基于WiFi的发动机智能监控系统的研究与应用

发布时间：2017-12-11 11:28

  本文关键词：基于WiFi的发动机智能监控系统的研究与应用

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【摘要】：本文主要从发动机气路性能参数诊断、滑油数据监控和振动信号诊断三个方面对航空发动机状态监控和故障诊断技术的进行了研究。本文采用上位机采集发动机的气路、振动以及滑油数据,通过WiFi无线数据传输技术将采集的数据传输到下位机以监控发动机的健康状况来构建发动机的智能监控系统。气路性能参数诊断模块使用灰色系统理论计算趋势图偏差值与指印图偏差值之间的灰色关联度对发动机气路性能进行诊断,使用粒子群算法(PSO)对特征序列向量的权值进行优化以提高灰色关联度的区分程度。对于振动信号的诊断,以故障轴承振动信号为例,对其进行去噪、包络解调和谱峰能量归一化等处理得到特征频率附近频段的能量值序列,使用基于熵权优化的灰色关联方法计算其与轴承故障特征序列的关联度以诊断轴承的故障类型。对于滑油系统的监控,以RBF神经网络建立航班初始滑油量、发动机工况参数与起飞时滑油量之间的模型对滑油量进行预测,通过对滑油量的监控以评估发动机的健康状况。
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V263.6

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李胜;张培林;李兵;李琛;;量子BP神经网络在发动机故障诊断中的应用[J];中国机械工程;2014年16期

2 钟诗胜;雷达;;一种可用于航空发动机健康状态预测的动态集成极端学习机模型[J];航空动力学报;2014年09期

3 田峰;赵，

本文编号：1278290