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叶片裂纹严重威胁航空安全,已引发数起严重飞行事故。为诊断叶片早期裂纹,对裂纹叶片的非线性振动规律进行了理论和实验研究。建立了裂纹叶片动力学非线性模型,梳理了裂纹尺寸与动力学参数的对应关系,推导得到了非线性振动响应谐波分量功率的耦合量化关系式,结果表明叶片振动分量谐波功率与相邻分量谐波功率以及谐波分量的阶次有关,而且谐波分量相对功率与裂纹深度呈正相关。据此,提出了一种基于谐波分量相对功率的裂纹检测方法。对钢直板叶片进行了模拟仿真和振动台实验,仿真结果和实验结果都表明这种方法可以有效区分裂纹叶片和正常叶片。 相似文献
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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。 相似文献
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