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- 航空发动机振动状态特征提取与模式识别方法研究
- 作者： 韩磊 来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机 特征提取 模式识别 信息融合 小波分析 希尔伯特黄变换 支持向量机
- 描述： 航空发动机振动状态特征提取与模式识别主要用于识别发动机机械系统，特别是转子系统的力学状态。通常认为，振动信息所包含转子系统的力学特征最为丰富（包含幅值、频率和相位等多种信息），能够全面地反映转子系统的工作状态。从航空发动机转子系统故障数据分析，转子系统不平衡、支承不同心、碰摩、突加不平衡是转子系统最基本、最主要的故障模式。当转子系统发生上述典型故障模式时，会使得发动机振动增大，进而导致发动机结构破坏。因此，一般将航空发动机振动状态特征提取与模式识别置于首要位置。针对航空发动机转子系统不平衡量识别方法，本文首先分析典型双转子涡扇发动机转子系统不平衡分布特征，进而提出转子系统不平衡量随机分布（多截面/多相位）的力学模型。同时，建立航空发动机双转子系统不平衡响应仿真模型，分别得到转子系统不平衡量不同分布情况下的挠曲线和支反力特征规律。在此基础上，进一步开展转子系统不平衡量识别方法研究，并在转子系统试验台得到验证。针对航空发动机转子系统突加不平衡故障诊断方法，本文首先分析典型双转子涡扇发动机转子系统叶片丢失故障形式及其典型特征，进而建立转子系统突加不平衡力学模型与仿真模型，深入分析转子系统突加不平衡激励下的振动响应特征。在此基础上，提出基于信息融合的转子系统突加不平衡故障诊断方法，融合发动机气路特征参数与振动特征参数，准确监视叶片丢失故障的发生，对于航空发动机转子系统突加不平衡的实时监视具有重要意义。针对航空发动机转子系统碰摩故障诊断方法，本文首先结合航空发动机转静件碰摩的特点，建立转静件碰摩的力学模型与高压转子系统仿真模型，深入分析转静件碰摩故障的振动响应特征。为模拟真实航空发动机转静件碰摩故障不同形式，开展转静件碰摩故障试验研究，并采用现代信号处理方法对转静件碰摩故障进行特征提取，为碰摩等非平稳振动故障信号提供有效、可靠的时频分析手段。针对航空发动机转子系统支承不同心故障诊断方法，本文首先分析航空发动机转子系统支承不同心两种典型形式，根据低压转子系统的结构和力学特征，提出相应的不同心力学模型，得到转子系统支承不同心激振力。基于有限元法建立转子系统支承不同心仿真模型，分析不同心特征参数对转子系统的动力响应影响规律。为验证仿真模型的可靠性、准确性，进一步开展转子系统支承不同心试验研究。最后，深入研究有效的转子系统支承不同心等典型故障特征提取与模式识别方法，为转子系统支承不同心等典型故障模式识别提供有力依据。本文从理论分析、数值仿真及试验验证等方面系统深入研究了航空发动机整机振动状态特征提取与模式识别方法，提出了适用于识别转子系统不平衡、支承不同心、转静子碰摩、突加不平衡等典型故障模式的有效方法，对于实时监视整机振动状态以及防止严重故障模式的发展具有重要工程应用价值。
- 航空磁异常探测关键技术研究
- 作者： 韩磊 来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航磁补偿 卡尔曼滤波器 磁异常检测 窄带滤波器
- 描述： 地球是一个巨大的磁性椭球体，产生了20000nT~50000nT左右的稳定磁场，一般称之为地磁场。存在地磁场环境中的磁性物体会引起其周围地磁场的微弱异常变化，通过磁异常信号可以反演出磁性物体的位置信息。利用该原理，航空磁异常检测技术将磁力仪设备装载于飞机上，通过处理磁力仪测量到的数据，将磁性目标产生的异常信号检测出来，并定位出目标的位置。磁异常探测技术已广泛应用于物探、地磁导航等诸多领域，并已得到越来越多的关注和重视。由于目标信号淹没在大量的干扰和噪声中，因此不能直接利用磁异常检测技术来检测目标，而是需要先尽可能地抑制这些干扰和噪声，提高信噪比。由此，航空磁异常检测主要包括了两个主要关键技术：航磁补偿技术和磁异常信号检测技术。其中，航磁补偿技术研究基础是TOLLES-LAWSON方程，该方程存在的地磁恒定假设会影响补偿精度，随着磁力仪探测模式的发展以及精度的提高，需要对该假设重新进行审视和改进，以得到更高精度的补偿结果。此外，基于经典标准正交基函数(OBF)的磁异信号检测算法只在高斯白噪声背景下才能得到最优结果，然而检测背景噪声非高斯，因此需要对非高斯噪声下OBF算法进行相应改进。本文主要的创新性研究工作主要围绕航磁补偿和磁异常信号检测：首先，对航磁补偿技术中可能存在的误差处分别进行了数值仿真，得出了误差主要来源于两个部分，一是仪器设备的误差以及飞机操作等，二是模型中存在的不合理假设，主要是地磁恒定假设。针对该假设提出了基于预测的地磁处理方法。接着，利用卡尔曼滤波器来预测地磁场。通过分析航空背景下的地磁场变化规律，利用线性变化假设以及时间序列分析的思想分别建立系统状态方程，根据经典T-L方程建立量测方程，进而可以从总场数据中预测出较真实的地磁场。对两种不同卡尔曼滤波预测方法进行了验证，在不影响现有磁补偿算法求解流程的前提下，均能有效提高补偿精度。最后，对经典OBF算法进行简单的改进，然后针对OBF虚警率较高的情况，提出基于窄带滤波器的检测模型，经过窄带滤波器的校正，降低了检测虚警率，提高了检测准确性。