本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)格細化小波聚類的航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷

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【摘要】：隨著我國國民經(jīng)濟實力的增強和國際地位的日益提高,現(xiàn)代航空事業(yè)的發(fā)展步伐逐步加快,飛機發(fā)動機性能在不斷提高的同時,航空發(fā)動機結(jié)構(gòu)設(shè)計日益繁雜,發(fā)生各種故障的概率隨之上升,所以對于它的穩(wěn)定性和可靠性的要求也會越來越高。轉(zhuǎn)子系統(tǒng)振動故障是造成航空發(fā)動機故障的主要原因之一,當轉(zhuǎn)子系統(tǒng)發(fā)生故障時,通常會導致嚴重的振動問題,甚至導致機毀人亡的事故發(fā)生。因此,對于轉(zhuǎn)子系統(tǒng)進行故障診斷研究,不僅具有重要的學術(shù)價值,而且對國民經(jīng)濟以及國家安全都有著重要的現(xiàn)實意義。本文將小波聚類算法作為轉(zhuǎn)子系統(tǒng)振動故障診斷方法,在Matlab環(huán)境下,對故障診斷準確度即聚類精度進行分析之后,為了能夠更加準確地判斷出故障類型、提高聚類精度,提出了網(wǎng)格細化的小波聚類算法,即將網(wǎng)格拆分技術(shù)運用到小波聚類算法,對算法運行過程中的特征空間網(wǎng)格單元進行“網(wǎng)格細化”以此來對邊界點進行提取,最后對改進前后算法的聚類精度進行理論研究和實驗驗證。在本文中,首先闡述了課題研究的目的及意義,對于航空發(fā)動機故障診斷的國內(nèi)外現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢進行了大概的描述;其次,對于航空發(fā)動機進行了分類,并介紹了幾種航空發(fā)動機,對于轉(zhuǎn)子系統(tǒng)振動幾種常見故障的原因與故障發(fā)生時所體現(xiàn)的特征進行了詳細介紹。第三,在了解小波聚類算法基本原理的基礎(chǔ)上提出了改進的具體方法,即采用網(wǎng)格細化對其進行改進。第四,詳細介紹了網(wǎng)格拆分技術(shù)以及選取的二維特征量。最后,介紹了轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障模擬實驗裝置和幾種常見振動故障的實驗方法,進行轉(zhuǎn)子故障模擬實驗,根據(jù)采集到的轉(zhuǎn)子故障數(shù)據(jù)來驗證改進后的小波聚類算法的可行性及有效性。由實驗結(jié)果可以得到:網(wǎng)格細化小波聚類算法比改進前的聚類精度更高,轉(zhuǎn)子系統(tǒng)振動故障診斷準確度更高。
【關(guān)鍵詞】：航空發(fā)動機 轉(zhuǎn)子系統(tǒng) 小波聚類 網(wǎng)格細化 故障診斷
【學位授予單位】：南昌航空大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：V263.6
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 緒論8-14
• 1.1 研究目的及意義8-9
• 1.2 航空發(fā)動機故障診斷的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 航空發(fā)動機故障診斷的發(fā)展趨勢11-12
• 1.4 本文的主要研究內(nèi)容12-13
• 1.5 本章小結(jié)13-14
• 第2章 航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)典型故障14-28
• 2.1 航空發(fā)動機的分類14-19
• 2.2 航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)振動的基本概念19-20
• 2.3 航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)常見的振動故障類型及特征20-27
• 2.3.1 振動故障類型20-21
• 2.3.2 振動故障機理與特征21-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 小波聚類算法及其改進28-44
• 3.1 小波聚類算法28-35
• 3.1.1 小波聚類算法的詳細步驟28-33
• 3.1.2 小波聚類算法的性質(zhì)33-35
• 3.2 小波聚類算法的改進35-42
• 3.2.1 基本思想和步驟36
• 3.2.2 選取特征量36-38
• 3.2.3 網(wǎng)格拆分技術(shù)38-41
• 3.2.4 網(wǎng)格的相關(guān)概念41-42
• 3.3 時間復雜度42-43
• 3.4 本章小結(jié)43-44
• 第4章 網(wǎng)格細化小波聚類算法在轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷中的應用44-60
• 4.1 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障模擬實驗裝置44-46
• 4.1.1 ZT-3 型多功能轉(zhuǎn)子振動模擬試驗臺44-45
• 4.1.2 ZXP-F16E振動數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)45-46
• 4.2 轉(zhuǎn)子系統(tǒng)振動故障模擬實驗46-47
• 4.3 實例分析47-58
• 4.3.1 量化、劃分網(wǎng)格50-53
• 4.3.2 運用離散小波變換53-54
• 4.3.3 尋找連通單元并聚類54-56
• 4.3.4 標簽單元并構(gòu)造查找表56-58
• 4.4 改進前后聚類精度的對比58-59
• 4.5 本章小結(jié)59-60
• 第5章 結(jié)論與展望60-62
• 5.1 結(jié)論60-61
• 5.2 展望61-62
• 參考文獻62-65
• 發(fā)表學術(shù)論文和參加科研工作的情況65-66
• 致謝66-67

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2 金建海;冷文浩;;船舶有限元網(wǎng)格自動生成技術(shù)研究[J];艦船科學技術(shù);2009年11期

3 單威俊;伊金秀;李鋒;冷文浩;;艙口角隅處網(wǎng)格劃分方法研究[J];船海工程;2008年01期

4 蔡強;王長飛;李海生;楊欽;;二維復雜域PEBI網(wǎng)格細化生成算法[J];東南大學學報(自然科學版);2009年S1期

5 ;[J];;年期

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1 王瑞利;;數(shù)值求解中網(wǎng)格細化和粗化技術(shù)[A];中國工程物理研究院科技年報（2002）[C];2002年

2 胡依娜;侯朝楨;;HLA中基于網(wǎng)格細化的區(qū)域匹配算法[A];《制造業(yè)自動化與網(wǎng)絡化制造》學術(shù)交流會論文集[C];2004年

3 胡依娜;侯朝楨;;HLA中基于網(wǎng)格細化的區(qū)域匹配算法[A];先進制造技術(shù)論壇暨第三屆制造業(yè)自動化與信息化技術(shù)交流會論文集[C];2004年

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5 蔡強;王長飛;李海生;楊欽;;二維復雜域PEBI網(wǎng)格細化生成算法[A];2009年中國智能自動化會議論文集（第五分冊）[東南大學學報（增刊）][C];2009年

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1 丁偉明;基于網(wǎng)格細化小波聚類的航空發(fā)動機轉(zhuǎn)子系統(tǒng)故障診斷[D];南昌航空大學;2015年

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本文編號：890165