参数的选择原则，并对发动机声信号进行了分析处理。通过对比正常状态与故障状态的近似熵值，根据其变化有效地提取发动机故障特征，从而实现了对发动机状态的监测与诊断。实验结果表明近似熵在分析复杂信号特征方面具有很强的能力，在判别机械设备运行状况方面具有很好的效果，是一种行之有效的新方法。     

船用柴油机使用寿命确定方法

船用柴油机是舰船动力系统的主要设备,确定舰船服役年限必须掌握柴油机的使用寿命.柴油机的使用寿命取决于自然损耗、技术性能以及使用的经济性,用自然寿命、技术寿命和经济寿命的最小值表示.提出一种柴油机使用寿命确定方法:将柴油机重要运动部件的磨损率和磨损量以及容许磨损量当作随机变量,建立计算这些部件寿命的数学模型,确定柴油机的...     

球-盘摩擦磨损试验机的设计及其应用

提供一种制备球-盘摩擦磨损试验机(pin-on-disk wear tester)的方法,用以测试硬质薄膜的摩擦学性能.此试验机提供的数据有摩擦因数f, 磨损量Wv和比磨损率Wr.首先深入研究球-盘磨损试验机的工作原理,确定其工作原理是通过荷重传感器的A-D转换,将摩擦力的模拟信号转变为电压数字信号,输入计算机或者X-Y记录仪.然后与事先标定好的电压值对比,得到测试过程中的摩擦力.传感器的标定方法为用已知载荷(一定质量的砝码)对传感器施加拉力,传感器将其转变成电压值,绘出电压U-拉力F关系曲线,将其用直线拟合.同时提供了数据处理的方法,并利用此试验机测试了多弧离子镀TiN薄膜以及磁控溅射非晶碳膜的摩擦学性能,得到摩擦因数曲线和磨痕形貌.最后对此试验机的缺点进行了分析.     

履带销磨损寿命预测仿真

履带销是自行火炮推进装置中重要的传力元件。针对履带销磨损的情况建立了接触应力模型,谱块磨损量模型和磨损阈值模型,并对履带销的磨损寿命进行仿真预测。结果表明,仿真结果与实际情况符合。     

基于状态监测与信息融合的雷达装备故障趋势预测

针对现代雷达故障诊断和预测中与装备故障相关的信息很多及故障趋势难以预测的问题,在分析常用故障趋势预测方法的基础上,提出了基于状态监测与信息融合的雷达装备故障趋势预测模型,研究了不同信息运用FMECA、FTA、故障案例等方法进行归一化处理的方法.该方法充分利用信息之间的冗余性和互补性,以期提高故障预测的可靠性和精确度,使...     

某型柴油发动机油液监测光谱信息分析

运用油液监测技术连续5年对近600台次某型履带式车辆做了跟踪监测,并利用互信息理论对某型柴油发动机的光谱数据进行处理,发现了磨损元素的相关性,得出构成某型柴油发动机的主要磨损元素是铁、硅、铝和铬,比较重要的磨损部位发生在活塞—缸体部位。     

基于面向对象技术的柴油机在线状态监测系统设计

将软件设计中的面向对象思想扩展到系统设计中,针对柴油机实车运行在线监测中的变速变载及空间有限等问题,基于CAN总线的可靠性、信息传输的实时性和多主工作方式,设计分布式智能监测节点和上位机监控中心．分布式监测节点同步采集柴油机运行数据并进行降噪和简单特征提取后,将实时采样数据和在线监测结果上传至基于嵌入式PCI04的上位机监控中心,进行二次特征提取和智能模式识别,从而实现柴油机在线状态监测与故障预警和诊断．     

高功率微波车辆迫停的效应机理分析

通过分析车辆电子控制单元输出的点火开关和燃油喷射信号波形在高功率微波辐射条件下的演变过程，阐明了高功率微波致使车辆发动机熄火的原因。研究结果表明，电子控制单元受到微波辐射扰乱后，点火开关信号发生意外丢失，燃油喷射信号脉冲重复周期迅速缩短，造成发动机气缸内喷入过量燃油，火花塞无法点燃油气混合物，迫使发动机转速下降甚至熄火。通过分析车辆发动机的点火系统工作原理，提出了根据监测车体辐射电磁信号获取车辆易受攻击的敏感频段的试验思路。     

基于多信息的柴油机缸套磨损故障诊断研究

采用了模糊神经网络模型,对柴油机缸套磨损故障以及缸套破坏性磨损故障进行了诊断研究.通过缸套磨损故障的模拟实验,获取柴油机机身振动和铁谱分析等多源多维故障信息,并对融合故障信息进行预处理,解决了模糊神经网络输入矢量的模糊特性化、输出矢量的隶属函数及网络的学习训练问题,对缸套不同磨损故障进行了诊断.研究表明,这种基于多信息的诊断方法减小了故障诊断的不确定性,提高了诊断精度.     

基于转速分析的柴油机加速性能和气缸气密性的评价方法

对不同使用摩托小时的坦克柴油机的加速、减速时间进行检测和分析,利用Bayes Bootstrap模拟统计方法对转速特征值进行处理,获得了更准确的特征分布．采用动态聚类方法对样本特征进行分类,实现了对柴油机加速性能和气缸气密性的等级评价．     

基于油液分析的自行火炮装备性能监测研究

提出了一种基于油液光谱分析技术的自行火炮装备磨损故障诊断方法 ,该方法主要包括用于监测润滑油中磨损金属颗粒浓度变化的模型 ,并制定了各主要磨损金属元素的浓度和梯度界限值 ,并将其分为三个层次。同时将灰色建模理论引入光谱分析领域 ,通过拟合光谱仪分析的数据 ,掌握润滑油中磨损金属颗粒浓度的变化规律 ,进而对其浓度变化规律进行预测 ,从而达到对装备进行性能监测的目的。     

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。