公开(公告)号：CN117574077A

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202311486501.0

申请日：2023-11-09

Applicant: 中国直升机设计研究所

Inventor： 金小强 ,  袁志龙 ,  张先辉 ,  熊天旸 ,  胡坚 ,  戴玉山 ,  任浩

IPC: G06F18/20 ,  B64D45/00 ,  G06F18/213

Abstract: 本发明属于直升机健康状态与使用管理系统技术领域，涉及一种直升机健康监测数据采集处理方法，包括以下步骤：步骤一：识别直升机飞行状态；步骤二：当直升机进入任意一种飞行状态后，开始数据采集；步骤三：采集数据包括：主旋翼转速，尾桨转速，主旋翼振动值，尾桨振动值和传动系统的振动值；步骤四：对采集的数据进行预处理后存储。

公开(公告)号：CN116610976A

公开(公告)日：2023-08-18

申请号：CN202310469788.X

申请日：2023-04-27

Applicant: 中国直升机设计研究所

Inventor： 王帅星 ,  戴玉山 ,  张先辉 ,  胡坚 ,  任浩

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/10 ,  G01M13/045

Abstract: 本发明属于直升机健康与使用监测方向技术领域，涉及一种基于EWT－FK的滚动轴承边频带筛选方法，包括步骤1：获取轴承正常状态以及故障状态下的振动信号；步骤2：对获取的振动信号进行自相关处理后进行快速傅里叶变换，获得信号自功率谱；步骤3：对信号自功率谱进行自适应划分边界，确定区间；步骤4：在每个区间定义经验小波作为带通滤波器；步骤5：设置分解层数，构造多层分解信号矩阵；步骤6：计算多层分解信号的谱峭度，绘制谱峭度图，筛选谱峭度图中最大值，获取对应频带信号；步骤7：将对应频带信号进行包络解调，获得包络谱，完成轴承故障模式识别。

公开(公告)号：CN119538022A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411438431.6

申请日：2024-10-15

Applicant: 中国直升机设计研究所

Inventor： 王帅星 ,  戴玉山 ,  李新民 ,  张先辉 ,  任浩

IPC: G06F18/241 ,  G01M13/045 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于健康监测技术领域，特别涉及一种基于时频分析与特征迁移结合的跨工况轴承故障诊断方法，S1：采集振动样本数据，将振动样本数据分为训练集和测试集；S2：对训练集和测试集中的每一个样本数据均进行小波包分解，获得每一个样本数据的四层小波包分解时频系数；S3：将每一个样本数据的时频系数进行二维重构；S4：将每一个样本数据二维重构后的时频系数按照Z字形拼接方法构造四层时频图，并进行归一化；S5：构建一个MSCNN网络模型；S6：将每个样本的四层时频图送入MSCNN网络，提取对应的组合深度特征；S7：计算训练集所有样本的总交叉熵损失；S8：判断总交叉熵损失是否满足要求，若满足进入下一步，否则根据总交叉熵损失优化MSCNN网络。