航空发动机磨损故障的智能融合诊断

提出了航空发动机磨损故障的智能融合诊断方法。对油样分析中多种数据源信息的特点进行分析，根据不同的诊断目的对多种分析方法进行了相应的组合；利用基于规则的专家系统诊断技术，分别实现发动机磨损故障的定位、定性及定因的单项诊断；在此基础上，利用D—S证据理论，实现了发动机磨损故障的融合诊断；最后用算例验证了方法的正确性和有效性。     

基于油液检测的污染磨损故障诊断

分析了油液检测参数与污染磨损故障的关系,得出了用油液检测参数诊断污染磨损故障的推理规则;分析了用人工神经网络诊断机械摩擦副异常磨损故障的适用性,对网络输入参数归一化、拓扑结构、训练方法及步骤作了设计研究,有一定的使用价值。     

基于油液磨粒分析的变速箱磨损损伤评估

为了有效地评估变速箱的磨损状态,提出将铁谱分析技术与激光粒度分析技术综合应用于变速箱磨损磨粒的分析。首先运用分析式铁谱仪判断故障的磨损类型,并初步判断该磨损磨粒的粒径大小;然后根据激光粒度分析得到的粒径分布图判断该种故障的磨损程度。实例分析表明,该方法能较为准确地判定变速箱磨损初期的故障类型和磨损程度。     

往复式机械大头瓦磨损故障动力学响应分析

大头瓦磨损故障是往复式机械严重故障之一,故障激励响应复杂,导致其难以早期预警。基于多体动力学理论,依据非线性碰撞模型和非线性摩擦模型,建立了大头瓦磨损故障的动力学模型;通过改变曲轴与大头瓦的间隙大小模拟大头瓦磨损故障的劣化过程;分析大头瓦磨损故障劣化过程接触碰撞力的变化规律及往复式机械的响应特征,提出了对应的早期预警和诊断方法。     

局域波法在柴油机气缸磨损故障诊断中的研究

介绍了局域波法的基本理论，分析了它的特性；提出了局域波时频分析基础上的瞬时频率波动及能量分析的方法，通过对柴油机缸套活塞磨损故障的诊断，验证了该方法的有效性。     

应用混沌神经网络诊断发动机磨损故障

利用混沌神经网络,采用混沌动力学中的Logistic映射构造神经元,对发动机的相似早期磨损故障进行了有效诊断。通过故障模拟实验,对不同类型初期磨损故障的振动数据进行了采集和分析,发现其频谱特征具有较大的相似性,且各种初期磨损故障的李雅普诺夫指数大于0,具有混沌特征。用一般方法难以区分不同类型的初期磨损故障,而混沌神经网络能够有效地识别这些相似故障模式,对于发动机磨损故障的早期预防具有积极作用。     

气缸恒定应力加速寿命试验谱的研究

对气缸进行加速寿命试验可以大大缩短试验时间，缩短产品开发周期，节约能源，该文选择某系列气缸产品作为受试对象制定了恒定应力加速寿命试验谱。首先分析了气缸的故障模式、故障树和故障机理．气缸主要的故障模式是活塞杆密封圈和活塞密封圈的磨损；然后确定了加速应力为影响气缸寿命的工作应力：流体温度？使用压力及气缸动作频率；最后制定了恒定应力加速寿命试验谱。     

高压外环块异常磨损故障分析

某发动机因振动原因返厂检查,检查后发现高压后机匣九级外环块磨损严重,局部位置磨损贯穿,针对故障情况对机匣及外环的结构参数进行了对比测量,并结合非故障发动机进行了检测和对比分析,从而初步分析磨损产生的原因,为后续发动机故障控制积累了参数数据和控制方向。     

金属磨损自修复技术在汽车发动机维修中的应用

汽车发动机故障的发生率和维修费用都较高。造成发动机故障的主要因素为气缸磨损因素、拉缸因素,为了提高汽车发动机维修效率,本文分析了汽车发动机出现的主要故障成因,并阐述了基于金属磨损自修复技术的气缸磨损维修和拉缸故障的维修,期望为汽车发动机维修工作的开展提供借鉴。     

大模数磨损齿轮齿条静力学分析

针对磨损故障形式下的齿轮齿条起升机构,通过分析计算相同载荷下1/12磨损、1/6磨损、1/4磨损下的齿轮齿条基本参数变化情况,利用将齿轮齿条磨损问题量化为ISO相关基本参数改变的方法,对正常和不同磨损故障形势下的弯曲强度进行理论计算,得到其弯曲应力理论计算值.再通过有限元方法对正常和1/12磨损、1/6磨损、1/4磨损下的大模数齿轮齿条起升机构进行静力学分析,研究不同磨损状况下齿轮齿条的弯曲应力和接触应力应变分布规律,并将静力学分析得出的弯曲应力分析结果与利用ISO公式计算的弯曲强度计算结果进行对比分析,验证了将齿轮齿条磨损问题转化为相关基本参数改变问题的可行性,并通过对大模数故障齿轮齿条起升机构的静力学分析,得到其故障形式下的静力学特性,为大模数齿轮齿条起升机构的故障诊断和运行健康评估提供必要的理论基础.