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光纤光栅传感网络的冲击定位方法

振动．测试与诊断 2017年第3期37卷 456-461页

作者：曹亮王景霖何召华梁大开单添敏林泽力上海航空测控技术研究所故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室上海201601 南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室南京210016

针对航空航天层合板结构冲击与振动监测的需求,提出一种基于小波包分解方法和分布式光纤光栅传感网络的板状结构低速冲击辨识方法。根据四边固支板结构的承载形式与光纤光栅传感器的感知特性,设计合理的传感器网络布局,再利用快速傅里... 详细信息

针对航空航天层合板结构冲击与振动监测的需求,提出一种基于小波包分解方法和分布式光纤光栅传感网络的板状结构低速冲击辨识方法。根据四边固支板结构的承载形式与光纤光栅传感器的感知特性,设计合理的传感器网络布局,再利用快速傅里叶变换(fast Fourier transformation,简称FFT)与小波包分解对光纤光栅传感网络监测到的冲击响应信号进行时频域分析,获取能表征冲击特性的时域特征分解信号。在此基础上,分别计算出每一个特征分解信号与其对应的时域原始信号之间的互相关系数,并将其做为相似度分配权值,分解出所有样本冲击点对应冲击响应信号的特征分解信号,构建样本信息库。利用Haudorff距离计算测试信号与样本信息库各个信号之间的相似度,并根据相似度来确定冲击点的位置坐标。研究表明,该方法能够实现对航空航天层合板结构低速冲击位置的辨识。

关键词：光纤光栅传感网络层合板小波包分解冲击定位

基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承故障诊断

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中国电机工程学报 2022年第13期42卷 4933-4941页

作者：杨洁万安平王景霖单添敏缪徐李客左强浙江大学机械工程学院浙江省杭州市310027 浙江大学城市学院机电系浙江省杭州市310015 故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室上海市松江区201601

航空发动机作为航空飞行器关键的动力组成部分,在内外多激励干扰情况下产生的机械故障采取传统的基于物理机理和信号分析的方法难以准确识别且耗时耗力。为此,该文提出基于多传感器信息融合的轴承故障诊断模型,对航空发动机轴承进行故... 详细信息

航空发动机作为航空飞行器关键的动力组成部分,在内外多激励干扰情况下产生的机械故障采取传统的基于物理机理和信号分析的方法难以准确识别且耗时耗力。为此,该文提出基于多传感器信息融合的轴承故障诊断模型,对航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,1D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障振动数据进行特征提取与分类,直接将不同传感器采集的波形信号作为输入,通过卷积、池化等一系列操作,输出最后的分类结果,舍弃传统的基于信号分析故障诊断的繁琐步骤。实验验证表明,采用4个加速度传感器输入该模型对轴承故障进行分类与识别,其准确率可达100%,相较于采用支持向量机(support vector machine,SVM)和前馈神经网络对故障进行分类识别相比,该方法准确率分别提高了36.92%和18.9%,为航空发动机轴承故障诊断提供一种可行方法。

关键词：航空发动机故障诊断多传感器信息融合深度学习卷积神经网络

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主起落架转弯系统测试性建模分析

主起落架转弯系统测试性建模分析

2021年中国航空工业技术装备工程协会年会

作者：刘莹曹亮单添敏王景霖沈勇故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室航空工业上海航空测控技术研究所

针对某型机主起落架转弯子系统开展了基于TesLab平台的测试性建模方法研究。首先梳理了主起落架转弯子系统的层级关系、功能架构、故障模式、输入输出端口以及测试点等建模所需的基本信息。基于上述准备信息,利用TesLab平台搭建了主起... 详细信息

针对某型机主起落架转弯子系统开展了基于TesLab平台的测试性建模方法研究。首先梳理了主起落架转弯子系统的层级关系、功能架构、故障模式、输入输出端口以及测试点等建模所需的基本信息。基于上述准备信息,利用TesLab平台搭建了主起落架转弯子系统的测试性模型,并导出了故障模式与测试点之间的相关性矩阵。通过对相关性矩阵的分析有助于进行系统故障交联关系的研究,并为后续进行嵌入式诊断软件的开发打下了坚实的基础。

关键词： TesLab 主起落架转弯系统测试性建模相关性矩阵

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基于深度迁移学习的滚动轴承故障诊断

基于深度迁移学习的滚动轴承故障诊断

2021年中国航空工业技术装备工程协会年会

作者：揭震国王景霖沈勇单添敏曹亮故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室航空工业上海航空测控技术研究所

针对生产实际中滚动轴承故障数据不足导致故障识别率低的问题,提出了基于深度迁移学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,在大量正常数据基础上加入少量故障数据形成源域;然后,采用最大均值差异度量源域与目标域的分布差异,根据差异值选取源... 详细信息

针对生产实际中滚动轴承故障数据不足导致故障识别率低的问题,提出了基于深度迁移学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,在大量正常数据基础上加入少量故障数据形成源域;然后,采用最大均值差异度量源域与目标域的分布差异,根据差异值选取源域;最后,以选取的源域训练特征提取网络并将训练完成的模型迁移到目标域的故障诊断。试验结果表明,提出的方法能在少量目标故障数据的情况下取得较高的故障识别率。

关键词：深度迁移学习最大均值差异滚动轴承故障诊断

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多工况直升机附件齿轮箱振动故障诊断

振动．测试与诊断 2024年第2期44卷 246-252,406页

作者：万安平龚志鹏王景霖单添敏何家波浙大城市学院机械系杭州310015 故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室上海201601

针对直升机附件齿轮箱在有限多工况条件下故障特征提取难度大、识别准确率低等问题,提出一种结合变分模态分解(variationalmodedecomposition,简称VMD)与多尺度卷积神经网络(multi-scaleconvolutionalneural netwo,简称MCNN)的故障诊断... 详细信息

针对直升机附件齿轮箱在有限多工况条件下故障特征提取难度大、识别准确率低等问题,提出一种结合变分模态分解(variationalmodedecomposition,简称VMD)与多尺度卷积神经网络(multi-scaleconvolutionalneural netwo,简称MCNN)的故障诊断方法。首先,对直升机附件齿轮箱进行地面实验和信号采集,对原始信号进行滤波、降噪等预处理;其次,利用VMD将信号分解为若干个固有模态(intrinsic mode functions,简称IMF),依据齿轮副频率特性对分解模态进行重构与归一化,增强微弱的高频故障特征;最后,将重构信号的每个分量视作不同尺度,经多尺度卷积神经网络进行多尺度特征提取并融合,由指数归一化分类器给出识别的故障类别。实验结果表明,所提方法能够有效增强信号故障特征,挖掘多工况条件下信号的差异性与同一性,在直升机附件齿轮箱振动故障诊断中平均准确率为97.25%。

关键词：变分模态分解多尺度卷积网络振动故障诊断附件齿轮箱

基于间接健康指标与回声状态网络的航空锂电池剩余使用寿命预测

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测控技术 2022年第7期41卷 57-63页

作者：后麒麟曹亮单添敏王景霖沈勇故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室上海201601 航空工业上海航空测控技术研究所上海201601

航空锂电池是飞机的重要组成部分,对其进行剩余使用寿命(RUL)预测至关重要。目前,一般采用锂电池容量作为RUL指标,但在飞机实际运行中,锂电池容量难以准确测量,同时面临长期寿命预测精度的问题。因此,提出一种基于间接健康指标和回声状... 详细信息

航空锂电池是飞机的重要组成部分,对其进行剩余使用寿命(RUL)预测至关重要。目前,一般采用锂电池容量作为RUL指标,但在飞机实际运行中,锂电池容量难以准确测量,同时面临长期寿命预测精度的问题。因此,提出一种基于间接健康指标和回声状态网络(ESN)的锂电池RUL预测方法,基于一阶偏相关系数分析方法提取最能代表电池寿命的间接健康指标来代替容量指标,建立间接健康指标预测模型。同时基于深度学习中的ESN,结合粒子群优化算法(PSO)对网络参数进行优化,建立退化预测模型,实现锂电池RUL预测,解决长期预测精度问题。使用NASA电池数据进行实验验证说明,该方法相较于其他方法具有更高的精度、稳定性以及良好的泛化能力。

关键词：锂电池间接健康指标回声状态网络粒子群优化剩余使用寿命预测

基于LMM和NARNN的车轮踏面退化状态预测

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测控技术 2022年第11期41卷 54-58页

作者：黄兵曹亮王景霖单添敏叶周虹单安琪故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室上海201601 航空工业上海航空测控技术研究所上海201601 北京交通大学机械与电子控制工程学院北京100044

作为列车的关键走行部件,车轮的退化状态对列车的安全具有重要影响。以车轮踏面磨耗量为研究对象,将历史车轮踏面磨耗数据作为输入,分别采用线性混合模型(LMM)和非线性自回归神经网络(NARNN)对车轮踏面磨耗进行建模。首先,对比不同随机... 详细信息

作为列车的关键走行部件,车轮的退化状态对列车的安全具有重要影响。以车轮踏面磨耗量为研究对象,将历史车轮踏面磨耗数据作为输入,分别采用线性混合模型(LMM)和非线性自回归神经网络(NARNN)对车轮踏面磨耗进行建模。首先,对比不同随机效应的LMM,选择随机系数相关的LMM,进而预测车轮踏面磨耗量;其次,使用随机搜索算法优化NARNN中的参数。结果显示,基于LMM的踏面磨耗值的预测精度更高。

关键词：车轮踏面非线性自回归神经网络线性混合模型退化过程预测

基于Fisher判别的轴承故障诊断与健康评估方法研究

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基于Fisher判别的轴承故障诊断与健康评估方法研究

2018年中国航空测控技术年会

作者：单添敏曹亮沈勇王景霖林泽力陈杰故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所

滚动轴承在运行过程中产生的大量振动数据反应了滚动轴承各部件故障和健康状态,可通过数据驱动的方法对相关特征进行有效提取,并基于特征参数开展故障诊断与健康评估。基于Fisher判别的方法开展了轴承故障诊断与健康评估方法研究,基于Fi... 详细信息

滚动轴承在运行过程中产生的大量振动数据反应了滚动轴承各部件故障和健康状态,可通过数据驱动的方法对相关特征进行有效提取,并基于特征参数开展故障诊断与健康评估。基于Fisher判别的方法开展了轴承故障诊断与健康评估方法研究,基于Fisher判别分析方法将高维的特征空间映射到低维的Fisher特征向量,并基于距离的判别准则实现对轴承的故障诊断。同时采用核密度估计和虚警率分配的方法生成健康评估阈值,实现对轴承健康状态的实时评估。

关键词： Fisher判别故障诊断健康评估

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基于HMM的轴承故障诊断方法

基于HMM的轴承故障诊断方法

2018年中国航空测控技术年会

作者：曹亮王景霖沈勇单添敏林泽力陈杰故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室中国航空工业集团公司上海航空测控技术研究所

针对解决轴承故障类别识别的问题,提出了一种基于马尔可夫模型的轴承故障诊断方法。通过利用高斯混合模型模拟监测参数的高斯分布模型,实现对马尔可夫模型参数的初始化;然后利用训练样本实现对其模型适应性的训练;最后通过测试数据验证... 详细信息

针对解决轴承故障类别识别的问题,提出了一种基于马尔可夫模型的轴承故障诊断方法。通过利用高斯混合模型模拟监测参数的高斯分布模型,实现对马尔可夫模型参数的初始化;然后利用训练样本实现对其模型适应性的训练;最后通过测试数据验证该方法的可行性。实验结果表明该方法能够有效识别轴承故障的类型。

关键词：高斯混合模型马尔可夫故障诊断