基于Lyapunov指数谱的航空发动机故障诊断研究

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篇1：基于Lyapunov指数谱的航空发动机故障诊断研究

基于Lyapunov指数谱的航空发动机故障诊断研究

提出了基于Lyapunov指数谱和Lyapunov指数谱熵的航空发动机状态识别和故障诊断新方法.基于实测的某型航空发动机振动时间序列求解了系统不同工作状态和故障状态的Lyapunov指数谱;基于Lyapunov指数谱,对该型航空发动机进行了状态识别和故障诊断;为给出对Lyapunov指数谱及其对状态识别和故障诊断的整体表述,定义了Lyapunov指数谱熵,并基于该谱熵对该型航空发动机进行了状态识别和故障诊断.研究结果表明:该型航空发动机振动时间序列在不同状态下具有不同的Lyapunov指数谱及其谱熵,即可以Lyapunov指数谱及其谱熵作为识别其状态的特征量,为航空发动机的'故障诊断和状态监控提供了新的可靠的方法.

作 者：徐可君 江龙平Xu Kejun Jiang Longping  作者单位：海军航空工程学院青岛分院航空机械系,青岛,266041 刊 名：应用力学学报  ISTIC PKU英文刊名：CHINESE JOURNAL OF APPLIED MECHANICS 年，卷(期)： 23(3) 分类号：V23 TH165 TH133+.3 关键词：航空发动机   故障诊断   Lyapunov指数谱   Lyapunov指数谱熵  

篇2：基于神经网络的Lyapunov指数谱的计算

基于神经网络的Lyapunov指数谱的计算

利用BP神经网络的非线性函数逼近能力,由实验观察数据列计算系统的Lyapunov指数谱.实例计算表明,此种方法精度较高且计算量较小,有重要的`实际意义.

作 者：田宝国 姜璐 谷可  作者单位：北京师范大学系统科学系 刊 名：系统工程理论与实践  ISTIC EI PKU英文刊名：SYSTEMS ENGINEERING THEORY & PRACTICE 年，卷(期)： 21(8) 分类号：O175 关键词：Lyapunov指数谱   相空间重构   人工神经网络  

篇3：航空发动机故障诊断技术及其发展

航空发动机故障诊断技术及其发展

随着航空发动机控制系统自动化水平的提高,系统日趋大型化、复杂化.一旦系统发生故障会造成巨大损失,因此,提高系统的可靠性与安全性,提高故障诊断技术水平具有十分重要的意义.

作 者：李华强 费逸伟  作者单位：空军工程大学工程学院 刊 名：航空维修与工程  PKU英文刊名：AVIATION MAINTENANCE & ENGINEERING 年，卷(期)： “”(5) 分类号：V2 关键词： 

篇4：航空发动机故障诊断信息融合方法研究现状

航空发动机故障诊断信息融合方法研究现状

简介了信息融合的层级和实现过程,综述了航空发动机故障诊断信息融合方法研究的现状.

作 者：李一波 张宗杰 蒋丽英 LI Yi-bo ZHANG Zong-jie JIANG Li-ying  作者单位：沈阳航空工业学院自动化学院,沈阳,110136 刊 名：航空发动机 英文刊名：AEROENGINE 年，卷(期)： 35(3) 分类号：V2 关键词：故障诊断   信息融合   航空发动机  

篇5：基于灰色神经网络的航空发动机振动故障诊断方法研究

基于灰色神经网络的航空发动机振动故障诊断方法研究

针对某型双转子航空涡扇发动机台架试车中出现的'振动异常现象,提出了一种基于灰色神经网络的航空发动机故障诊断方法,该方法不仅具有灰色关联度故障诊断方法计算量小、准确率高等优点,同时具备了神经网络强大的并行处理能力和良好的容错性.实例证明,该方法能够简单有效地诊断出航空发动机台架试车中出现的常见故障,为航空发动机故障诊断提供了一个新的途径.

作 者：倪绍华 沙云东 张军 NI Shao-hua SHA Yun-dong ZHANG Jun  作者单位：沈阳航空工业学院飞行器动力与能源工程学院,辽宁,沈阳,110034 刊 名：沈阳航空工业学院学报 英文刊名：JOURNAL OF SHENYANG INSTITUTE OF AERONAUTICAL ENGINEERING 年，卷(期)： 25(1) 分类号：V263.6 关键词：航空发动机   故障诊断   神经网络   灰色理论  

篇6：航空发动机故障诊断中的磨屑识别研究

航空发动机故障诊断中的磨屑识别研究

滑油系统是保证发动机正常工作的一个重要系统,当运转机件发生磨损时,产生的磨屑会进入滑油中,并被收集.本文所采集的磨屑是肉眼能看的`金属屑.它们是反映航空发动机机械设备内部零部件磨损状况的重要信息载体,分析它的特征是反映发动机机械故障的有效方法.

作 者：杨慧 杜怡同 董静芳  作者单位：中国民航大学 刊 名：航空维修与工程  PKU英文刊名：AVIATION MAINTENANCE & ENGINEERING 年，卷(期)：2008 “”(3) 分类号：V2 关键词： 

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