基于声发射技术飞机关键部件健康监测方法

为解决飞机关键结构部件疲劳损伤的有效监测,及时发现潜在的安全隐患,避免灾难性事故的发生。对于采用先进声发射技术所监测到的某飞机水平尾翼的原始声发射信息,提出采用小波包分析与支持向量机相结合的方法对飞机水平尾翼的健康状况进行识别与诊断。该方法将飞机水平尾翼产生的原始声发射信号进行多级小波包分解,提取其频带能量作为特征向量,输入到由支持向量机构建的健康监测器对其进行健康识别与诊断。实验结果表明,该方法可以有效、准确地识别并诊断出飞机水平尾翼的疲劳裂纹,为飞机结构部件健康状态的有效监测提供了新途径。

基于混沌理论的飞机健康预测方法

为解决飞机关键结构部件疲劳损伤的有效预测,避免灾难性事故的发生,提出了一种基于混沌理论与声发射技术对飞机结构部件进行健康预测的新方法。采用先进的声发射技术监测某飞机真实水平尾翼的健康状态,运用小波分析对募集的声发射信号进行预处理,提升强背景噪声下有效数据的信嗓比。使用混沌理论提取水平尾翼声发射信息的关联维数,构建能反映结构健康状态的特征信息,并由神经网络对其健康状态进行预测。实验研究表明,该方法能很好地预测飞机水平尾翼的健康状态,具有较好的实用性,适用于强噪声环境中飞机结构部件的健康预测。