小波降噪与BSS在航空发动机故障诊断中的应用

在航空发动机的故障诊断中,传感器测得的信号通常是非平稳的振动信号;受发动机工作环境影响,这些振动信号含有大量噪声且多路源信号相互混叠;传统的信号处理方法很难从此类信号中快速有效地提取出故障特征;运用小波阈值降噪结合盲源分离的方法对发动机振动信号进行了分析,并对某型航空涡扇发动机发生空中停车故障时的振动信号进行了分析,验证了该方法在航空发动机故障诊断中的有效性.     

航空发动机控制系统振动信号处理方法研究

针对航空发动机控制系统中对振动信号的监测需求,提出了一种基于多任务实时控制系统的振动信号实现方法.分析了FFT变换的基本原理和算法,提出了一种改进的FFT频域分析算法.同时,在有限的任务资源下,对振动信号的处理过程进行合理拆分,并在多个控制任务中对其进行交叉处理.最终实现了对发动机转子振动信号的解析处理及实时监控.经过大量的分析及试验验证,证明该方案能够较好地满足当前的试验需求,为航空发动机控制系统振动信号进一步的研究工作奠定了基础.     

基于DHMM的航空发动机故障诊断方法研究

在航空发动机的各式故障中,由振动引发的故障占有很大的比重。航空发动机的振动信号中蕴藏了大量的状态及故障信息,因此有必要寻找一种有效的特征提取和故障诊断方法。基于ICA和DHMM的理论方法,形成了ICA-DHMM故障诊断方法。其中ICA用于源信号分离以及特征提取;DHMM作为模式识别工具。通过与ICA-SVM故障诊断方法和传统的DHMM故障诊断方法进行比较,表明本方法有更好的识别效果。     

基于非线性压缩变换的某型航空发动机整机试车排故分析

基于非线性压缩变换对某型航空发动机整机试车振动信号进行了特征提取与故障诊断;非线性压缩变换由于其幅值无关性,能够增强微弱信号特征的表征能力,同时能够提高时频图的能量聚集性;对某型航空发动机进行地面整机试车试验,并通过数据采集装置获取各测点的振动信号,然后利用非线性压缩变换良好的微弱特征表征能力与时频聚集性,并结合其他信号分析方法,对采集到的振动信号进行分析;最终,结合航空发动机的结构与理论知识,实现了对其可能存在故障的排查与猜测,同时验证了非线性压缩变换在航空发动机实际试车振动信号分析中的有效性与实用性。     

航空发动机转子振动信号的早期故障分析

由于飞机涡扇发动机是旋转动力机械,早期故障振动信号具有周期性的特点,可将多重自相关用于检测微弱周期性振动信号;针对某型航空发动机空中停车前的早期故障振动信号,通过多重自相关运算,再对信号进行频谱分析,就能准确检测出淹没于强噪声中的微弱周期性信号的频率信息和幅值信息;多重自相关检测方法能够从复杂的航空发动机振动信号中提取出早期的微弱故障信号,从而对早期故障进行有效的分析。     

基于自适应多尺度时频熵的遥测振动信号异常检测方法

针对遥测振动信号频域成份复杂、非平稳非线性和强噪声特性,提出一种基于自适应多尺度时频熵的遥测振动信号异常检测方法;首先对采集到的遥测振动信号进行零漂修正和趋势项消除,然后采用自适应分解方法对信号进行多尺度分解,得到若干分量,利用相关系数剔除虚假分量;接下来用筛选出的分量作时频分布,对时频分布进行多层多尺度划分,计算相应尺度频段内信号的分形维数,依据分形维数的大小自适应地确定各频段的时频划分尺度;最后计算时频平面的自适应多尺度时频熵,通过时频熵的变化情况对遥测振动信号进行异常检测;实测数据验证了该方法的有效性。     

混沌振动信号的盲分离

飞机发动机是一个复杂的机械动力系统,存在许多非线性环节,其混沌振动综合反映各种非线性特性,因此,根据混沌振动信号来判断飞机发动机的状态及进行故障诊断就是一种有效的技术方法.由于非线性系统混沌振动信号对初始条件敏感、混沌振动频带较宽且与各种特征频率重叠、实际振动信号含有噪声和各种干扰等成分,混沌振动信号分离就成为依其判断状态和故障的关键.对仿真的混沌混合信号应用Fast ICA盲分离方法,即使在低信噪比情况下也可有效分离出混沌振动信号以及其他源信号,并将该方法应用于实际的飞机发动机的振动信号分析,分离出实际的混沌振动信号,这使通过混沌振动信号进一步判断发动机的状态成为可能.     

航空发动机振动信号分析

借助计算机技术运用信号处理的方法对航空发动机飞行试验中所获得的振动数据进行分析处理，提取其振动特征量，能使我们更充分的了解发动机的工作特性，为进一步更好地设计、改进、制造和使用发动机提供必要的依据。本文研究了发动机振动信号的预处理和对信号的时域、幅域分析。为发动机振动信号的处理提供了理论依据。     

游艇状态远程监测系统设计

为弥补现有游艇管理方式的弊端,使远在异地的船东及时掌握游艇状态信息,设计了游艇状态远程监测系统.首先,基于无线通信组网与传感器技术,提出系统组成方案;为获取游艇发动机转速及油耗等重要状态信息,将发动机附体上安装的振动传感器电压信号映射为单点虚拟振动功率,通过样条插值方法实现发动机转速与单点虚拟振动功率的拟合;以发动机油耗系数表征油耗与转速的对应关系;开展了游艇状态监测实艇试验.试验结果表明:本系统能够实现对游艇发动机转速、油耗和位置、航向、航速等状态信息的监测,并在游艇驶出安全区域、发动机空转等异常状况发生时给出报警信息,具有较高实用价值.     

空气加热器振动信号的测量与处理研究

针对火箭发动机试验中某加热器振动信号的测量和处理问题,首先在加热器某测点上冗余配置了两种不同型号的加速度计,完成了其振动加速度信号的测量;之后,基于MATLAB编程方法实现了加热器振动加速度信号消除趋势项和平滑预处理,通过对两种预处理结果的比较分析,得到了最终合理的振动加速度信号;最后,将振动加速度信号进行了频域二次积分解析运算,得到了其振动位移量信号;试验结果验证了信号测量的可靠性和处理结果的有效性和准确性,从而为加热器振动状况的分析提供了全面、可靠、准确的数据依据。     

基于级联结构的航空发动机振动信号盲分离

级联型的盲抽取紧缩方法具有算法快速、冗余性小、单元结构简单和易于实现等优点,在盲信号处理领域有着广泛的应用.针对该结构在航空发动机振动信号盲分离中的应用进行了研究,首先介绍了这种级联结构的可行性和优越性以及抽取紧缩单元的优化算法,然后对某型航空发动机实测的故障振动信号利用级联盲抽取结构进行振源分离,并通过对分离出的振源...     

航空发动机整机振动测量和分析方法

目前国内仍有很多航空发动机试车台使用的是模拟振动测量仪,滤波和积分选择均需针对机型专门定制,灵活性不够,同时也不能分析振动频率,满足不了发动机振动分析的要求。选择合适的振动传感器、振动测量仪并采用合适的软件分析方法,迅速准确地测量发动机的振动值并分析振动频率是发动机厂、所对发动机整机台架试验的要求。在发动机整机振动测量选择了压电式加速度传感器并使用带有抗混滤波的差分放大器以消除频率混叠和共模干扰,编写了专门的振动分析软件,在振动分析软件处理中采用Butterworth滤波器和Flat Top窗函数。该方法能够满足发动机生产厂提出的通带平滑度≤±5%,阻带衰减大于-30dB/倍频程的滤波要求以及对振动测量精度≤±5%的要求。通过研究提出的航空发动机整机振动测量方法准确可靠,能够满足发动机厂、所对试车台架整机振动测量的要求。     

抗相机运动干扰的欧拉视频振动检测

相机运动的干扰是造成视频振动检测误差的重要原因。针对该问题,提出一种互抑制一致采样方法,对视频中的振动信号和相机运动信号实现有效分离,从而提高视频振动检测的可靠性。通过SURF（加速稳健特征）算法提取候选的特征点,并设计了振动与相机运动的互抑制测度,对候选的特征点进行分离,以获得相机运动的特征点。根据相机运动特征点对视频图像进行配准,以获得去除相机运动干扰的视频序列。对稳定相机的视频序列,采用欧拉视频振动检测方法获得振动频率。自行采集了不同相机运动下的视频,并针对互抑制测度的参数进行估计。通过对测试集数据进行验证,得到的振动频率准确率优于现有的非接触振动检测方法。     

基于图像处理的航空发动机自适应频谱报警技术研究

在飞行试验中,作为飞行器直接的动力来源,航空发动机的状态监测和故障报警技术是保障飞行试验安全的重要手段,而传统的报警技术存在误报警,准确率不高等问题。本文针对传统频域报警方法不能包容工况变化,局部特征与全局特征无法兼顾的问题,研究了基于图像处理的航空发动机自适应频谱报警方法,包括包络生成方法和频段自动划分方法,并将两者应用于均化频谱的报警中。利用某型航空发动机故障数据对方法的有效性进行了验证,结果表明,该方法能够在发动机不同工况下有效划分频谱高能量和低能量区,兼顾了对振动信号局部特征与全局特征,提高了故障报警的自动化水平和准确率。     

航空发动机叶片振动微波测量技术研究

对航空发动机叶片振动非接触式的微波测量方式与应变片测量方式进行了对比研究。通过分析应变片应力信号相关模型和算法反算出叶片振幅,并与微波测量结果进行了对比。在模拟叶片上,两种测量方式进行了对比实验,数据结果证明了这种非接触式测量方式的可行性和准确性。该测量方法还可用于其他的旋转叶片的振动测量和分析。     

Cognitive mismatches in the cockpit: will they ever be a thing of the past?

Changes in aviation over the last 30 years have dramatically affected the way that flight crews fly aircraft. The implementation and evolution of the glass cockpit, however, has happened in an almost ad hoc fashion, meaning that it does not always properly support the flight crew in carrying out their tasks. In such situations, the crew's mental model of what is happening does not always match the real state of affairs. In other words, there is a cognitive mismatch. An initial taxonomy of cognitive mismatches is defined, and the problem illustrated using an example from an aviation accident. Consideration is then given to how cognitive mismatches can be managed. A call is made for the development of an integrated cockpit architecture that takes better account of human capabilities and allows for new developments to be added to the cockpit in a more seamless manner.     

基于卷积自编码神经网络的航空发动机轴承故障诊断方法研究

航空发动机轴承早期故障多是由于裂纹、疲劳剥落和保持架损坏造成的,这类型的故障在发动机振动信号中均会产生瞬时的冲击;但是,在早期故障中,振动信号由于夹杂过多部件耦合激励,缺陷冲击信号很难辨识,早期故障诊断十分困难;采用了基于卷积自编码网络的航空发动机轴承早期冲击故障特征提取方法,通过分析信号中冲击成分的周期性,利用卷积自编码网络的平移不变学习特性,自动捕获信号中的周期成分,将信号分解为由卷积核重构的多个特征分量,实现信号特征分量的自学习,考虑到峭度指标对信号冲击成分描述的特点,使用峭度指标作为最优特征分量的选取指标,进而实现早期冲击故障特征的提取;最后利用仿真数据和轴承数据验证了该方法的有效性.