本文關(guān)鍵詞：航空液壓油泵健康狀態(tài)預測仿真平臺構(gòu)建及應(yīng)用

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【摘要】：相對于比較成熟的航空發(fā)動機的狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷預測系統(tǒng),航空液壓油泵的狀態(tài)監(jiān)控與故障診斷預測還在處于發(fā)展階段。本文的目的是,針對航空液壓系統(tǒng)和液壓油泵的特點,運用計算機輔助測試技術(shù)、模式識別、狀態(tài)參數(shù)預測方法,搭建一臺航空液壓油泵健康狀態(tài)預測仿真平臺,為航空液壓油泵基于狀態(tài)的維護和健康管理研究提供平臺,其設(shè)計搭建過程可以作為同類平臺設(shè)計開發(fā)的參考。選擇壓力補償恒壓變量泵作為研究對象,在AMESim仿真軟件中建立了仿真模型,梳理了柱塞泵典型故障,通過分析柱塞泵摩擦副,并對比其他故障注入方法,提出了給柱塞泵注入內(nèi)泄漏故障的方案,并通過仿真實驗驗證了內(nèi)泄漏故障注入的可行性。根據(jù)計算機輔助測試(CAT)技術(shù)思路,完成了柱塞泵健康狀態(tài)預測仿真平臺的液壓回路設(shè)計、數(shù)據(jù)采集模塊電路設(shè)計、電氣控制設(shè)計、過程控制程序設(shè)計。使用CATIA設(shè)計了仿真平臺支架。在AMESim中建立了仿真平臺液壓回路的仿真模型,驗證了平臺液壓回路設(shè)計的合理性與有效性,并為元件的選型提供依據(jù)和參考。通過軟件仿真,確定了仿真平臺柱塞泵非破壞性的內(nèi)泄漏故障注入具體方法。運用LabVIEW程序開發(fā)軟件設(shè)計了仿真平臺過程控制程序和數(shù)據(jù)采集、顯示、儲存程序,仿真平臺能夠自動進行柱塞泵輸出油路的監(jiān)控和油路數(shù)據(jù)的儲存與顯示。在仿真平臺上采集柱塞泵正常狀態(tài)和故障狀態(tài)輸出油路壓力和流量數(shù)據(jù),采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),連續(xù)小波變換,經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)進行了柱塞泵的故障診斷。運用支持向量回歸機方法,完成了柱塞泵在故障狀態(tài)和正常狀態(tài)下的輸出流量和壓力的預測。3個故障診斷算法能夠診斷出柱塞泵發(fā)生內(nèi)泄漏故障,支持向量機參數(shù)預測算法預測結(jié)果顯示,流量和壓力的預測誤差不超過±1%。
【關(guān)鍵詞】：航空柱塞泵 AMESim仿真 CAT技術(shù) LabVIEW程序設(shè)計 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機
【學位授予單位】：中國民用航空飛行學院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：V263.6
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第一章 緒論12-25
• 1.1 選題背景及研究意義12-13
• 1.2 民航客機液壓系統(tǒng)概述13-19
• 1.2.1 民航客機液壓系統(tǒng)構(gòu)成14-16
• 1.2.2 民航客機液壓油泵介紹16-19
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀19-22
• 1.3.1 設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控與預測國內(nèi)外研究現(xiàn)狀19-20
• 1.3.2 油泵測試平臺國內(nèi)外研究現(xiàn)狀20-22
• 1.4 主要研究內(nèi)容22-24
• 1.4.1 研究目的22-23
• 1.4.2 研究內(nèi)容23-24
• 1.5 關(guān)鍵技術(shù)24
• 1.6 本章小結(jié)24-25
• 第二章 柱塞泵建模與故障注入25-36
• 2.1 基于AMESim的柱塞泵建模25-30
• 2.1.1 柱塞泵的結(jié)構(gòu)特點25-26
• 2.1.2 柱塞泵模型建立26-30
• 2.2 柱塞泵故障注入30-31
• 2.2.1 柱塞泵典型故障30
• 2.2.2 柱塞泵內(nèi)泄漏故障注入30-31
• 2.3 柱塞泵內(nèi)泄漏模擬仿真實驗31-35
• 2.4 本章小結(jié)35-36
• 第三章 仿真平臺設(shè)計36-59
• 3.1 仿真平臺概述36-40
• 3.1.1 計算機輔助測試技術(shù)CAT37-38
• 3.1.2 液壓元件CAT系統(tǒng)組成38-39
• 3.1.3 仿真平臺CAT系統(tǒng)實現(xiàn)39-40
• 3.2 仿真平臺液壓部分設(shè)計40-48
• 3.2.1 柱塞泵選型與油箱設(shè)計40-42
• 3.2.2 油箱設(shè)計42-43
• 3.2.3 液壓回路設(shè)計43-48
• 3.3 數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計48-52
• 3.3.1 數(shù)據(jù)采集卡選型49
• 3.3.2 傳感器選型49-52
• 3.3.3 數(shù)據(jù)采集模塊接線設(shè)計52
• 3.4 電氣控制設(shè)計52-53
• 3.5 控制軟件設(shè)計53-58
• 3.5.1 LabVIEW程序設(shè)計54-55
• 3.5.2 過程控制與數(shù)據(jù)采集程序55-58
• 3.6 本章小結(jié)58-59
• 第四章 柱塞泵故障診斷59-73
• 4.1 故障診斷概述59
• 4.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)59-61
• 4.3 小波分析61-65
• 4.3.1 連續(xù)小波變換61-62
• 4.3.2 多分辨分析與小波包分析62-65
• 4.4 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)65-67
• 4.4.1 Hilbert變換65
• 4.4.2 本征模態(tài)函數(shù)65-66
• 4.4.3 EMD分解過程66-67
• 4.5 仿真平臺柱塞泵故障診斷實現(xiàn)67-72
• 4.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)柱塞泵故障診斷68-69
• 4.5.2 小波分析柱塞泵故障診斷69-71
• 4.5.3 EMD+RBF柱塞泵故障診斷71-72
• 4.6 本章小結(jié)72-73
• 第五章 柱塞泵健康狀態(tài)預測73-82
• 5.1 設(shè)備狀態(tài)預測方法概述73
• 5.2 支持向量機理論介紹73-76
• 5.2.1 統(tǒng)計學習理論73-74
• 5.2.2 結(jié)構(gòu)風險最小化(Structural Risk Minimization,SRM)準則74
• 5.2.3 核函數(shù)74-75
• 5.2.4 ε-支持向量回歸機75-76
• 5.3 基于支持向量機的柱塞泵狀態(tài)預測76-81
• 5.4 本章小結(jié)81-82
• 總結(jié)與展望82-84
• 參考文獻84-87
• 附錄87-88
• 攻讀碩士學位期間取得的學術(shù)成果88-89
• 致謝89

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