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瞿红春: 作品数：43 被引量：230H指数：10; 供职机构：中国民航大学航空工程学院更多>>; 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金中国民航大学科研基金中国民航大学科研启动基金更多>>; 相关领域：航空宇航科学技术机械工程自动化与计算机技术电子电信更多>>

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基于参数优化变分模态分解的滚动轴承微弱故障诊断研究被引量：10: 2020年; 为了提高变分模态分解(VMD)对滚动轴承微弱故障特征提取的准确性,提出了一种基于参数优化VMD与奇异值分量及其熵相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过寻优算法确定VMD的模态数K和二次惩罚因子α;根据余弦-标准差指标提取VMD典型本征模态分量(IMF);计算IMF奇异值及其熵,并利用计算结果分别判断滚动轴承的不同故障状态。结合美国西储大学轴承振动信号数据,实验结果表明:相比经验模态分解奇异值故障诊断方法,基于参数优化VMD奇异值故障诊断方法能更明显地识别滚动轴承的不同故障类型,为区分滚动轴承微弱故障提供了一种可行的诊断思路。; 瞿红春许旺山郭龙飞林文斌; 关键词：参数优化奇异值滚动轴承故障诊断

障碍物管道中预混火焰传播物理机理的试验研究被引量：6: 2014年; 研究氢气/空气预混火焰加速过程的物理机理对氢气爆炸灾害预防和控制有重要意义。采用压力-时间记录法和纹影法两种测试方法,开展了常温常压下二元燃料氢气/丙烷和空气混合气体在带有阻塞比为0.5的孔板形障碍物、40 mm×40 mm×3 000 mm的方管中预混火焰传播物理机理的试验研究。结果表明,由压力传感器所测的火焰传播速度沿管道轴线方向先增加后逐渐减小。通过纹影法所测的火焰传播速度在可视化范围内逐渐增加。火焰加速初始阶段的主要物理机理是火焰表面积增加、燃烧产物膨胀和障碍物间的延迟燃烧等。; 程关兵张旭龙李俊仙李书明瞿红春; 关键词：工程热物理预混火焰丙烷火焰传播速度

基于虚拟仪器和神经网络的旋转机械故障诊断被引量：14: 2002年; 通过转子系统实验验证了利用频谱征兆进行旋转机械常见故障诊断的有效性,给出了神经网络建模的方法。; 季厌庸瞿红春李书明; 关键词：旋转机械故障诊断虚拟仪器神经网络

S-WFA方法改进关联度计算的民航发动机气路故障诊断研究: 2016年; 针对民航发动机气路故障诊断难度大、准确度不高等问题,提出一种基于改进关联度算法的故障向量识别方法,该方法首先从发动机气路测量参数入手进行发动机的故障诊断研究,利用发动机性能趋势图提取监控参数的偏差量,然后将Sigmoid函数改进后用于属性参数的重要程度计算。结合WFA属性权重分配方法改进了灰色关联度算法,并利用故障案例进行验证,验证表明改进后的算法诊断准确率较高。; 瞿红春倪志富; 关键词：民用发动机气路故障诊断趋势图

两种用于航空发动机装配间隙对EGT影响的模型研究: 本文建立了两种PW4000发动机的装配间隙与排气温度EGT的回归分析和BP神经网络数学模型，探讨其装配间隙对EGT的影响。通过分析、比较两种模型的拟合精度、预测准确性以及适用性，讨论各个间隙对EGT的影响程度。根据EGT...; Cheng Guanbing程关兵Li Shuming李书明Qu Hongchun瞿红春; 关键词：航空发动机排气温度 BP神经网络

基于注意力循环胶囊网络的滚动轴承故障诊断被引量：4: 2022年; 针对滚动轴承工作工况复杂、载荷大及测得的振动信号信噪比(signal-to-noise ratio,简称SNR)低的特点,提出了一种利用注意力循环机制(attention recurrent,简称AR)构建数字胶囊并与胶囊网络(capsule network,简称Caps)相融合的微弱故障诊断模型。首先,在构建初级胶囊时引入双向长短时记忆网络(bidirectional long short time memory neural network,简称Bi-LSTM),对时频图中的时序特征进行提取,并建立胶囊间的非线性关联;其次,引入注意力循环机制构建数字胶囊,提高时频图中不同时间和频带的能量强度变化的影响力;然后,通过3D卷积与动态路由机制构建的数字胶囊进行自适应融合,实现特征的多样提取;最后,利用softmax分类器将融合特征映射到输出层,实现高噪声环境下的滚动轴承故障诊断。结果表明,该方法对小样本、低信噪比的微弱故障信号较其他诊断模型有更高的诊断精度,并能够有效减小过拟合问题。使用不同负载下的数据做测试集验证了该模型有较强的泛化能力。; 瞿红春朱伟华高鹏宇王超周大鹏丁凯; 关键词：智能故障诊断滚动轴承

民用发动机风扇叶片模态及共振分析被引量：6: 2015年; 基于模态分析理论,运用实验设备和ANSYS软件对某型发动机风扇叶片进行有限元模态分析,计算其在不同转速下的固有频率和振型,分析发现叶片最大变形量一般发生在叶尖或前缘处,其位置可以从模态振型图上找出;作出叶片的Campbell图以研究其振动特性,发现其在1阶、2阶范围内存在4个共振点,求取叶片在发动机不同工作状态下的转速裕度,结果表明该型风扇叶片满足10%的转速裕度要求。本方法可为发动机风扇叶片设计、性能评估和故障诊断等方面的研究提供理论依据。; 瞿红春黄远强王涛王巍然; 关键词：风扇叶片模态分析 ANSYS

航空发动机振动信号ICA分离方法的研究: 2016年; 研究了基于独立分量分析(independent component analysis,ICA)的发动机转子振动信号分离方法,目的是对转子振动的混叠信号进行分离。首先,研究独立分量分析方法中Infomax方法和Fast ICA方法对混叠信号的分离效果;然后利用LABVIEW信号采集系统采集转子的振动信号,实现从混叠信号中分离源信号,并分别对转子的不对中和碰摩两种工作状态的转子振动信号进行分离测试,验证了该方法的适用性和有效性。; 瞿红春王涛崔秀峰; 关键词：航空发动机转子振动独立分量分析

基于IBAS-Elman网络的滚动轴承故障诊断研究被引量：3: 2020年; 为了提高民航发动机滚动轴承故障诊断正确率,提出基于改进天牛须搜索算法优化Elman神经网络的诊断模型。针对天牛须搜索算法易早熟等缺陷,对天牛质心位置和步长更新操作进行改进,并用改进算法优化Elman网络的学习率、权重和阈值。使用IBAS-Elman模型对滚动轴承故障和正常状态进行诊断,并分析Elman网络延迟向量比例因子对滚动轴承故障诊断率的影响。为了验证IBAS-Elman模型的有效性,将天牛须搜索算法、萤火虫算法和遗传算法作为对比算法。实验结果表明:改进天牛须搜索算法收敛精度优于对比算法。; 瞿红春许旺山郭龙飞朱伟华高鹏宇; 关键词：滚动轴承 ELMAN神经网络

基于熵权优化的轴承故障诊断方法研究: 2015年; 通过计算轴承信号特征故障频率与轴承故障样本特征频率的灰色关联度快速检测出轴承的故障类型。这种将灰色关联理论与信号分析方法结合的诊断方式可快速诊断出旋转机械系统中轴承的故障类型并进一步将故障部位进行隔离。灰色关联方法的应用使得诊断系统一方面可以对简单单一部位轴承故障进行诊断,另一方面对由2种以上失效形式产生的故障也能进行诊断。由于采用熵权优化使得灰色关联排序有更大的区分度,诊断正确率更高。; 瞿红春王涛黄远强; 关键词：航空发动机轴承故障诊断灰色关联分析旋转机械

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