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基于SCAE-ACGAN的直升机行星齿轮裂纹故障诊断

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振动．测试与诊断 2021年第3期41卷 495-502,620,621页

作者：孙灿飞王友仁夏裕彬故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室上海201601 南京航空航天大学自动化学院南京211106

直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与... 详细信息

直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。

关键词：直升机行星齿轮箱裂纹故障诊断堆栈收缩自动编码器辅助分类生成式对抗网络

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基于深度自编码网络的航空发动机故障诊断

振动．测试与诊断 2021年第1期41卷 85-89,201,202页

作者：崔建国李国庆蒋丽英于明月王景霖沈阳航空航天大学自动化学院沈阳110136 故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室上海201601

为有效解决航空发动机的故障诊断难题,提出了基于深度自编码网络的航空发动机故障诊断方法,对发动机进行故障诊断技术研究。首先,对监测数据进行预处理,根据数据特征构建深度自编码网络的基本结构,采用无标签数据样本集对深度自编码网... 详细信息

为有效解决航空发动机的故障诊断难题,提出了基于深度自编码网络的航空发动机故障诊断方法,对发动机进行故障诊断技术研究。首先,对监测数据进行预处理,根据数据特征构建深度自编码网络的基本结构,采用无标签数据样本集对深度自编码网络进行预先训练,得到网络参数的初始值;其次,利用有标签的数据样本集对该网络进行训练,对网络参数进行微量调整,创建基于深度自编码神经网络的航空发动机故障诊断模型;最后,采用含有标签的测试样本集对创建的故障诊断模型进行诊断测试。为了表明所提出方法的优越性,将本研究方法与其他几种常用故障诊断方法的故障诊断结果进行了对比。结果表明,与反向传播神经网络、径向基神经网络等常用的故障诊断方法相比,所提出方法的诊断正确率更高,诊断效果更好。

关键词：深度自编码网络航空发动机故障诊断神经网络

时域同步平均技术在直升机主减速器故障诊断中的应用分析

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计算机测量与控制 2014年第11期22卷 3473-3475,3479页

作者：沈勇翟秀梅李兴旺故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室上海201601

由于直升机主减速器的结构特点致使振动信号的信噪比很低,给故障特征的提取带来了难度;文中以某型直升机的主减速器为研究对象,开展时域同步平均技术在主减速器故障特征提取上应用的深入研究,分析了该技术在实际中的应用以及在应用过程... 详细信息

由于直升机主减速器的结构特点致使振动信号的信噪比很低,给故障特征的提取带来了难度;文中以某型直升机的主减速器为研究对象,开展时域同步平均技术在主减速器故障特征提取上应用的深入研究,分析了该技术在实际中的应用以及在应用过程中的误差影响,在此基础上提出了时域同步平均误差分析的改进方法,通过在直升机主减速器飞行数据的对比应用分析,证明该方法的可行性和有效性,并能在一定程度上提高故障特征提取的精度。

关键词：时域同步平均主减速器误差分析故障诊断

基于ICA与深度学习的发动机气路系统状态监测

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振动．测试与诊断 2020年第6期40卷 1150-1155,1234页

作者：崔建国周碧嘉蒋丽英于明月王景霖沈阳航空航天大学自动化学院沈阳110136 故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室上海201601

为提升航空发动机气路系统状态监测的有效性,提出一种采用深度学习并结合独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的新方法,对航空发动机气路系统的健康状态进行了监测技术研究。首先,对实际采集的航空发动机气路系统健... 详细信息

为提升航空发动机气路系统状态监测的有效性,提出一种采用深度学习并结合独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的新方法,对航空发动机气路系统的健康状态进行了监测技术研究。首先,对实际采集的航空发动机气路系统健康监测参数进行预处理,对预处理后的参数数据采用独立分量分析方法进行处理,提取代表当前状态的特征系数矩阵;其次,由提取的特征矩阵创建深度学习状态监测模型;最后,由创建的状态监测模型对航空发动机气路系统健康状态进行监测。为验证所提方法的有效性,采用典型神经网络与支持向量机分别对由主成分分析(principal components analysis,简称PCA)和ICA构建的特征矩阵进行了状态监测研究。结果表明,采用ICA和深度学习相结合的状态监测方法,可以更好地实现对航空发动机气路系统的状态监测,有良好的应用与推广前景。

关键词：航空发动机独立分量分析深度学习状态监测

基于Morlet小波和改进峭度的滚动轴承故障诊断方法

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工具技术 2022年第10期56卷 141-146页

作者：田赛姚斌陈彬强王景霖曹新城厦门大学航空航天学院福建省厦门市361005 故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室

采用峭度指标识别滚动轴承共振频带,结合包络解调分析,是滚动轴承故障诊断的常用方法,但峭度指标对冲击过于敏感,容易导致错误的故障诊断结果。针对于此,提出一种基于迭代二均值聚类的改进峭度指标。首先将信号样本在时域分段,然后根据... 详细信息

采用峭度指标识别滚动轴承共振频带,结合包络解调分析,是滚动轴承故障诊断的常用方法,但峭度指标对冲击过于敏感,容易导致错误的故障诊断结果。针对于此,提出一种基于迭代二均值聚类的改进峭度指标。首先将信号样本在时域分段,然后根据数据片段的峭度特征,使用迭代二均值聚类算法识别并剔除含有偶发性冲击的片段,以正常片段的峭度相对极差为迭代终止判据,并基于正常片段统计信号样本的改进峭度指标。结合Morlet小波和粒子群优化算法,得到一种基于Morlet小波和改进峭度的滚动轴承故障诊断方法,并与峭度指标进行仿真和实验。对比结果表明,改进峭度指标能够在强偶发性冲击噪声干扰下有效识别周期性瞬态冲击,验证了该方法的有效性。

关键词：改进峭度 Morlet小波滚动轴承故障诊断

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涡轴发动机弹性支撑外挤压油膜涡动特征频率

振动．测试与诊断 2020年第3期40卷 585-590,630页

作者：林学森李本威王景霖张赟康冰冰海军研究院北京100161 海军航空大学航空基础学院烟台264001 故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室上海201601

针对某型涡轴发动机整机台架测振时频谱分量多且对应激振源或调制因素不明确的问题,采用经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)对其振动数据进行滤波处理,发现某一中低频分量包含了原始数据较为显著的信息。经过多传感器... 详细信息

针对某型涡轴发动机整机台架测振时频谱分量多且对应激振源或调制因素不明确的问题,采用经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)对其振动数据进行滤波处理,发现某一中低频分量包含了原始数据较为显著的信息。经过多传感器、多状态测量,将测振参数进行时频分析,证明该频率分量为燃气发生器联合转子的亚同步频率,且二者之比为0.443。通过排除法和整机断滑油实验,确定该分量为燃气发生器转子前定心弹性支撑外挤压油膜涡动的特征频率。

关键词：涡轴发动机挤压油膜阻尼器油膜涡动特征频率

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基于磁感原理的结冰探测器参数计算方法

振动．测试与诊断 2014年第5期34卷 947-950,982页

作者：王志敏郑国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

随着我国航空技术的迅速发展,防冰/除冰技术的研究越来越受到重视,系统中结冰探测器直接影响防冰/除冰的效果。文中对一种基于磁感原理的结冰探测器进行了分析,通过建模推导出相关参数的计算方法,并进行了仿真试验。笔者解决了结冰探测... 详细信息

随着我国航空技术的迅速发展,防冰/除冰技术的研究越来越受到重视,系统中结冰探测器直接影响防冰/除冰的效果。文中对一种基于磁感原理的结冰探测器进行了分析,通过建模推导出相关参数的计算方法,并进行了仿真试验。笔者解决了结冰探测器基本设计参数计算的问题,为结冰探测器的设计提供了一种有效方法。

关键词：防冰/除冰结冰探测器建模结构分析参数计算

一种基于深度混合密度网络的航空器轨迹异常检测方法

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Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics 2021年第5期38卷 840-851页

作者：陈丽晶曾维理羊钊南京航空航天大学民航学院中国南京211106 故障诊断与健康管理航空科技重点实验室中国上海201601

及时、准确的异常航空器轨迹检测是提高飞行安全的关键。然而,目前用于异常检测的统计和机器学习方法不能很好地表征航空器轨迹的特征。飞行轨迹数据的高维性、异质性和时序性,导致异常检测精度较低。因此,本文提出了一种基于深度混合... 详细信息

及时、准确的异常航空器轨迹检测是提高飞行安全的关键。然而,目前用于异常检测的统计和机器学习方法不能很好地表征航空器轨迹的特征。飞行轨迹数据的高维性、异质性和时序性,导致异常检测精度较低。因此,本文提出了一种基于深度混合密度网络(Deep mixture density network,DMDN)的异常轨迹检测方法,可以对飞行轨迹安全性进行评估,并检测具有异常数据模式的飞行。该技术由两部分组成:利用深度长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)网络对飞行轨迹特征进行有效编码;利用高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数化飞行轨迹的统计特性。在广州白云国际机场终端区空域的实验结果表明,该方法能够有效地捕获航空器飞行轨迹的统计特性。该模型能够检测风险较高的异常航班,其性能优于两种主流方法,可作为空中交通管制的辅助决策工具。

关键词：航空器轨迹异常检测混合密度网络长短期记忆高斯混合模型

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航空器环境控制设备的控制系统设计与优化

电子测试 2022年第23期36卷 83-85页

作者：陈楠楠曹彬海装上海局上海201100 故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室上海201100

传统的控制网络和PID控制算法具有相当大的局限性,不能很好满足大量航空环控设备的实时性和复杂性控制要求,所以基于总线控制系统与OPC UA服务器软件系统结合,设计新的控制器网络架构系统,采用具备开放的数据接口服务软件系统,使用神经... 详细信息

传统的控制网络和PID控制算法具有相当大的局限性,不能很好满足大量航空环控设备的实时性和复杂性控制要求,所以基于总线控制系统与OPC UA服务器软件系统结合,设计新的控制器网络架构系统,采用具备开放的数据接口服务软件系统,使用神经网络的模型辨识自优化算法进行在线优化PID控制器的稳定性和精准性,实现航空环控设备数据监视操作控制的系统优化设计,对提升航空环控设备控制网络智能化和可视化水平具有重要参考意义。

关键词：乘坐品质控制网络总线控制系统服务器软件系统数据监视控制