基于WPT和t-SNE的直升机桨叶损伤特征提取

旋翼桨叶的损坏可能会导致直升机坠落损毁,开展桨叶健康状态的在线监测评估对保障飞行安全至关重要。提出一种将小波包变换(WPT)与t-分布随机近邻嵌入(t-SNE)相结合的桨叶损伤识别方法。首先利用振动台模拟直升机服役时的真实振动,用传感器获取不同故障桨叶模型在振动环境下的输出响应。然后对信号进行小波包分解,提取小波包能量作为原始特征向量,接着用流形学习对特征向量进行维数约简,最后输入到K近邻分类器进行故障识别。实验结果表明:首先,在原始特征选取方面,小波包能量特征优于时域特征与小波包能量组合成的混合特征;其次,t-SNE的降维效果优于PCA、Sammon映射、LTSA、HLLE、SNE这5种方法,且不受嵌入维数的制约。研究结果证明了所提出的方法能提高桨叶损伤评估的准确性。     

基于音圈电机的主动悬架双闭环控制系统研究

为了提高电磁式悬架主动控制的性能,简化作动器结构以及控制系统,设计一套以单相两极的动圈式音圈直线电机作为作动器的主动悬架控制系统。设计了外环模糊PID,内环电流滞环的双闭环控制器。搭建了作动器驱动电路,验证音圈电机的电流跟踪控制,证明音圈电机作为作动器是简单有效的。通过分析汽车悬架模型和音圈电机模型,在MATLAB/Simulink仿真环境中按照实际参数搭建控制系统进行仿真验证,结果表明,该系统动态响应快,控制精度高,降低车身振动加速度约27%,该控制策略可以有效减振。     

基于VMD交叉样本熵的旋翼桨叶故障诊断方法

针对旋翼桨叶常见的故障类型，提出了一种新的故障诊断模型。该模型首先对经无线测控系统采集的加速度信号进行变分模态分解，得到一系列不同频段上的模态分量。随后计算相同模态，不同传感器之间的交叉样本熵，最后将交叉样本熵作为特征向量代入经帝国竞争算法优化的支持向量机中进行故障分类。实验结果表明，基于交叉样本熵的特征具有较高的区分度，采用该模型对不同位置、不同大小的故障进行诊断时，总分类精度为98.67%，证明了提出的故障诊断模型的有效性。