航空发动机转子扭振测量新方法

利用航空发动机已有的测速齿盘、传感器等装置,研究了一种非接触式的航空发动机转子扭振测量新方法.该方法根据扭转振动将引起测速脉冲信号宽度发生变化,造成转子转速瞬时波动的原理,监测转子是否发生扭振.通过实验和数值仿真对其进行了验证.结果表明,该方法可以监测由于扭振引起的转速波动,实现对转子扭振的测量.     

基于频谱筛选的航空发动机振动总量提取方法

振动总量是反映发动机整机振动水平的重要指标,也是发动机状态监视的重要参数。如何排除噪声干扰,从成分复杂的振动信号中提取振动总量,直接影响到振动测量结果的准确性。提出一种基于频谱分析的航空发动机振动总量计算方法,在常用的频域振动总量计算方法中加入了分量筛选功能,可有效地提高计算结果精度。通过多次飞行试验数据验证,得到该方法的计算误差为:低频段平均误差为4.0%;高频段平均误差为1.5%。证明其具有很好的工程应用价值。     

便捷的车辆发动机转速测量系统设计

汽车发动机转速是评定汽车性能的重要参数之一,传统的汽车发动机转速测量需要在汽车相关部件安装传感器,安装复杂、测量不便。为此,设计一种基于车载电源的便捷式汽车发动机转速测量系统,系统直接接入车载点烟器接口,提取发电机电压中耦合的交流信号,通过STM32F4单片机A/D模块进行模数转换,然后通过正弦最小二乘拟合得到信号的相位信息,通过相位差法得到输入信号的主频,最后基于主频和发动机转速之间的关系得到转速。实验结果表明,系统能够有效、快速地获取汽车发动机的转速,转速测量误差小于0.4%,具有较高的应用价值。     

基于噪声测试的轴承滚动体划伤故障特征识别

围绕航空发动机轴承典型故障不易诊断的问题，提出了基于噪声信号的非接触式测量方法。在实验室条件下设计并搭建具有复杂传递路径的轴承故障模拟转子试验台，用线切割的方法加工了轴承滚动体划伤故障，开展了该种故障下不同转速工况的试验测试，获取了故障轴承噪声信号及振动信号。对采集到的噪声信号进行频谱分析和小波阈值变换分析，振动信号进行包络谱分析。分析结果表明：基于噪声信号的诊断方法避免了复杂传递路径对信号的衰减作用，可以有效提取轴承滚动体划伤故障信号特征，识别效果明显优于振动信号。这里提出的基于噪声信号诊断的方法为航空发动机轴承故障诊断提供了新手段。     

基于边沿捕捉与中值滤波的航空发动机转速测量

论述了利用边沿捕捉不问断检测旋转机械转速的一般方法.在这个基础上,介绍了一种航空发动机数字转速表设计.该转速表用迟滞比较和光电隔离电路对传感器信号进行调理;用ARM核单片机的一个32位高速定时/计数器捕捉通道连续测量每一个转速脉冲的周期,得到相对转速更新率冗余的瞬时转速测量;再用中值滤波器对最新转速更新周期内所采集的冗余转速数据进行更新前数字滤波,得到等速率的转速更新输出,同时降低尖峰型噪声干扰;用另一个定时/计数器的计数功能避免了对零或接近零的低转速数字测量问题.     

某型航空发动机转子振动信号盲分离

航空发动机振动信号往往所含成分复杂、有用成分十分微弱,信噪比低,这大大限制了已有诊断方法在早期诊断中的应用.将盲信号处理方法引入到航空发动机振动信号分析,根据振动信号的特征,采取合适的预处理手段,然后应用FastlCA算法进行信号的分离研究,结果验证了盲处理方法的有效性,可以应用于航空发动机振动信号处理和故障诊断领域.     

应用小波变换信息融合诊断航空发动机故障

研究了小波变换的信息融合技术以及将其应用在振动信号处理、故障诊断方面较传统方法的优越性.在分析的理论基础上.对某型航空发动机用不同传感器采集的振动信号进行信息融合,然后提取出噪声掩盖下振动信号中的故障信息,根据航空发动机整机振动的典型故障特征频率,判断该发动机是否发生故障.     

一种航空发动机高转速附件传动齿轮动态传动误差测试方法

针对航空发动机附件传动齿轮高温、高转速、重油雾的实际工况,基于磁栅传感器信号4倍细分辨向原理,设计开发了齿轮动态传动误差测试系统。该系统采用磁栅传感器同步测量主动轮和被动轮实时转角,通过NI高速采集卡、磁盘存储阵列和LabVIEW生产者/消费者模式实时采集、存储高速数据。最后,采用数字计数法计算得到齿轮动态传动误差曲线。该系统测量转速可达40 000 r/min,比其他同类测试系统的适用转速提高了1倍,为后续更高转速的附件传动齿轮振动机理分析和齿面的修形设计提供了数据支持。     

航空发动机转速传感器波形畸变问题研究

针对某型航空发动机上磁电式转速传感器输出信号在电缆传输过程中发生波形畸变的问题进行研究,研究对象覆盖了转速测量子系统中各关键对象。使用数学建模、试验验证、仿真分析等多种研究方法,获取了转速传感器、传输电缆、音轮齿形以及测量间隙对波形畸变影响的结果。根据研究成果给出了控制转速信号波形畸变的几种措施方法,在实际问题案例中解决了波形畸变问题。     

基于LabVIEW的航空发动机远程监测系统设计

本文介绍了虚拟仪器技术,并采用LabVIEW软件设计编制了航空发动机振动信号远程监测系统.该系统对振动信号进行数据采集通过DataSocket技术实现对航空发动机的远程监测,为振动信号的分析和航空发动机故障诊断提供分析手段.     

发动机特征振动信号的测试及小波分析

采用BSWA VS302 USB便携式双声道声学振动分析仪对DA462型发动机进行振动试验,试验时分别模拟气门间隙正常与故障状况,采集不同转速时不同气门间隙下发动机表面的振动信号.用db4小波对这些振动信号进行分解,重点分析了发动机排气门落座的冲击信号即D3层信号.分析结果表明：db4小波适合于发动机振动信号分析;发动机气门间隙的变化会引起振动能量的变化,气门落座冲击产生的能量占总能量的比例也会发生很大变化.根据测量不同转速时的能量分布结果和能量比数值,可以判断出当前气门间隙的工作状态,实现发动机在不解体情况下的状态检测.     

车用扭振减振器性能检测试验台

为解决车用扭振减振器与发动机匹配实验危险系数较高的问题,基于虚拟仪器技术开发了一套车用扭振减振器性能检测试验台.试验台控制系统模拟车用发动机产生扭转振动,通过变频器及变频电机实现了扭振激励的转速、频率及振幅可调.信号采集系统由多路磁电传感器及NI-DAQ采集设备组成.试验台采用高频记数原理,记录测速齿盘旋转过程中每一齿...     

基于小波变换的引擎故障诊断方法研究

小波分析是近年来迅速发展起来的一门理论,在图像处理和故障诊断等方面都取得了成功的应用。本文从诊断理论和故障信号特点两方面说明对引擎故障信号进行小波分析是引擎故障诊断过程的内在要求;阐述了小波分析的理论基础,得到适合故障信号分析的小波母函数;应用了基于“能量-故障”的引擎故障诊断模式识别方法。通过小波包变换,成功提取了转子振动平台预设故障状态下的特征向量,通过模拟实验验证了该方法的可行性。     

利用缸盖振动信号测定发动机功率

提出了利用汽车发动机缸盖振动信号来测定其发动机功率随转速变化的曲线的新方法,使汽车处于怠速状态,调节油门至全开状态从而使汽车发动机加速盍,采集发动机在该过程中的缸盖振动信号,然后用四附Daubechie小汉对信号进行多尺度分解,对分解后的单尺度信号进行重构,提取时域特征,从而确定发动机的功率。实验结果表明,采用缸盖振动信号的方法来测定功率随转速变化曲线是切实可行的,而且方便快捷,易于推广应用。     

CAN网络在汽车控制系统的应用

针对汽车布线庞大复杂的问题,设计了一种汽车CAN网络控制系统。系统分为高速CAN和低速CAN两部分,由高速数据采集模块、低速数据采集模块、仪表显示模块、车灯控制模块、上位机监控模块组成。完成了模拟信号、数字信号和开关信号的采集与处理;油量、水温、转速、车速、本次里程和总里程的输出显示。经试验调试表明,两条CAN网络的数据传输速率分别达到500 kbps和125 kbps,满足发动机的高速和实时性要求以及车身的普通实时性通信要求。     

基于TLink云平台的车载信息远程监测系统设计

针对微型挖掘机的发动机在工况中出现故障难以排除和记录等问题,设计了一种基于TLink云平台的车载信息远程监测系统.以STM32为主控,实时采集发动机的运行转速、燃油油位、冷却水温以及机油压力等重要参数,通过GP RS无线通讯模块将状态信息上传到TLink物联网云平台,实现数据可视化图表查看以及故障早期预警推送等功能.结...     

基于改进型峰值搜索法的变速箱振动阶比分析

基于传统内燃机汽车发动机引起振动噪声阶次特征明显的特点,运用短时傅里叶变换（short-time Fourier transform,简称STFT）进行转速估计,结合阶次追踪法,对汽车加速工况变速器振动信号进行阶次分析。首先,利用STFT对加速工况变速箱振动信号进行时频分析;其次,利用改进型峰值搜索法提取特征阶次所对应的瞬时频率值,进一步计算得到发动机转速信号表达式;然后,根据发动机转速信号表达式对振动信号在角域重采样,进行阶次分析;最后,利用本研究方法对变速箱加速过程振动信号进行阶次分析,并与商用软件LMS.Test.lab分析结果进行对比。结果表明,本研究方法无需布置转速传感器即可对变速箱振动信号进行阶次分析,为整车振动噪声试验分析提供参考。     

基于应变的柴油机滚动轴承故障诊断方法研究

从简单的悬臂梁入手,建立了柴油机上滚动轴承的动力学模型,从理论上推导了梁上各点位移、速度、加速度和应变的响应解析表达式。通过仿真计算,发现上述四种参数对激振力都很敏感,而相对于其它三种响应而言,应变响应对其它激振源的加速度信号不敏感,得出了利用应变信号可以有效地避免柴油机上其它振动源的干扰的结论。并通过试验研究,验证了上述结论。     

A new fault diagnosis algorithm for helical gears rotating at low speed using an optical encoder

Helical gears are widely used in gearboxes due to its low noise and high load carrying capacity, but it is difficult to diagnose their early faults based on the signals produced by condition monitoring systems, particularly when the gears rotate at low speed. In this paper, a new concept of Root Mean Square (RMS) value calculation using angle domain signals within small angular ranges is proposed. With this concept, a new diagnosis algorithm based on the time pulses of an encoder is developed to overcome the difficulty of fault diagnosis for helical gears at low rotational speeds. In this proposed algorithm, both acceleration signals and encoder impulse signal are acquired at the same time. The sampling rate and data length in angular domain are determined based on the rotational speed and size of the gear. The vibration signals in angular domain are obtained by re-sampling the vibration signal of the gear in the time domain according to the encoder pulse signal. The fault features of the helical gear at low rotational speed are then obtained with reference to the RMS values in small angular ranges and the order tracking spectrum following the Angular Domain Synchronous Average processing (ADSA). The new algorithm is not only able to reduce the noise and improves the signal to noise ratio by the ADSA method, but also extracts the features of helical gear fault from the meshing position of the faulty gear teeth, hence overcoming the difficulty of fault diagnosis of helical gears rotating at low speed. The experimental results have shown that the new algorithm is more effective than traditional diagnosis methods. The paper concludes that the proposed helical gear fault diagnosis method based on time pulses of encoder algorithm provides a new means of helical gear fault detection and diagnosis.     

基于组合神经网络的柴油机振动信号预测

根据柴油机振动信号的特性，使其在相空间里重构，再应用组合神经网络，对柴油机振动信号进行拟合和预测。该组合神经网络是一个两级系统，第一级有两个神经网络的预报——一个多目标前馈网络和一个函数耦合神经网络，用模糊反向传播算法进行训练；第二级是由第一级产生的两个预测结果混合得到的组合模型，采用Karmarkar的线性规划算法进行训练。实际应用证明了该方法的有效性。