航空液压油泵健康状态预测仿真平台构建及应用

发布时间：2017-08-19 00:13

  本文关键词：航空液压油泵健康状态预测仿真平台构建及应用

  更多相关文章： 航空柱塞泵 AMESim仿真 CAT技术 LabVIEW程序设计 神经网络 支持向量机

【摘要】：相对于比较成熟的航空发动机的状态监控与故障诊断预测系统,航空液压油泵的状态监控与故障诊断预测还在处于发展阶段。本文的目的是,针对航空液压系统和液压油泵的特点,运用计算机辅助测试技术、模式识别、状态参数预测方法,搭建一台航空液压油泵健康状态预测仿真平台,为航空液压油泵基于状态的维护和健康管理研究提供平台,其设计搭建过程可以作为同类平台设计开发的参考。选择压力补偿恒压变量泵作为研究对象,在AMESim仿真软件中建立了仿真模型,梳理了柱塞泵典型故障,通过分析柱塞泵摩擦副,并对比其他故障注入方法,提出了给柱塞泵注入内泄漏故障的方案,并通过仿真实验验证了内泄漏故障注入的可行性。根据计算机辅助测试(CAT)技术思路,完成了柱塞泵健康状态预测仿真平台的液压回路设计、数据采集模块电路设计、电气控制设计、过程控制程序设计。使用CATIA设计了仿真平台支架。在AMESim中建立了仿真平台液压回路的仿真模型,验证了平台液压回路设计的合理性与有效性,并为元件的选型提供依据和参考。通过软件仿真,确定了仿真平台柱塞泵非破坏性的内泄漏故障注入具体方法。运用LabVIEW程序开发软件设计了仿真平台过程控制程序和数据采集、显示、储存程序,仿真平台能够自动进行柱塞泵输出油路的监控和油路数据的储存与显示。在仿真平台上采集柱塞泵正常状态和故障状态输出油路压力和流量数据,采用BP神经网络,连续小波变换,经验模态分解与径向基函数网络进行了柱塞泵的故障诊断。运用支持向量回归机方法,完成了柱塞泵在故障状态和正常状态下的输出流量和压力的预测。3个故障诊断算法能够诊断出柱塞泵发生内泄漏故障,支持向量机参数预测算法预测结果显示,流量和压力的预测误差不超过±1%。
【关键词】：航空柱塞泵 AMESim仿真 CAT技术 LabVIEW程序设计 神经网络 支持向量机
【学位授予单位】：中国民用航空飞行学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：V263.6
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-12
• 第一章 绪论12-25
• 1.1 选题背景及研究意义12-13
• 1.2 民航客机液压系统概述13-19
• 1.2.1 民航客机液压系统构成14-16
• 1.2.2 民航客机液压油泵介绍16-19
• 1.3 国内外研究现状19-22
• 1.3.1 设备状态监控与预测国内外研究现状19-20
• 1.3.2 油泵测试平台国内外研究现状20-22
• 1.4 主要研究内容22-24
• 1.4.1 研究目的22-23
• 1.4.2 研究内容23-24
• 1.5 关键技术24
• 1.6 本章小结24-25
• 第二章 柱塞泵建模与故障注入25-36
• 2.1 基于AMESim的柱塞泵建模25-30
• 2.1.1 柱塞泵的结构特点25-26
• 2.1.2 柱塞泵模型建立26-30
• 2.2 柱塞泵故障注入30-31
• 2.2.1 柱塞泵典型故障30
• 2.2.2 柱塞泵内泄漏故障注入30-31
• 2.3 柱塞泵内泄漏模拟仿真实验31-35
• 2.4 本章小结35-36
• 第三章 仿真平台设计36-59
• 3.1 仿真平台概述36-40
• 3.1.1 计算机辅助测试技术CAT37-38
• 3.1.2 液压元件CAT系统组成38-39
• 3.1.3 仿真平台CAT系统实现39-40
• 3.2 仿真平台液压部分设计40-48
• 3.2.1 柱塞泵选型与油箱设计40-42
• 3.2.2 油箱设计42-43
• 3.2.3 液压回路设计43-48
• 3.3 数据采集模块设计48-52
• 3.3.1 数据采集卡选型49
• 3.3.2 传感器选型49-52
• 3.3.3 数据采集模块接线设计52
• 3.4 电气控制设计52-53
• 3.5 控制软件设计53-58
• 3.5.1 LabVIEW程序设计54-55
• 3.5.2 过程控制与数据采集程序55-58
• 3.6 本章小结58-59
• 第四章 柱塞泵故障诊断59-73
• 4.1 故障诊断概述59
• 4.2 人工神经网络59-61
• 4.3 小波分析61-65
• 4.3.1 连续小波变换61-62
• 4.3.2 多分辨分析与小波包分析62-65
• 4.4 经验模态分解(EMD)65-67
• 4.4.1 Hilbert变换65
• 4.4.2 本征模态函数65-66
• 4.4.3 EMD分解过程66-67
• 4.5 仿真平台柱塞泵故障诊断实现67-72
• 4.5.1 BP神经网络柱塞泵故障诊断68-69
• 4.5.2 小波分析柱塞泵故障诊断69-71
• 4.5.3 EMD+RBF柱塞泵故障诊断71-72
• 4.6 本章小结72-73
• 第五章 柱塞泵健康状态预测73-82
• 5.1 设备状态预测方法概述73
• 5.2 支持向量机理论介绍73-76
• 5.2.1 统计学习理论73-74
• 5.2.2 结构风险最小化(Structural Risk Minimization,SRM)准则74
• 5.2.3 核函数74-75
• 5.2.4 ε-支持向量回归机75-76
• 5.3 基于支持向量机的柱塞泵状态预测76-81
• 5.4 本章小结81-82
• 总结与展望82-84
• 参考文献84-87
• 附录87-88
• 攻读硕士学位期间取得的学术成果88-89
• 致谢89

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本文编号：697561