本文關(guān)鍵詞：飛機(jī)機(jī)電系統(tǒng)健康評(píng)估與故障預(yù)示方法研究

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【摘要】：近年來,為了減少維修人力、增加出動(dòng)架次率、實(shí)現(xiàn)視情維修和自主式保障,飛機(jī)故障診斷已經(jīng)由傳統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)控和故障診斷技術(shù)向健康評(píng)估與故障預(yù)示方向發(fā)展。飛機(jī)健康評(píng)估與故障預(yù)示能夠?qū)崿F(xiàn)故障監(jiān)測、診斷、預(yù)測、狀態(tài)評(píng)估及綜合決策的功能,能夠降低飛機(jī)維修、使用和保障費(fèi)用,提高飛機(jī)戰(zhàn)備完好率、任務(wù)成功率以及安全性和可用性;飛機(jī)機(jī)電系統(tǒng)是飛機(jī)結(jié)構(gòu)中的重要系統(tǒng),其故障在整個(gè)飛機(jī)故障中占有較大的比例,不僅影響到飛機(jī)的操作性能,而且極大降低了飛機(jī)運(yùn)行的可靠性,對(duì)飛機(jī)安全造成很大的威脅。飛機(jī)機(jī)電系統(tǒng)的故障往往存在隱蔽性、隨機(jī)性、多樣性、復(fù)雜性和不確定性等特點(diǎn)。運(yùn)用單一的智能故障診斷技術(shù),往往存在診斷精度不高,泛化能力不強(qiáng),訓(xùn)練效率低等缺點(diǎn)。故需要新的思路和方法來解決這些工程上的實(shí)際問題。因此研究飛機(jī)機(jī)電系統(tǒng)健康評(píng)估與故障預(yù)示方法具有十分重要的意義。論文首先學(xué)習(xí)和研究了HMM基本理論和算法,一方面探討了HMM三種經(jīng)典算法在故障預(yù)示中的實(shí)際功能,并編制了MATLAB的實(shí)現(xiàn)程序,驗(yàn)證了HMM理論在滾動(dòng)軸承故障診斷中的可行性。另一方面,針對(duì)故障的預(yù)示,采用遺傳算法訓(xùn)練出最優(yōu)的HMM模型進(jìn)行故障預(yù)示,并采用故障評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)該方法進(jìn)行評(píng)價(jià),實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了本文提出的故障識(shí)別與預(yù)示方法的有效性。研究了粒子濾波算法的理論基礎(chǔ),介紹了粒子濾波方法,開展了粒子濾波方法在信號(hào)降噪方面的應(yīng)用研究。深入研究了滾動(dòng)軸承常見故障、故障機(jī)理、信號(hào)特征以及常見的故障診斷方法,應(yīng)用轉(zhuǎn)子實(shí)驗(yàn)臺(tái)采集滾動(dòng)軸承損傷振動(dòng)信號(hào)。提出了基于改進(jìn)粒子濾波的滾動(dòng)軸承故障識(shí)別方法,使用上述所提方法對(duì)滾動(dòng)軸承的故障進(jìn)行了仿真算例分析,結(jié)果證明了該方法的精確度和有效性。分別介紹了EEMD的基本原理和AR模型及其應(yīng)用,提出了基于EEMD和AR譜分析軸承內(nèi)圈故障診斷方法,并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。滾動(dòng)軸承內(nèi)圈故障實(shí)驗(yàn)信號(hào)的分析結(jié)果表明:基于EEMD與AR譜分析方法與傳統(tǒng)的AR譜分析方法相比具有明顯的優(yōu)勢,大大地提高了信噪比,能更有效地識(shí)別滾動(dòng)軸承故障。
【學(xué)位授予單位】：西北工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V267

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1265127