某型航空发动机台架试车异常振动故障诊断

基于某型航空发动机机匣实测振动信号的分析和该型发动机结构特点的剖析,对该型发动机某次试车振动异常现象进行了研究。研究结果表明,低压涡轮支承间隙和偏心量差是引起异常振动的主要故障原因。同时表明,结合现代信号处理技术和正确的分析思路,能够较为快速准确地定位故障,避免盲目的分解检查。     

基于稀疏表示和SVM的航空发动机故障诊断

针对某型航空发动机减速器一级齿轮毂断裂问题,考虑其不易拆卸的特点,提出基于信号稀疏表示和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法。首先,利用稀疏表示提取出最大和次大的稀疏系数作为特征向量。其次,选取支持向量机进行故障识别,在小样本学习条件下保持了较高的识别准确率。通过对简易减速器和航空发动机振动信号的分析证明了所提算法的有效性及其在工程应用中的价值。     

基于Matlab的发动机悬置系统设计及优化

以某发动机悬置为研究对象,建立了一个悬置系统的三维动力学模型。以动力总成的参数为设计变量,以固有频率的合理配置和悬置系统能量解耦达标为设计目的,对悬置系统进行了详细分析,建立其六自由度自由振动运动方程,并找出了悬置三向刚度的合理匹配。同时,也为Matlab在振动方程求解中的应用提供了一个范例,为发动机悬置的设计建立了一个有效可行的计算方法。     

发动机故障诊断

发动机是汽车的心脏,很大一部分的汽车故障都来源于此,所以高效、准确的对发动机进行故障分析并排除是汽车检修和维护的一项重要工作。但是由于汽车发动机电控系统的故障种类繁多,造成故障的原因也较复杂。本文主要针对发动机不同部位的故障分析方法进行分析,最后对一种发动机不能起动的故障,给出具体的故障排除方法。     

基于ADAMS的发动机悬置系统设计

发动机悬置系统是影响汽车NVH性能的一个关键因素。首先介绍发动机悬置系统和能量法解耦。然后介绍系统动力学仿真分析软件ADAMS,并用一个工程实例,介绍ADAMS在其中的应用:建模,模态分析,频率分析,解耦水平分析,优化设计。     

频谱分析技术在车辆NVH故障诊断中的应用

利用频谱分析技术对某乘用车加速噪声偏高以及某商用车驾驶室振动异常的问题进行了准确的诊断。分析了车辆产生振动的主要激励源以及主要噪声源的频谱特征,根据实际的测试结果分别对某乘用车的加速噪声过高和某商用车驾驶室异常振动问题进行了诊断。并根据诊断结果对车辆进行了有针对性的改进,改进的结果表明了频谱分析在车辆NVH故障的有效性和准确性。     

基于自适应模糊神经网络的发动机故障诊断

发动机是车辆的核心部件,及时有效地发现并排除故障,对降低维修费用,减少经济损失,增加发动机工作时的可靠性,避免事故发生具有重大的意义。以某型号发动机为研究对象,运用测试技术、信号处理、小波分析、神经网络和模糊控制理论,提出了自适应模糊神经网络发动机故障诊断。首先建立了发动机故障信号采集试验台,在试验台上人工模拟四种工况,通过加速度传感器采集正常工况和异常工况的振动信号。再利用小波理论对采集到的振动信号进行消噪处理,提高信噪比,并提取出故障信号的特征值,作为网络训练和测试的样本数据。用样本数据训练和检测自适应模糊神经网络,即对发动机故障进行模式识别。通过仿真分析,取得了很好的诊断效果;同时与传统的BP神经网络故障诊断方法进行对比,无论在诊断精度上还是学习速度上,模糊神经网络在故障诊断中更具有优势。     

《混合动力汽车噪声和振动的分析与控制》

论文分析了混合动力汽车的结构特点,研究了由于结构变化而带来的噪声与振动源及其特性的变化,提出了混合动力汽车噪声与振动源的控制措施,总结了混合动力汽车噪声与振动控制的难点及其发展趋势。     

基于参数识别的航空发动机转子故障诊断与定位方法

航空发动机结构复杂,转子的故障诊断与定位是一个难点。考虑航空发动机实际测量条件,提出一种基于扩展卡尔曼滤波器的转子故障诊断方法,其核心是通过识别典型故障特征参数对转子的多种故障进行诊断和定位。针对实际航空发动机整机结构,用有限元法建立一种耦合的转子-支承-机匣动力学模型。该方法针对实际采集观测信号不完备的问题,采取加权整体迭代的方法来加快参数的稳定与收敛。针对所建立的航空发动机典型故障模型和实际模型存在误差的问题,采取衰减记忆滤波的方法来补偿误差。最后对含典型故障转子的航空发动机整机模型进行仿真计算得到数值解,作为未知故障的观测信号,结合加权整体迭代和衰减记忆滤波的扩展卡尔曼滤波方法,分析得到未知的故障特征参数,依此故障特征参数,实现对故障的识别和诊断,结果证明了该方法对航空发动机转子进行故障诊断和定位的有效性。     

噪声技术在航空发动机中的应用

以某民用燃气涡轮辅助动力装置为对象,研究噪声技术在航空发动机振动分析中的应用。采用课题组自行开发的频谱分析软件,对噪声测试系统获得的包含振动量信息的WAV文件数据进行计算,获得3维频谱图。对这些频谱图进行详细分析,可找出可能存在的激振频率及零件共振频率。将噪声测试获得的振动信息与传统的安装在机匣上的振动传感器的测量数据进行了对比,结果表明噪声测试方法可获得更多有用信息。     

基于排气噪声的柴油机失火故障诊断

通过计算机和声传感器采集排气噪声,研究九种工况下柴油机排气噪声的频谱规律。通过对柴油机排气噪声信号功率谱分析,提取二个参数来表征排气噪声的频谱规律。对这两个参数在各工况下的值进行了详细的分析后,发现这两个参数在失火工况下有较大的变化,故对这两个参数确定相应的阈值来诊断失火故障。通过编写相应的故障诊断程序,输入排气噪声样本和对应的转速后即可判断出失火故障。这种方法具有非接触,操作简单,成本低的特点。     

基于排气噪声的柴油机气阀故障诊断

通过对柴油机气阀机构七种状态下的排气噪声信号建立AR模型,以AR模型的自回归参数作为故障识别的特征向量,建立基于极限学习机的柴油机气阀故障诊断模型,并与反向传播神经网络算法、径向基网络算法和基于支持向量机的诊断模型相比较。试验结果表明,排气噪声信号可用于柴油机气阀故障的诊断,且基于极限学习机的诊断模型与其他三种算法的分类正确率均可达到95 %以上,但在学习速度上,极限学习机具有明显的优势。     

柴油机振动监测及故障诊断系统

简述了柴油机活塞-缸套磨损、气阀间隙异常、排气门漏气和主轴承磨损故障的振动诊断机理,介绍了基于上述机理的自行研制的柴油机振动监测仪的硬件设计和软件功能,该仪器利用PC104总线、高速同步采集、异步FIFO和DOS编程环境等技术,经测试能实现船舶柴油机的实时在线诊断。     

基于表面振动法的柴油机辐射噪声测量和分析

以4120SG柴油机为研究对象，提出基于激光测振的表面振动法测量柴油机辐射噪声。重点讨论了结构辐射系数的确定及其影响因素，提出了不同结构部件计算辐射系数的方法。利用表面振动法计算了柴油机主要部件的声功率，识别了主要噪声源。通过与噪声测量结果的对比，验证了方法的准确性。     

柴油机振动分析及故障诊断

在分析柴油机主要故障类型的基础上提出从气缸盖和气缸体振动提取振动、频率特征信号，用微机系统进行频谱分析，用诊断系统对柴油机故障进行诊断。实践证明，系统是可行的，在柴油机故障诊断中，将得到广泛应用。     

包络分析在动力装置冲击故障诊断中的应用

分析将振动监测诊断理论和技术引入到鱼雷动力系统运行监测和故障诊断的必要性,提出时变参量分析结合包络分析的往复运动机构冲击故障的监测诊断方法。通过实际案例验证基于有效值的时变参量分析方法可以检测出往复运动机构故障发作前的征兆,基于Hilbert变换的包络谱分析方法可以提取出故障对应的特征频率,比较准确地确定出故障发生的部位。对促进振动监测诊断技术在鱼雷动力系统故障诊断中的实际应用,提高运行安全性将起到积极作用。     

新舟60飞机APU排气噪声测量和分析

由于新舟60飞机APU排气噪声辐射较严重，为了确定一种最佳的降噪方案，必须对新舟60飞机APU排气噪声的频谱特性和指向性进行测量并分析。从测量结果可以看出，无论APU工作在哪种工作状态，排气噪声均属于宽频噪声，主要是1000Hz以上的高频噪声，而满负载状态下的排气噪声除了高频含量之外，在400～1000HZ范围内也有较强的噪声。另外还发现，排气噪声有非常强的方向性。     

基于相图相似度的发动机转子系统故障诊断方法研究

针对频谱分析法在判别航空发动机转子系统早期故障时振动信号易被噪声干扰而不能准确识别的问题,提出基于振动相图相似度的故障诊断方法。在分析发动机不同状态时整机振动信号参数在不同范围随机变化导致相轨迹分布不同的基础上,通过计算相图相似度来判别故障类型。实践表明,该方法能有效去除噪声对故障信息的干扰,诊断准确率高,判别速度快,具有实用价值。     

奇异谱分析在机械设备故障诊断中的应用

在重构相空间重构吸引子的基础上,提出一种基于奇异谱分析的设备故障诊断方法。基于奇异谱理论介绍了该方法的基本原理,并给出该方法的实现步骤。实验研究表明,该方法可以显著降低噪声信号,有效地提高信噪比,并且能保留与噪声信号的频谱相混叠的系统信号,突出故障的信息特征,可大大提高设备故障诊断的准确性,它同时还具有良好的瞬态信息提取能力。