【摘 要】
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旋翼是直升机的重要组成部分,它是直升机的升力面和操纵面,同时也是直升机的主要振源之一,对旋翼进行健康监测和故障诊断能有效改善直升机零部件损伤评估和剩余寿命的预测。但现有的旋翼状态监测和故障诊断手段却相当有限。因此探索出一种能够对旋翼状态实现高效、准确诊断的方法至关重要。本文的研究主要是基于直升机旋翼不平衡故障空间到直升机机体振动响应空间存在一一映射关系,采用机体振动信号对直升机旋翼故障进行诊断,建
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旋翼是直升机的重要组成部分,它是直升机的升力面和操纵面,同时也是直升机的主要振源之一,对旋翼进行健康监测和故障诊断能有效改善直升机零部件损伤评估和剩余寿命的预测。但现有的旋翼状态监测和故障诊断手段却相当有限。因此探索出一种能够对旋翼状态实现高效、准确诊断的方法至关重要。本文的研究主要是基于直升机旋翼不平衡故障空间到直升机机体振动响应空间存在一一映射关系,采用机体振动信号对直升机旋翼故障进行诊断,建立了一个基于人工蜂群优化的BP神经网络旋翼故障诊断模型。本文的主要工作如下:（1）运用盲源分离算法实现了机体多源信号的分离。本文利用盲源分离算法,从两个垂向采集通道中分离出了由旋翼引起的机身垂向振动,用于后续的旋翼故障诊断。（2）运用最小熵解卷积和最大相关峭度解卷积算法,提取了旋翼故障特征,并对两种故障特征提取方法进行了对比。结果显示,最大相关峭度解卷积算法提取的旋翼故障特征更优。（3）建立了基于人工蜂群优化的BP神经网络（ABC-BP）旋翼故障诊断模型,运用提取的故障特征,对旋翼故障进行了诊断,并与传统的BP神经网络进行对比,结果显示,构建的ABC-BP神经网络对旋翼故障分类和旋翼故障程度识别的准确度均要优于BP神经网络。（4）研究了迭代次数和蜂群规模对构建的ABC-BP神经网络的影响。蜂群规模取80,迭代次数取400时,构建的ABC-BP神经网络旋翼故障分类准确率最高。
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