本文關(guān)鍵詞：基于WiFi的發(fā)動(dòng)機(jī)智能監(jiān)控系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

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【摘要】：本文主要從發(fā)動(dòng)機(jī)氣路性能參數(shù)診斷、滑油數(shù)據(jù)監(jiān)控和振動(dòng)信號(hào)診斷三個(gè)方面對(duì)航空發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)監(jiān)控和故障診斷技術(shù)的進(jìn)行了研究。本文采用上位機(jī)采集發(fā)動(dòng)機(jī)的氣路、振動(dòng)以及滑油數(shù)據(jù),通過WiFi無線數(shù)據(jù)傳輸技術(shù)將采集的數(shù)據(jù)傳輸?shù)较挛粰C(jī)以監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的健康狀況來構(gòu)建發(fā)動(dòng)機(jī)的智能監(jiān)控系統(tǒng)。氣路性能參數(shù)診斷模塊使用灰色系統(tǒng)理論計(jì)算趨勢(shì)圖偏差值與指印圖偏差值之間的灰色關(guān)聯(lián)度對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)氣路性能進(jìn)行診斷,使用粒子群算法(PSO)對(duì)特征序列向量的權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化以提高灰色關(guān)聯(lián)度的區(qū)分程度。對(duì)于振動(dòng)信號(hào)的診斷,以故障軸承振動(dòng)信號(hào)為例,對(duì)其進(jìn)行去噪、包絡(luò)解調(diào)和譜峰能量歸一化等處理得到特征頻率附近頻段的能量值序列,使用基于熵權(quán)優(yōu)化的灰色關(guān)聯(lián)方法計(jì)算其與軸承故障特征序列的關(guān)聯(lián)度以診斷軸承的故障類型。對(duì)于滑油系統(tǒng)的監(jiān)控,以RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立航班初始滑油量、發(fā)動(dòng)機(jī)工況參數(shù)與起飛時(shí)滑油量之間的模型對(duì)滑油量進(jìn)行預(yù)測(cè),通過對(duì)滑油量的監(jiān)控以評(píng)估發(fā)動(dòng)機(jī)的健康狀況。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)民航大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：V263.6

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李勝;張培林;李兵;李琛;;量子BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷中的應(yīng)用[J];中國(guó)機(jī)械工程;2014年16期

2 鐘詩(shī)勝;雷達(dá);;一種可用于航空發(fā)動(dòng)機(jī)健康狀態(tài)預(yù)測(cè)的動(dòng)態(tài)集成極端學(xué)習(xí)機(jī)模型[J];航空動(dòng)力學(xué)報(bào);2014年09期

3 田峰;趙，

本文編號(hào)：1278290