基于VMD和LSTM模型的航空液压管路卡箍故障诊断

航空发动机液压管路-卡箍系统中卡箍振动信号具有非线性和非平稳性的特点,难以从卡箍故障信号中准确识别出其故障类型。针对该问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)-长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络模型的智能故障诊断方法。首先,利用遗传算法对VMD的模态分量k值和惩罚因子α进行参数优化;然后,将优化后的VMD对卡箍故障振动信号进行分解处理;最后,将分解后的模态分量输入LSTM网络中进行特征学习,从而实现卡箍故障的识别。实验表明:该方法实现了对卡箍螺栓松动状态、根部断裂状态、衬垫磨损等3种典型故障的精准识别,故障总体识别准确率能够达到98.5%以上,有效地提高了航空液压管路卡箍故障识别的准确率。     

基于CEEMD航空液压管路故障诊断方法研究

航空液压管路是飞机液压系统的重要组成部分,为了对其早期故障进行准确识别及预测,针对航空液压管路中早期微弱故障振动信号进行研究,利用自适应白噪声完备总体经验模态分解方法将信号分解为多个分量,搭建ResNet网络结构,并将获得的分量输入到深度残差网络（ResNet）进行训练测试。实验结果表明：CEEMDAN-ResNet模型故障识别率可达99.78%,故障预测训练迭代到1 200次时,准确率将会达到99.5%左右并持续稳定,验证了所建立的CEEMDAN-ResNet模型对航空液压管路早期故障识别与预测的准确性、可行性。