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飞机机电系统健康评估与故障预示方法研究

王涵  
【摘要】:近年来,为了减少维修人力、增加出动架次率、实现视情维修和自主式保障,飞机故障诊断已经由传统的状态监控和故障诊断技术向健康评估与故障预示方向发展。飞机健康评估与故障预示能够实现故障监测、诊断、预测、状态评估及综合决策的功能,能够降低飞机维修、使用和保障费用,提高飞机战备完好率、任务成功率以及安全性和可用性;飞机机电系统是飞机结构中的重要系统,其故障在整个飞机故障中占有较大的比例,不仅影响到飞机的操作性能,而且极大降低了飞机运行的可靠性,对飞机安全造成很大的威胁。飞机机电系统的故障往往存在隐蔽性、随机性、多样性、复杂性和不确定性等特点。运用单一的智能故障诊断技术,往往存在诊断精度不高,泛化能力不强,训练效率低等缺点。故需要新的思路和方法来解决这些工程上的实际问题。因此研究飞机机电系统健康评估与故障预示方法具有十分重要的意义。论文首先学习和研究了HMM基本理论和算法,一方面探讨了HMM三种经典算法在故障预示中的实际功能,并编制了MATLAB的实现程序,验证了HMM理论在滚动轴承故障诊断中的可行性。另一方面,针对故障的预示,采用遗传算法训练出最优的HMM模型进行故障预示,并采用故障评价指标对该方法进行评价,实验结果验证了本文提出的故障识别与预示方法的有效性。研究了粒子滤波算法的理论基础,介绍了粒子滤波方法,开展了粒子滤波方法在信号降噪方面的应用研究。深入研究了滚动轴承常见故障、故障机理、信号特征以及常见的故障诊断方法,应用转子实验台采集滚动轴承损伤振动信号。提出了基于改进粒子滤波的滚动轴承故障识别方法,使用上述所提方法对滚动轴承的故障进行了仿真算例分析,结果证明了该方法的精确度和有效性。分别介绍了EEMD的基本原理和AR模型及其应用,提出了基于EEMD和AR谱分析轴承内圈故障诊断方法,并进行了实验验证。滚动轴承内圈故障实验信号的分析结果表明:基于EEMD与AR谱分析方法与传统的AR谱分析方法相比具有明显的优势,大大地提高了信噪比,能更有效地识别滚动轴承故障。


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