关键词
航空发动机轴承故障结构化贝叶斯稀疏表示
作者: 张烁   刘治汶   来源: 航空学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机轴承   故障诊断   时频冲击字典   灰狼优化算法   结构化贝叶斯正交匹配追踪  
描述: 航空发动机轴承振动信号中与故障关联的瞬时冲击成分在时频变换域上不仅具有稀疏性,还具有某些结构特征,而传统的以正交匹配追踪(OMP)算法为代表的贪婪类及其改进重构方法,通常仅利用了信号整体的稀疏性,未考虑结构性干扰可能造成的影响,导致算法求解效率较低。针对这一问题,提出了一种参数优化字典的结构化贝叶斯稀疏表示方法。首先,在OMP算法基础上,基于贝叶斯概率模型,研究了一种能够促进稀疏重构效果的结构化贝叶斯正交匹配追踪(SBOMP)稀疏表示模型,实现对信号的稀疏表示求解。其次,针对轴承故障振动信号的特性,构建能更好的匹配分析信号的时频冲击原子库,降低了字典的冗余程度,并将灰狼优化算法(GWO)引入到基于时频冲击字典的SBOMP模型中,为SBOMP模型提供高效的原子选取策略,降低了稀疏模型的复杂度。仿真与实验结果表明:所提方法能够更有效降低背景噪声和杂质频率的干扰,验证了所提方法对航空发动机轴承故障特征提取的有效性和适用性。
基于DRSN与电压幅值分析的航空HVDC系统逆变器故障诊断
作者: 黄湛钧     董鑫     卢沐宇     张瑞涛     闫钊阳     张安   来源: 航空学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 故障诊断   V   深度残差收缩网络   HVDC系统   故障模块识别   270   线电压幅值分析  
描述: ,再利用线电压均值模型确定故障器件。相比于现有方法,所提方法仅使用1个电流传感器和2个电压传感器便实现了系统故障诊断,满足了飞机对重量的限制要求。实验证明:所提出的方法故障模块识别精度,以及故障器件定位精度可达97%以上,具有较好实用性。
航空发动机振动监测与故障诊断技术研究进展
作者: 胡明辉     高金吉     江志农     王维民     邹利民     周涛     凡云峰     王越     冯家欣     李晨阳   来源: 航空学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   故障诊断   振动分析   动力学模型   智能诊断   信号处理  
描述: 航空发动机汇集各领域高精尖技术,是国家科技、工业和国防实力的综合体现。复杂结构与恶劣服役环境致使其故障频发,发动机故障诊断与健康管理技术成为保障其安全、可靠运行的重要支撑。由于振动类故障是航空发动机
基于重加权谱峭度方法的航空发动机故障诊断
作者: 张忠强   张新   王家序   刘治汶   来源: 航空学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   快速谱峭度   故障诊断   滤波器参数   重加权谱峭度   重加权峭度  
描述: 。仿真信号分析结果显示,在强冲击干扰下重加权谱峭度方法仍能选择有效滤波器参数,提取到周期性故障冲击。通过在航空发动机附齿轮箱中轴承故障诊断中的应用以及与常见方法的对比分析,进一步验证了重加权谱峭度方法的有效性与优势。
基于重加权谱峭度方法的航空发动机故障诊断
作者: 张忠强   张新   王家序   刘治汶   来源: 航空学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   快速谱峭度   故障诊断   滤波器参数   重加权谱峭度   重加权峭度  
描述: 。仿真信号分析结果显示,在强冲击干扰下重加权谱峭度方法仍能选择有效滤波器参数,提取到周期性故障冲击。通过在航空发动机附齿轮箱中轴承故障诊断中的应用以及与常见方法的对比分析,进一步验证了重加权谱峭度方法的有效性与优势。
基于DRSN与电压幅值分析的航空HVDC系统中逆变器故障诊断
作者: 黄湛钧   董鑫   卢沐宇   张瑞涛   闫钊阳   张安   来源: 航空学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 故障诊断   深度残差收缩网络   HVDC系统   故障模块识别   270V   线电压幅值分析  
描述: 机载270V高压直流(HVDC)系统的故障诊断一直是航电领域中的一个难点问题,为此提出了基于深度残差收缩网络(DRSN)的故障模块识别算法与基于线电压幅值分析的故障器件定位算法。首先对系统总电流
基于DRSN与电压幅值分析的航空HVDC系统中逆变器故障诊断
作者: 黄湛钧   董鑫   卢沐宇   张瑞涛   闫钊阳   张安   来源: 航空学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 故障诊断   深度残差收缩网络   HVDC系统   故障模块识别   270V   线电压幅值分析  
描述: 机载270V高压直流(HVDC)系统的故障诊断一直是航电领域中的一个难点问题,为此提出了基于深度残差收缩网络(DRSN)的故障模块识别算法与基于线电压幅值分析的故障器件定位算法。首先对系统总电流
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