基于网格细化小波聚类的航空发动机转子系统故障诊断

发布时间：2017-09-20 20:18

  本文关键词：基于网格细化小波聚类的航空发动机转子系统故障诊断

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【摘要】：随着我国国民经济实力的增强和国际地位的日益提高,现代航空事业的发展步伐逐步加快,飞机发动机性能在不断提高的同时,航空发动机结构设计日益繁杂,发生各种故障的概率随之上升,所以对于它的稳定性和可靠性的要求也会越来越高。转子系统振动故障是造成航空发动机故障的主要原因之一,当转子系统发生故障时,通常会导致严重的振动问题,甚至导致机毁人亡的事故发生。因此,对于转子系统进行故障诊断研究,不仅具有重要的学术价值,而且对国民经济以及国家安全都有着重要的现实意义。本文将小波聚类算法作为转子系统振动故障诊断方法,在Matlab环境下,对故障诊断准确度即聚类精度进行分析之后,为了能够更加准确地判断出故障类型、提高聚类精度,提出了网格细化的小波聚类算法,即将网格拆分技术运用到小波聚类算法,对算法运行过程中的特征空间网格单元进行“网格细化”以此来对边界点进行提取,最后对改进前后算法的聚类精度进行理论研究和实验验证。在本文中,首先阐述了课题研究的目的及意义,对于航空发动机故障诊断的国内外现状与发展趋势进行了大概的描述;其次,对于航空发动机进行了分类,并介绍了几种航空发动机,对于转子系统振动几种常见故障的原因与故障发生时所体现的特征进行了详细介绍。第三,在了解小波聚类算法基本原理的基础上提出了改进的具体方法,即采用网格细化对其进行改进。第四,详细介绍了网格拆分技术以及选取的二维特征量。最后,介绍了转子系统故障模拟实验装置和几种常见振动故障的实验方法,进行转子故障模拟实验,根据采集到的转子故障数据来验证改进后的小波聚类算法的可行性及有效性。由实验结果可以得到:网格细化小波聚类算法比改进前的聚类精度更高,转子系统振动故障诊断准确度更高。
【关键词】：航空发动机 转子系统 小波聚类 网格细化 故障诊断
【学位授予单位】：南昌航空大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V263.6
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第1章 绪论8-14
• 1.1 研究目的及意义8-9
• 1.2 航空发动机故障诊断的国内外研究现状9-11
• 1.3 航空发动机故障诊断的发展趋势11-12
• 1.4 本文的主要研究内容12-13
• 1.5 本章小结13-14
• 第2章 航空发动机转子系统典型故障14-28
• 2.1 航空发动机的分类14-19
• 2.2 航空发动机转子系统振动的基本概念19-20
• 2.3 航空发动机转子系统常见的振动故障类型及特征20-27
• 2.3.1 振动故障类型20-21
• 2.3.2 振动故障机理与特征21-27
• 2.4 本章小结27-28
• 第3章 小波聚类算法及其改进28-44
• 3.1 小波聚类算法28-35
• 3.1.1 小波聚类算法的详细步骤28-33
• 3.1.2 小波聚类算法的性质33-35
• 3.2 小波聚类算法的改进35-42
• 3.2.1 基本思想和步骤36
• 3.2.2 选取特征量36-38
• 3.2.3 网格拆分技术38-41
• 3.2.4 网格的相关概念41-42
• 3.3 时间复杂度42-43
• 3.4 本章小结43-44
• 第4章 网格细化小波聚类算法在转子系统故障诊断中的应用44-60
• 4.1 转子系统故障模拟实验装置44-46
• 4.1.1 ZT-3 型多功能转子振动模拟试验台44-45
• 4.1.2 ZXP-F16E振动数据采集分析系统45-46
• 4.2 转子系统振动故障模拟实验46-47
• 4.3 实例分析47-58
• 4.3.1 量化、划分网格50-53
• 4.3.2 运用离散小波变换53-54
• 4.3.3 寻找连通单元并聚类54-56
• 4.3.4 标签单元并构造查找表56-58
• 4.4 改进前后聚类精度的对比58-59
• 4.5 本章小结59-60
• 第5章 结论与展望60-62
• 5.1 结论60-61
• 5.2 展望61-62
• 参考文献62-65
• 发表学术论文和参加科研工作的情况65-66
• 致谢66-67

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