仿真分析是对复杂的起落架和液压系统进行性能分析的主要方法。针对起落架液压收放系统的健康管理问题,在分析系统工作原理和故障特性的基础上,以AMESim软件作为仿真平台,建立起落架液压收放系统的结构模型,仿真了系统的工作过程,获取多个部件不同健康状态的性能参数数据,为后续故障诊断、健康状态监测与评估奠定了基础。

针对当前飞机健康管理研究中缺乏寿命及可靠性基础数据的问题,以飞机液压系统为具体研究对象,分析了飞机液压系统中关键部件——液压泵的性能退化原因和机理,并构建了液压泵的性能退化模型。基于所建立的性能退化模型,应用Matlab/AMESim联合仿真的方法,对飞机液压系统性能衰退过程进行了仿真研究,仿真结果揭示了因关键部件性能衰变而造成的液压系统性能退化趋势及特征参数变化规律。

随着液压系统在各类装备中的广泛应用,其故障诊断与健康管理已成为当前研究的重要方向之一。文章阐述了液压系统故障诊断的三种主流方法及其衍生方法,对比分析了这些方法的优缺点及近年来的研究现状,最后对液压系统的健康管理状况进行了总结和展望,以期对液压系统的健康管理及全寿命研究提供一定的参考价值。

为提高轴承剩余使用寿命预测精度,提出一种基于改进PSO-SVR的轴承剩余使用寿命预测方法。选取轴承水平和垂直方向振动信号均方根、峰值因子、峭度因子等参数构造多维退化特征,建立基于SVR的轴承剩余使用寿命预测模型;针对SVR参数优化问题,设计一种动态自适应异步粒子群优化算法,引入G worst修正了速度位置更新公式,改进了一种基于倒S形函数的自适应惯性权重系数和一种基于惯性权重系数的异步自适应学习因子,能够有效克服局部最优,加快收敛效率,提高回归精度。仿真实验结果表明:提出的方法与GS-SVR、GA-SVR、PSO-SVR、MPSO-SVR相比,具有较高的预测效率和预测精度,预测精度均优于GBDT、RF、DT、GP等经典回归预测方法。

飞机液压系统作为飞机的重要能源系统,为主飞控、高升力、起落架系统提供液压能源,液压系统的健康状态对飞机安全而言至关重要。该文对飞机液压系统健康管理的主要研究对象、健康状态分类方法与健康管理的关键技术方面对飞机液压系统健康管理进行了综述,以期对飞机液压系统健康管理的研究、应用及发展有一定的助益。

为提高数控机床电气控制系统的运行可靠性,研究了机床健康管理与温度预测的关键技术,建立了机床电气柜健康监测系统。以机床电气柜温度为研究对象,传感器与数据采集卡实时采集温度信号,通过WiFi网络将数据无线传输至上位工控机,采用线性回归分析方法提取温度线性特征值,在线构建温度预测模型,基于LabVIEW开发用户管理系统,监测结果可供管理者实时查询。将模型预测数据与实测结果进行比较,结果表明所提预测算法可以准确预测温度,实现故障预报,管理机床电气柜健康状态。