一种基于叶尖定时信号的航空发动机整体叶盘轮缘单裂纹诊断方法

    公开(公告)号:CN118857201A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410899694.0

    申请日:2024-07-05

    Applicant: 佛山大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于叶片定时信号的航空发动机整体叶盘轮缘单裂纹诊断方法。轮缘裂纹诊断方法包括:步骤S1,采用叶尖定时技术获取定转速下整体叶盘叶片间距,提出将同周期内各叶片间距的标准差作为判断是否存在裂纹的特征参数;步骤S2,计算同转速下待诊断叶盘与健康叶盘各叶片间距变化量,基于叶片间距变化量构建裂纹类型识别参数,辨识所含裂纹是否为轮缘裂纹;步骤S3,针对轮缘裂纹,构建轮缘裂纹区间定位参数,基于裂纹位置与叶片间距变化量之间的对应关系,实现轮缘裂纹的区间定位;步骤S4,基于轮缘裂纹损伤程度与叶片间距变化量成正相关的原则,构建裂纹程度识别参数,建立裂纹程度与裂纹程度识别参数的映射关系,实现轮缘裂纹程识别。

    一种基于IGWO-VMD-CNN的滑动轴承故障检测方法及系统

    公开(公告)号:CN119374902A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202410653057.5

    申请日:2024-05-24

    Applicant: 佛山大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于IGWO‑VMD‑CNN的滑动轴承故障检测方法及系统,该方法包括:获取滑动轴承的声发射信号;引入改进的tent映射、非线性收敛算子以及改进的狼位置更新机制,构建改进的灰狼优化算法(IGWO);基于改进的灰狼优化算法,结合变分模态分解算法(VMD)对滑动轴承的声发射信号进行重构处理,得到重构后的滑动轴承声发射信号;构建滑动轴承故障检测神经网络(CNN),对重构后的滑动轴承声发射信号进行故障检测识别处理,得到滑动轴承故障检测结果。本发明实施例能够降低噪声信号对故障信号进行检测的影响,进而提高滑动轴承的故障检测识别精度。本发明作为一种基于IGWO‑VMD‑CNN的滑动轴承故障检测方法及系统,可广泛应用于滑动轴承故障诊断技术领域。

    一种基于WCSSA的航空发动机转子无试重动平衡优化方法

    公开(公告)号:CN119442730A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411326938.2

    申请日:2024-09-23

    Applicant: 佛山大学

    Abstract: 本申请适用于航空发动机振动控制的技术领域,提供了一种基于WCSSA的航空发动机转子无试重动平衡优化方法,其方法包括先获取航空发动机转子模型,然后对航空发动机转子模型进行模态分析处理,生成原始振动信息和传递函数矩阵信息,再基于WCSSA算法,根据原始振动信息和传递函数矩阵信息,生成平衡配重解集信息,最后基于枚举法,快速地确定出最优配重量信息。本申请能够实现基于虚拟样机技术,对高速转子的动平衡过程进行优化,减少传统动平衡优化过程中的试重环节,大幅度提高动平衡效率,同时,显著提升高速航空发动机转子系统的稳定性和可靠性,为高速航空发动机转子的振动控制提供技术参考,具有重要的工程应用价值。

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