航空发动机的IGWO-KELM故障诊断方法

作者： 崔建国   李勇   王景霖   于明月   来源： 机械设计与制造 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   故障诊断   改进灰狼算法   核极限学习机   核独立分量分析  

描述： 为提高航空发动机滑油系统的故障诊断有效性，本文提出了一种改进的灰狼算法优化核极限学习机(IGWO-KELM)的航空发动机故障诊断方法，对航空发动机进行了故障诊断技术研究。首先对航空发动机滑油系统的参数数据进行预处理，利用核独立分量分析(KICA)将数据映射到核空间，消除原始特征向量间的相关性，并提取特征系数矩阵;其次，由提取的特征矩阵创建KELM故障模型，为减少人为调节网络参数的随机性对诊断结果造成的影响，采用IGWO算法优化KELM的网络参数，并创建IGWO-KELM故障诊断模型;最后，对所创建的IGWO-KELM故障诊断模型进行了试验验证。结果表明，所提出的IGWO优化KELM的故障诊断方法能有效提高航空发动机故障诊断准确率，诊断准确率达96%，具有很好的应用前景。

带柔性静子部件的轴承共腔涡轴发动机碰摩特征

作者： 林学森   李本威   黄帅   王景霖   张赟   来源： 航空动力学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 碰摩   涡轴发动机   特征频率   双转子   柔性静子部件   轴承共腔  

描述： 为研究具有轴承共腔结构的涡轴发动机在发生转、静子碰摩时转子-机匣系统动力学特征及机匣振动响应特征,建立了简化的转子-机匣碰摩动力学模型,并通过Runge-Kutta法进行求解。仿真结果表明:当发生转、静子碰摩时,机匣响应频谱中出现转子高倍频及其组合频率成分,高倍频成分幅值随碰摩程度加重而增大。对该型发动机进行台架试车实验,验证了该模型和结论的有效性。并利用不具有该结构的某第二代涡轴发动机试车的碰摩数据,进一步验证了带柔性静子部件的轴承共腔发动机中双转子间存在运动耦合,为涡轴发动机振动监控与故障诊断提供一定的理论依据。

变工况下航空逆变器健康评估方法研究

作者： 左景航   王友仁   王景霖   司滕   孙灿飞   来源： 电子测量技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空逆变器   健康指标   欧氏距离   健康评估  

描述： 工况的变化会引起功率变换器电路健康表征参数随之变化，导致无法判断健康表征参数是因电路性能的退化还是因工况的变化引起的。针对该关键问题，以航空逆变器为研究对象，首先采用多评价指标优选模型优选出相关敏感的健康表征参数；然后基于极限学习机建立工况-无故障情况下健康表征参数映射模型；最后基于当前健康表征参数与映射模型输出的健康表征参数之间的相对变化量构建考虑工况条件的电路健康指标，实现不同工况下航空逆变器的健康评估。实验结果表明，该评估方法可以有效减小工况变化对健康指标的影响。在变工况情况下，相比于直接基于欧氏距离构建健康指标的评估方法，平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别降低了64.4%、66.8%。

基于间接健康指标与回声状态网络的航空锂电池剩余使用寿命预测

作者： 后麒麟   曹亮   单添敏   王景霖   沈勇   来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 锂电池   粒子群优化   回声状态网络   间接健康指标   剩余使用寿命预测  

描述： 航空锂电池是飞机的重要组成部分，对其进行剩余使用寿命(RUL)预测至关重要。目前，一般采用锂电池容量作为RUL指标，但在飞机实际运行中，锂电池容量难以准确测量，同时面临长期寿命预测精度的问题。因此，提出一种基于间接健康指标和回声状态网络(ESN)的锂电池RUL预测方法，基于一阶偏相关系数分析方法提取最能代表电池寿命的间接健康指标来代替容量指标，建立间接健康指标预测模型。同时基于深度学习中的ESN,结合粒子群优化算法(PSO)对网络参数进行优化，建立退化预测模型，实现锂电池RUL预测，解决长期预测精度问题。使用NASA电池数据进行实验验证说明，该方法相较于其他方法具有更高的精度、稳定性以及良好的泛化能力。

基于深度学习的航空发动机齿轮故障诊断

作者： 万安平   杨洁   王景霖   陈挺   缪徐   黄佳湧   杜翔   来源： 振动.测试与诊断 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  

描述： dimensional convolutional neural network，简称1D-CNN）对试验获取的某航空发动机的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类，建立齿轮故障一维卷积神经网络模型，对航空发动机轴承进行

基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承故障诊断

作者： 杨洁   万安平   王景霖   单添敏   缪徐   李客   左强   来源： 中国电机工程学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  

描述： 航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障振动

基于多分类SVM的航空逆变器故障诊断

作者： 陈丽晶   张尚田   单添敏   姚晓涵   曹亮   王景霖   来源： 测控技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 主成分分析   航空逆变器   故障诊断   多分类支持向量机  

描述： 航空逆变器的可靠性对飞机供电系统的安全性和稳定性尤为重要，但当前对于航空供电器的故障诊断的研究较少，无法为航空逆变器提供有效保障。因此，提出基于多分类支持向量机的故障诊断方法，对航空逆变器的多种故障模式进行诊断。针对故障特征耦合性高的问题，采用主成分分析方法提取故障特征，获取低维度的关键特征。由于逆变器具有多种故障模式，且具有非线性的特点，故采用多分类支持向量机算法进行故障诊断。该算法具有极强的分类能力，是处理小样本、非线性问题的有力工具。实验结果表明，该算法模型可对航空逆变器多种工况条件下的15种故障模式进行有效诊断，并且方法诊断速度快，提高了航空供电系统的安全性。

基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承故障诊断

作者： 杨洁   万安平   王景霖   单添敏   缪徐   李客   左强   来源： 中国电机工程学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   卷积神经网络   多传感器信息融合   故障诊断   深度学习  

描述： 航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障振动