全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
关键词
- 双转子航空发动机振动信号分离技术研究
- 作者： 刘秀芳 来源： 沈阳航空工业学院；沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 双转子航空发动机 振动信号 盲源分离 峭度
- 描述： 振动信号是航空发动机健康检测与故障诊断的重要依据。而实际采集的振动信号中,均是由传动系统等不同的激振源所激起的振动信号混叠,同时还包含了测量噪声以及其他干扰。本文采用盲源分离方法,将振动信号按照不同的激振源进行分离,对提高发动机的持久性和可靠性以及对保证飞行安全具有重要的意义。本文详细探讨了盲源分离方法,该方法可以将混合信号分离为单一的振动源信号,最大程度地凸显所测发动机及部件故障相对应的特征信息,大大提高了对双转子航空发动机振动信号分离及振动源识别的准确性。在此基础之上,深入研究了基于峭度的盲源分离开关算法,并应用该算法对仿真信号进行分离,判断分离后的信号与仿真信号的一致性,验证了该算法的可行性。针对传统FFT算法对双转子航空发动机混叠信号的分离存在的一些不足,本文将基于峭度的盲源分离开关算法与FFT分离方法相结合,成功分离了转子试验台的模拟故障振动信号。此外,本文还将该方法应用于航空发动机实测振动信号的盲源分离中,建立了某型双转子航空发动机振动信号的盲源分离计算模型。将实测信号予以分离,提取了高、低压转子的振动特征,取得了很好的效果,从而为双转子发动机振动监测与故障诊断提供了一种可行的信号处理方...
- 某型航空发动机喷嘴内部流场数值计算研究
- 作者： 牛帅奇 来源： 沈阳航空工业学院；沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文
- 描述： 某型航空发动机喷嘴内部流场数值计算研究
- 信息融合在航空发动机气路故障诊断中的应用研究
- 作者： 张宗杰 来源： 沈阳航空工业学院；沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： S证据理论 多分类器 航空发动机 信息融合 神经网络 支持向量机 D
- 描述： 航空发动机故障诊断是航空发动机领域的重要研究方向,意义重大,己经成为目前国内外十分关注的一个研究热点。信息融合是近年来兴起的一门学科,在许多领域得到了广泛的应用和研究;在航空发动机故障诊断领域的应用尚处于起步阶段,故障诊断中可利用的信息很多,只有充分利用有用的信息来对设备的故障进行诊断才能提高故障诊断的精度和可靠性,因此在航空发动机上进行故障诊断实质上是一个多信息融合的过程。 本文首先论述了故障诊断技术中信息融合的基本原理、层次结构和常用方法;详细介绍了当前在故障诊断中应用比较多的BP神经网络、RBF神经网络和支持向量机这三种分类器的基本结构、原理以及分类算法,并以JT9D发动机气路故障诊断为例详细说明了这三种分类器的设计过程和故障诊断原型和样本的建立;阐述了D-S证据理论的方法、模型,并结合算例进行了分析。在此基础上,将航空发动机故障诊断与信息融合相结合,提出了一种基于多分类器融合技术的双层发动机故障诊断模型和方法,并通过发动机气路故障诊断实例分析、验证了这种方法的可行性和有效性。
- 航空发动机燃烧室可燃混合气形成过程的数值模拟
- 作者： 任福忱 来源： 沈阳航空工业学院；沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 可燃混合气 数值模拟 蒸发管 冷火焰反应 两相相变流
- 描述： 航空发动机燃烧室的设计必须解决:出口温度品质、喷嘴的震动、NOx的生成等问题。而解决这些问题解决的关键是燃烧室内可燃混合气的形成过程。它将决定着燃烧的稳定性、燃烧效率、温度场品质、污染物排放等。根据航空发动机燃烧室内燃烧品质改善、提高燃油喷雾的蒸发速率、提高可燃混合气中燃油气相浓度的需要,本文参考他人燃油在蒸发管内喷雾蒸发的实验研究,引入了燃油蒸发和反应放热的物理模型和数学模型;在一定的几何参数范围内,用CFD软件结合UDF编程对可燃混合气形成过程的流场、温度场以及多相浓度场进行了数值模拟。数值模拟结果与实验测量值符合较好。本文对雾化燃油在热惰性气体和热空气中的物理、化学蒸发所形成的射流(头部)区、射流混合蒸发区、近壁回流区以及充分发展稳定区的流动、混合、传热和蒸发规律进行了对比研究。对雾化燃油蒸发所经历的加热初始段、升温过渡段和相变蒸发段等三个阶段的混合、传热特性与实验研究结果进行了对比分析,数值模拟结果与实验结果相符合。利用雾化燃油在热空气中化学蒸发过程发生冷火焰反应的蒸发、释热规律模型,深入揭示了雾化燃油高效蒸发的规律和途径。在以上研究基础上,本文对可燃混合物形成过程的影响因素进行了深入研究。...
- 航空发动机振动传感器数据有效性验证方法研究
- 作者： 张宬 来源： 沈阳航空工业学院；沈阳航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 传感器数据验证 AR模型 经验模式分解 残差向量 信息重构 多分辨率分析
- 描述： 航空发动机振动信号有效性验证方法的研究涉及两方面内容,其一是对振动传感器在发动机试车过程所采集信号的真实性进行检验;其二是对传感器的状态完好性进行检测,对其出现的故障进行识别和诊断。本文首先研究了基于AR模型的时间序列分析方法在振动信号建模、预测方面的应用;创新性地将经验模式分解方法引入航空发动机振动信号分析领域,随后在此基础之上将两者有机结合,提出一种基于时序建模、预测和EMD分解的振动传感器数据有效性验证方法,通过信号仿真验证其有效性。该方法一方面可以生成故障数据与正常数据之间的残差向量,通过对残差向量的分析,诊断传感器故障的严重程度,实现对数据的有效性进行验证;另一方面还能将原始信号中的故障模式予以剔除,重构有效的信息成分。最后,本文将该方法应用到某型双转子航空发动机整机振动的实测信号分析工作中,针对其数据异常现象,对数据的有效性进行验证,对传感器的故障进行诊断。分析结果表明,基于AR模型的时间序列建模、预测方法对航空发动机振动信号具有良好的适用性,建模快速合理,拟合精度较高,预测结果准确;基于经验模式分解及Hilbert变换的信号处理方法可以有效地对航空发动机振动信号进行时频多分辨...