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直升机主减速器故障诊断与故障预测技术研究

作　者: 刘立生
导　师: 杨宇航；徐胜元
学　校: 南京理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 主减速器 故障诊断 故障预测 离散小波变换(DWT) Kalman滤波 人工神经网络
分类号: V267
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


主减速器(简称“主减”)是直升机的关键部件,它的好坏直接影响直升机的可靠性和安全性,故障诊断与故障预测技术可以对主减的故障进行诊断和提前预测,促使其维修方式由事后维修和预防性(定时)维修向视情维修和状态监控维修方式转变。鉴于此,本文结合国内外机械故障研究现状,对主减的故障诊断与故障预测技术进行了研究,提出了利用离散小波变换(DWT)、神经网络构建故障诊断系统和利用DWT、Kalman滤波、神经网络构建故障预测系统,并在此基础上提出了基于DWT、Kalman滤波和神经网络的主减故障诊断和故障预测集成化体系结构。利用传感器采集的8路振动信号对本文的系统进行验证,得到如下结论：(1)根据Shannon信息熵理论和Parseval定理,文中信号DWT进行9层分解时,信息熵最小的小波基为“db45”。(2)四种常用神经网络(BP、Elman、RBF、GRNN)中,GRNN的训练时间比较短,诊断精度最高；改进的隐含层为Gaussian小波的神经网络(WNNG)比隐含层为Morlet小波的神经网络(WNNM)训练时间短,诊断精度基本相同。(3)改进的Kalman滤波预测算法能更好地对主减的特征向量进行预测,并将各路预测值的逼近精度稳定在比较高的值上。(4)对实时性要求比较高的系统,建议使用DWT、Kalman滤波和GRNN组成的故障诊断和故障预测系统。而对于时效性要求不高,但诊断精度要求比较高的系统,神经网络可以考虑使用WNNG、结果表明：应用DWT、Kalman滤波以及神经网络构建直升机主减的故障诊断和故障预测系统是可行的、有效的,它能对主减的状态进行精确的诊断和预测,将为未来HUMS、PHM、CBM和CBM+系统的进一步开发提供新的技术参考。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
图目录  8-9
表目录  9-10
1 绪论  10-21
  1.1 课题的背景和意义  10-14
    1.1.1 直升机主减的特点  10-12
    1.1.2 直升机故障诊断和故障预测系统  12-14
  1.2 故障诊断和故障预测技术综述  14-18
    1.2.1 波形分析技术  15-16
    1.2.2 故障诊断技术  16-17
    1.2.3 故障预测技术  17-18
  1.3 本文主要工作及行文安排  18-21
2 相关理论介绍  21-30
  2.1 小波分析理论  21-23
    2.1.1 连续小波变换(CWT)  21-22
    2.1.2 离散小波变换(DWT)  22-23
  2.2 人工神经网络  23-27
    2.2.1 BP神经网络(BPNN)  23
    2.2.2 Elman神经网络  23-24
    2.2.3 径向基神经网络(RBF)  24
    2.2.4 广义回归神经网络(GRNN)  24-25
    2.2.5 改进的小波神经网络(WNN)  25-27
  2.3 改进的Kalman滤波  27-29
  2.4 本章小结  29-30
3 方案的比较与选取  30-36
  3.1 特征向量的提取与DWT小波的选择  30-32
    3.1.1 Parseval定理  30
    3.1.2 Shannon信息熵  30
    3.1.3 离散小波变换最佳小波基的选取  30-32
  3.2 几种神经网络诊断效果比较  32-34
  3.3 改进的Kalman滤波预测效果  34-35
  3.4 本章小结  35-36
4 主减故障诊断与故障预测体系结构  36-40
  4.1 主减故障诊断体系结构  36-37
  4.2 主减故障预测体系结构  37-38
  4.3 主减故障诊断与故障预测集成化体系结构  38-39
  4.4 本章小结  39-40
5 数据采集与实验验证  40-52
  5.1 数据采集  40-42
  5.2 实验验证  42-51
    5.2.1 信号特征提取  44-47
    5.2.2 故障诊断  47-49
    5.2.3 故障预测  49-51
  5.3 本章小结  51-52
6 结论与展望  52-54
  6.1 结论  52-53
  6.2 展望  53-54
致谢  54-55
参考文献  55-62
附录  62

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中图分类: > 航空、航天 > 航空 > 航空制造工艺 > 航空器的维护与修理
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