排列熵算法研究及其在振动信号突变检测中的应用

排列熵算法具有计算简单、实时性高、能较好地反映时间序列数据微小的变化,已成为一种检测复杂系统动力学突变的有力工具.首先阐述了排列熵算法的基本原理,通过仿真信号的排列熵计算结果,说明了时间序列排列熵对信号突变的检测效果,最后以某型坦克变速箱振动信号为例,通过提取振动信号的峰峰值特征,形成新的时间序列数据用于排列熵的计算,结果表明排列熵值的变化能够有效反映信号的突变时刻.     

LMD和时频熵在行星齿轮箱状态监测中的应用

随着行星齿轮传动在军用飞机、新型装甲装备及自行火炮中的广泛应用,研究行星齿轮箱的状态监测方法意义重大。以行星齿轮箱为研究对象,提出一种基于局部均值分解和时频熵的行星齿轮箱状态监测方法。首先利用局部均值分解方法自适应地将振动信号分解成若干个具有物理意义的乘积函数之和,然后对分解得到的各乘积函数进行Hilbert变换,得到信号的时频分布,最后使用时频熵算法计算行星齿轮箱不同运行状态的熵值,以此作为判断行星齿轮箱运行状态的依据。分析结果表明,局部均值分解和时频熵方法对于行星齿轮箱的状态监测非常有效。     

基于聚类分析和骨架提取的含裂纹超声红外热像增强方法研究北大核心CSCD

超声红外热图像因噪声干扰及缺陷位置的热扩散,导致其存在对比度差、清晰度低、边缘模糊等问题。为了增强红外图像视觉效果,提高缺陷检测能力,提出了一种基于聚类分析和缺陷骨架的超声红外图像增强方法。采用基于kmeans的DBSCAN聚类算法对裂纹发热区域进行识别聚类,将图像分解为缺陷生热区域与非缺陷区域;然后,对缺陷区域进行骨架描述,并沿裂纹骨架走向采用改进的部分子块重叠直方图均衡算法对缺陷图像进行增强。提出的超声红外图像增强方法与常用的直方均衡化、限制对比度自适应直方图均衡化、自适应同态滤波三种方法进行对比,结果表明所提的增强方法可以得到对比度更显著的图像,具有明显的优势。提出的方法为增强超声红外图像视觉效果、提升裂纹诊断能力提供了一种有效方法。     

火箭靶场加注系统瞬变过程及其影响因素试验研究

根据加注系统工艺流程及结构特点,结合有压管路瞬变流理论,搭建数据采集系统对加注系统在级间转换过程中关键位置的压力波动情况进行监测,通过对比试验得出影响级间转换过程中出现的瞬变过程的诸因素,明确为削弱瞬变过程强度各因素应进行的调整方向:适当降低泵的转速,减少泵后电调阀及分流电调阀开度,合理设置相关球阀的动作过程,适当降低塔上液位高度。试验结论对保证加注过程的安全顺利进行,发射任务的圆满完成具有重要的指导意义。     

涡流脉冲热像与长脉冲光热像对铝板中亚表面缺陷检测的对比研究

作为两种新兴的无损检测与评估技术,涡流脉冲热像和长脉冲光热像已广泛应用于多种场合。针对两种技术检测铝平板类结构中存在的亚表面缺陷,开展试验对比研究。在利用主成分分析和K-means聚类实现增强和提取缺陷信息的基础上,定量对比两种热像技术检测不同尺寸人工平底洞缺陷的性能。试验结果表明,涡流脉冲热像和长脉冲光热像分别能从18个缺陷中检测出14个和12个。此外,涡流脉冲热像对埋藏较浅的缺陷更具检测优势而长脉冲光热像对孔径较大的缺陷检测效果更好。     

基于系统功能-结构-故障模型的[WTHZ]FMMEA[WTBZ]分析方法

针对传统故障模式及影响分析（failure mode and effects analysis,简称FMEA）不能识别装备或零部件的故障机理,其故障原因分析、故障影响推理及潜在故障模式识别能力较弱,故障信息描述不规范等导致的分析效率低、可信度差、分析结果重复使用性差等问题,提出一种新的故障机理、模式及影响分析（failure mode, mechanism and effects analysis,简称FMMEA）方法。首先,根据系统结构、功能及其内部物质流、能量流、信号流、部件故障等信息建立系统的功能-结构-故障模型;其次,采用模糊认知图推理分析各故障模式的传播途径及影响,得到规范化的故障模式及影响分析表格,可为系统的可靠性、测试性设计与分析提供基础数据;最后,以某燃油供给系统为例进行了FMMEA分析,验证了该方法的可行性和有效性。     

一种有效的不均衡样本生成方法及其在行星变速箱故障诊断中的应用

针对实际运行中行星变速箱故障数据较少、各个状态样本不均衡的问题,提出了由Wasserstein生成式对抗网络(WGAN)样本生成模型和卷积神经网络(CNN)分类模型组合的WGAN-CNN故障诊断分类模型。该模型对故障数据的频谱信号进行过采样,以扩展故障样本数量,从而更好地对故障状态进行分类。采用加州大学欧文分校人工数据集对WGAN生成模型以及经典过采样方法进行对比,并在行星变速箱故障试验台上进行验证。结果表明,样本不均衡会严重影响分类结果,而WGAN-CNN模型可以很好地扩充故障样本集,提高在故障样本稀少情况下的诊断准确率。     

基于包络S变换时频图像提取齿轮故障特征

齿轮故障振动信号中调幅和调频现象同时存在,其频谱包括以啮合频率及其谐波为载频,齿轮所在轴转频及其谐波为调制频率产生的调制边频带。针对齿轮故障振动信号特征提取困难的问题,提出一种基于包络分析和S变换时频图像相结合的故障特征提取方法。通过变速器齿轮故障模拟实验,采集齿轮正常、轻微磨损和严重磨损时的稳态振动信号,对其进行Hilbert变换得到信号的包络,然后对包络信号进行S变换,得到包络的时频图像的等高线灰度图像,计算图像的灰度共生矩阵及其统计特征量,提取齿轮故障特征。试验结果表明：该方法能有效提取齿轮故障特征。     

基于贪婪算法的测试优化选择

针对传统测试优化选择算法存在的通用性较差等问题,提出了基于贪婪算法的测试优化选择方法,分别应用于面向故障检测和故障隔离的测试优化选择。其基本思想是以测试数量最少为目标,先选择必需的测试,即某一故障只能被单个测试检测或隔离,然后采用贪婪式搜索逐步选择最优测试。通过二值和多值测试优化选择案例验证了该算法的有效性,并从理论上分析了算法的时间复杂度。理论和案例分析结果表明,该算法能有效挖掘测试的故障检测和隔离能力,且适用于隔离到更换单元和具体故障模式的二值和多值测试优化选择,时间复杂度较传统算法明显降低。     

综合传动装置故障模式危害性的熵权模糊综合评价

针对综合传动装置结构复杂、故障数据积累较少、缺少合理的故障模式分析方法的现状,对某型综合传动装置进行了实车试验。记录了试验中出现的全部故障数据,提出采用熵权模糊综合评价法进行故障模式危害性分析,实现了多个模糊性指标和定性指标的定量评价。在综合考虑故障发生概率、严酷度、检测难度、维修等级的基础上,从全寿命周期角度提出纠正难度这一评价指标,健全了评价指标体系。通过故障模式危害性分析,找到了危害性较高的关键故障模式和子系统,为综合传动装置的改进、维修决策和寿命管理提供了有效的依据。