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直升机动力系统作为军用直升机的心脏,其故障将直接影响直升机的飞行安全,开展动力系统HUMS研究对于提高动力系统的安全性具有重要的现实意义。作为直升机动力系统的重要组成部分,齿轮箱的运行环境往往恶劣多变,一旦出现故障经常会引发严重事故。鉴于此本文选择直升机齿轮箱作为典型部件开展状态与使用监控系统研究,从而为动力系统HUMS实现奠定基础。为了提高直升机齿轮箱故障诊断的效果,本文以某型直升机中减速器为试验对象,应用小波包分析方法,对齿轮箱特征提取方法进行了深入研究。同时采用遗传算法优化BP网络方法改进了传统BP网络在齿轮箱故障诊断的不足,提高了故障诊断的准确率和收敛速度。在此基础上构建了直升机齿轮箱监控与诊断原型系统。具体地说,论文开展了以下研究工作:(1)直升机齿轮箱故障类型及振动机理分析,主要包括齿轮和轴承的故障类型和振动机理分析,在此基础上提出了齿轮箱故障监控方法;(2)研究了基于小波包分析的齿轮箱特征提取方法,并通过试验验证了该方法的有效性,为采用神经网络方法进行故障诊断提供特征输入;(3)研究了基于遗传算法优化BP网络的齿轮箱故障诊断方法,提出采用遗传算法优化BP网络以改进BP网络的局限与不足,建立了基于小波包分析和遗传BP网络的齿轮箱故障诊断模型。试验验证表明,该方法与传统BP网络方法相比在齿轮箱故障诊断中具有收敛速度更快、稳定性更好、诊断准确率更高的特点;(4)研究了直升机动力系统HUMS软件设计,包括面向机载的分层融合式体系结构和开放的地面体系结构,并对直升机动力系统HUMS系统中的各软件模块进行了深入研究和分析,初步建立了直升机动力系统HUMS的总体框架和设计方案。然后针对直升机齿轮箱原有监控功能的不足,设计了直升机齿轮箱HUMS的总体结构,分别介绍了机载监控系统和地面诊断系统的功能组成和关键技术。论文研究成果对于直升机动力系统HUMS的工程设计具有实际指导意义。