涡轮泵振动参数与统计特征量的线性相关性分析

为了剔除冗余的振动参数和统计特征量，提高涡轮泵故障检测的实时能力，建立了线性相关性假设检验模型。利用该假设检验模型和某型液体火箭发动机的历史试车数据，检验了7路涡轮泵振动参数以及13种常用统计特征量的线性相关性，并分析了统计特征量对涡轮泵故障的敏感性和稳定性，以及涡轮泵振动数据的正态性。数据统计分析表明，大部分涡轮泵振动参数以及统计特征量显著线性相关，幅值统计特征量的故障敏感性弱，但稳定性强，而无量纲统计特征量的情况恰好相反，并且正常涡轮泵振动数据服从正态分布，而异常涡轮泵振动数据不再服从正态分布。据此，为涡轮泵故障检测选择了线性相关性弱，故障特征反映能力强的3路振动参数和3种统计特征量。     

发动机故障诊断的主因子模型

提出了发动机故障论断的主因子模型。这是一种基于故障方程的参数诊断方法。主因子模型能够利用较少的测量参数对较多的故障类型进行论断,可以有效地克服故障方程病态的影响,保证诊断结果具有高的精度和信度,并提供诊断结果可靠性的评价信息。文中给出了主因子模型的基本理论、主因子模型的最优实用算法及其算例以及对于JT9D发动机的24个故障样本的验算结果。理论和实际考核表明主因子模型是一种有效的故障诊断方法。     

基于偏相关性分析的多设计要求快速优化设计方法

针对飞行器气动外形优化设计中的多设计点、多目标、多工程约束等多设计要求问题,提出了一种新优化设计方法———多设计要求快速优化设计方法。该方法立足于统计学中的偏相关性分析和线性回归理论,通过对设计变量和设计要求进行偏相关性分析,采用线性回归的方法构建设计变量与设计要求之间的转换模型,将多个设计要求转化为对设计变量的约束,从而简化了优化设计模型,减少了优化过程中调用求解器次数,提高了优化效率。利用该方法对RAE 2822和HSNLF(1)-0213翼型进行了多设计要求优化设计算例验证,并将优化结果与Pareto多目标优化方法结果进行对比,结果证明了本文方法的有效性和可靠性。     

子空间辨识方法的改进

针对现代航空发动机的自适应控制和故障监控领域建立物理意义明确的系统动态模型的需要，基于数字子空间状态空间系统辨识（N4SID）方法，提出并推导了指定状态为量的子空间辨识方法，并在某些双转子涡喷发动机气动热力学模型上进行了仿真实验，说明通过指定状态变量的子空间辨识方法可以得到较好的辨识结果。     

基于非线性有源自回归模型的船用凝汽器故障早期预警

针对故障数据稀缺的现实情况,为实现船用凝汽器性能的准确评估以及灵敏故障早期预警,提出了基于非线性有源自回归模型的故障早期预警方法。考虑到凝汽器参数间存在的时序特性以及非线性特性,本文采用非线性有源自回归模型对参数间关系进行刻画并建立了面向故障早期预警的常模式模型。利用凝汽器物理模型的故障仿真数据进行试验,结果表明提出方法对正常数据和故障早期数据的检测精度分别达到98.13%与100%。对比实验证明了考虑时序特性在船用凝汽器故障早期预警中的必要性。     

大气TSP与自然降尘相关性分析及预测

利用陕西省1995-2003年监测的大气TSP年日均值和自然降尘年月均值，分别建立了相应的变量一元线性回归方程，并进行了TSP与自然降尘的预测及其误差分析。经检验，TSP预测线性回归方程及自然降尘预测线性回归方程均显著，预测结果具有较高的可信度。在颗粒物构成相对稳定的同一地区两项均值总体线性相关性显著。     

基于发动机非线性响应的辨识线性模型方法

研究利用航空发动机的非线性响应，辩识多个基准状态下线性模型的方法。将发动机的非线性动态模型描述为Volterra级数模型，利用一种鲁棒的自适应辨识算法实现它的辩识，将模型的高阶部分去掉，就得到了发动机的小偏差脉冲响应函数模型，然后可将其转化为其它形式的线性动态模型。利用某型涡扇发动机仿真对方法进行检验，求出若干基准状态下的线性模型，对比表明，得到的线性模型比较准确。可实现利用飞参数据辨识发动机多状态的线性模型。     

发动机故障诊断的MONTE CARLO通解算法

给出了发动机故障诊断的 Monte Carlo通解算法,该算法可以有效地解决发动机故障诊断算法中由于故障方程存在多重共线性所引起的误诊、漏诊与多解问题。首先给出求解故障方程的 Monte Carlo算法,该算法能够保证得到满足故障方程的全部合理解;能够简单地用于各种故障相关性准则 (例如各种残差向量范数准则 )以及亚定故障方程的求解问题;并且算法简单易行,无需为每个特定情况专门编制计算程序。其次提出了基本解与通解的概念,并且给出了利用主成分分析与利用主因子模型求基本解的两种有效算法。利用基本解与通解算法可以将由于多重共线性引起的复杂故障诊断结果表示为简单明了的形式,有利于对诊断结果作出正确决策。用计算机模拟方法对算法的有效性进行了分析,对于 JT9D发动机气路方面的 2 4个实际故障样本,所给出的算法的确诊率为 86%～ 92 %     

微硅陀螺静态漂移自回归模型辨识研究

利用微硅陀螺测量的数据，运用过程辨识理论和时间序列分析方法，建立了陀螺静态漂移的自回归（AR）模型，进而得到连续微分方程。     

基于SPSS的终端区交通流态势评估

空中交通管理工作的实施必须以准确掌握各航线运行状况及其发展趋势为基础和前提。对终端区交通流的运行态势进行评估，即是对交通流实时运行状态及发展趋势进行分析。对终端区空中交通流进行现状评估，确定各个交通流参数的时序分布，评价终端区交通流运行状态。借助SPSS统计软件，剖析参数变量之间存在的关系，以线性回归模型为基础模型，了解变量之间如何相互影响，获取终端区流量出现拥塞的时段，反映终端区交通流特性。     

发动机故障诊断的主成分算法

 给出了两种基于主成分分析的发动机故障诊断算法,即主成分估计算法和主成分降维算法。这两种算法可以有效地解决发动机故障诊断中的两个技术难点,即减少故障方程中故障因子的个数以及克服故障方程的多重共线性的不良影响．在主成分估计算法中提出了最优主成分个数的概念,解决了主成分个数选择的难题．还以JT9D发动机故障诊断问题为例说明主成分分析算法的应用。研究结果表明,利用主成分降维方法可以将JT9D发动机的26个故障因子压缩到9个,或者将5个单元体的10个故障因子缩减到５个综合变量。所给出的两种算法可以在故障方程存在严重多重共线性而又无约束条件可供利用的情况下给出满意的故障诊断结果。     

利用BP网络进行发动机故障诊断的研究

探讨了利用人工神经网络的ＢＰ网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对ＢＰ网络的故障诊断功能进行了研究，并且对ＢＰ网络与主因子模型两种算法进行了比较。     

涡扇发动机故障诊断的快速原型设计

提出一种基于发动机基线模型的面向气路故障诊断的快速原型设计方法.考虑到基于模型的发动机全包线范围的故障诊断方法需要有较高精度的模型,选择合适的换算参数对已有的相似变换参数进行修正,建立适用于全包线的发动机基线模型,设计基于加权最小二乘算法的故障诊断模型,并将其写入至CompactRIO构建了发动机故障诊断的快速原型.通过对某型涡扇发动机试验表明:该种故障诊断的快速原型设计方法是有效的.      

故障因子的独立性及故障方程的特性

本文给出了作为发动机故障诊断前提条件的故障方程的严格定义，论述了故障方程中故障因子的独立性问题及故障方程的求解条件。这些论述对于正确建立故障方程、防止在引入故障因子问题上出现数学方法上和物理概念上的错误以及正确制定发动机故障诊断的技术方案具有重要意义。文中还对现有文献在这些问题上的不妥当观点进行了分析。     

发动机试车气路故障诊断系统的设计与应用

以发动机整机试验数据为研究对象,建立了一套发动机试车气路故障诊断系统.首先阐述了该系统的设计功能和总体流程逻辑;使用故障模式法和调整模式法建立了气路部件故障诊断和优化调整模块;然后以一个双轴分排涡扇发动机为例,针对气路部件故障诊断和优化调整给出了考虑噪声的数值试验分析.最后就该系统的发展进行了讨论.      

发动机经验故障方程的建立与求解

本文提出了根据发动机故障样本建立发动机故障方程并利用最优化方法(主特征量模型)求解的故障诊断方法。经验故障方程是不同于发动机小偏差方程的另一类故障方程,它为发动机故障诊断提供了一条简便易行的途径,并且使发动机故障诊断范围扩展到气路分析方法难以适用的场合。文申讨论了经验故障方程的建立方法,求解方法和应用特点,给出了利用经验故障方程进行发动机故障诊断的实例。     

航空发动机故障诊断算法性能分析及参数优化

基于航空发动机故障诊断测试平台,通过蒙特卡洛仿真得到涡扇发动机部件、传感器及执行机构典型故障数据,经过参数换算、趋势监测、异常检测等过程进行故障诊断,采用加权最小二乘法实现故障隔离.利用故障诊断测试平台中的评估指标准则对诊断算法性能做出定量评估,采用遗传算法对虚警率、漏报率和Kappa系数等关键参数进行优化.     

航空发动机故障诊断装置硬件在环实时仿真平台

硬件在环仿真是将算法由理论转为实际应用的重要步骤,而针对航空发动机故障诊断算法的硬件在回路仿真平台的研制目前还处于初级阶段。基于已有的民用大涵道比涡扇发动机非线性模型,利用基于x PC的自动代码生成技术,搭建了基于工控机与DSP的故障诊断装置硬件在回路实时仿真系统,并对平台的性能参数、使用流程进行了说明。提出了1种故障诊断算法并进行了硬件在回路验证。针对搭建的平台,提出1种故障诊断算法的评价标准。