人工免疫原理在航空发动机振动数据分析中的应用

针对航空发动机地面试车记录的试车数据缺乏宏观监控分析手段的问题,提出了将人工免疫原理应用于振动数据分析方法,定义了自我空间向量集,构建了检测器,实现对发动机振动状况的判定,并经实例进行验证。验证结果表明,该方法能够较为准确地识别发动机的振动状态,提高振动监测的有效性。     

某型航空发动机台架控制系统设计研究

台架控制系统是航空发动机地面台架试车的重要影响因素之一.针对某型航空发动机地面试车台,从发动机台架电气系统和上位机监控系统2方面介绍了试车台台架控制系统,着重阐述了基于PLC的控制系统在方法上的改进.该系统简化了控制结构,节省了台架资源,增加了试验的安全性和可靠性,已在发动机试车中投入使用.系统运行稳定可靠,安全性高,具有广泛地应用价值.     

CFM56-3发动机地面试车排故方法的研究

介绍了用于 CFM56-3发动机排故的地面试车对排故的作用,通过事例阐述了如何利用地面试车完成发动机的排故工作。     

基于地面试车数据的高涵道比涡扇发动机飞行性能预估方法

为了预估高涵道比涡扇发动机飞行性能,使用GasTurb 11软件的试车数据分析功能计算出了某高涵道比涡扇发动机地面试车点与设计点各部件效率和流路损失的偏差.通过非设计点敏感性分析确定设计点与地面试车点的效率与损失偏差的相关性,最后预估得到高涵道比涡扇发动机的飞行性能.对某高涵道比涡扇发动机飞行性能预估研究表明:该方法切实可行,其中地面试车数据分析、地面和设计点偏差关系图、以及非设计敏感性分析是预估高涵道比涡扇发动机飞行性能的3个关键环节。      

基于自适应模糊逻辑的活塞发动机TCU故障检测算法研究

故障分析与诊断是活塞发动机地面试车检测系统的关键功能之一,对于确保试飞安全具有重大意义。通过分析模糊逻辑系统的数学原理,研究了基于模糊逻辑的故障诊断模块分析算法,并利用MALLAB软件实现了模块基本功能,为利用模糊逻辑算法的非线性逼近能力,分析并监测发动机TCU运行状态奠定了基础。     

基于ISIGHT 软件的地面台架试车条件下涡扇发动机部件特性辨识方法

为获得地面台架试车条件下涡扇发动机部件特性,基于ISIGHT 软件搭建了部件特性辨识平台,提出了1 种工程上通用 的辨识方法。通过试验设计对可调参数进行了敏感性分析,获得地面台架试车条件下需辨识的主要部件特征参数,并结合优化算法 获得精度高的辨识结果。对该辨识方法进行了验证,并基于某发动机地面台架试车数据,进行了实例应用。结果表明：验证结果中的 辨识误差在0.22%以下,在实例应用中,个别参数辨识误差在4%以下,其余均在2.5%以下,满足精度要求,验证了该辨识方法的正确 性,为涡扇发动机部件特性辨识提供了1 种高效的方法。     

航空发动机试车台附加阻力修正方法

附加阻力(进气冲量阻力和外部冲量阻力)是航空发动机试车台架推力的重要组成部分,准确地确定附加阻力对提高发动机试车台推力测量的准确性有十分重要的意义。本文对发动机总推力和试车台的对比标定进行了介绍,对发动机在露天试车台、室内地面台和高空台上附加阻力的确定方法和修正方法进行了详细地研究,给出了高空台与高空台、高空台与地面台的对比标定试验结果。      

某发动机地面试车计算机数据采集及控制系统方案设计

目前国内发动机地面试车台大都采用常规仪表,根据记录和读数对发动机性能进行考核和分析,由于功能单一,且难以系统完整地采集、存贮试车中的全部信息,事后往往因数据不足给分析造成困难。本文介绍了以计算机为基础的某型发动机地面试车数采控制系统的设计思想、主要技术指标、功能以及实现方法,详细论述了该数采系统的操作系统的选配,软件、硬件的设计。     

STW试验通信卫星远地点发动机飞行实验

本文对STW试验通信卫星远地点发动机的设计及飞行前后的测试参数做了较全面的介绍,叙述了发动机在飞行过程中的事故预想与对策;计算出了发动机的实际飞行总冲偏差,并与地面试车数据作了比较,验证了发动机地面试车所测总冲精度的正确性。      

某微型涡喷发动机地面试车故障分析及措施

针对某微型涡喷发动机的地面试车实验过程,介绍了发动机结构,地面实验台的搭建,测试系统的布置,试车线路的制定,并重点分析了试车过程中遇到的多种故障现象及解决办法.这些故障现象包括:点火可靠性、火焰拖尾、转速悬挂、转静件碰摩、尾喷管翼子板焊缝开裂、涡轮端轴承热失稳、发动机喘振、电控程序调试等.实验结果表明:进一步降低涡轮端...     

基于频谱法与神经网络的航空起动发电机的故障检测与诊断

应用频谱法对航空直流起动发电机发电状态进行故障检测与诊断。采用对电机的电枢纹波电流信号进行频谱分析,提取该信号在频率域特征量,将频谱特征向量作为学习样本,通过训练,使神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障检测与诊断的目的。电机故障实验和分析表明,与常规方法相比,频谱分析与神经网络相结合的方法进行实时检测和诊断具有简单、有效等优点。     

集成时间信息的液体火箭发动机故障诊断推理

提出一种液体火箭发动机集成时间信息的定性建模和故障诊断推理方法。该方法以谓词逻辑公式和子句的形式对发动机定性特征和试车过程中的观测信息加以描述，同时基于归结原理和假言推理规则的演绎推理方法进行诊断问题求解。结合实际试车数据的检验结果表明，该方法为液体火箭发动机试车过程中动态诊断知识的表达和组织，提供了一种简洁有效的方式．计算量小．检测速度快，且具有较强的诊断能力。     

基于不确定传感器状态的机载系统多层故障诊断方法

准确的机载系统故障诊断是保证飞机安全飞行和实现经济效益最大化的重要途径。然而传感器受到内外部环境条件的影响而不可避免的存在检测状态的不确定性,因此基于单个传感器或局部区域传感器综合检测结果的方法难以完全保证故障诊断的有效性和正确性。针对飞机机载系统的结构和工作原理,充分利用系统中不同层级、不同区域传感器检测特征之间的关联关系,考虑单个传感器本身存在的不确定性,构建了传感器信息前向融合与反向校验相结合的分层诊断决策方法,实现了对系统状态和传感器状态的双重估计与更新,克服了单一传感器故障对系统诊断推理准确度的影响。该方法较传统故障诊断模型,不再依赖某一个或某一类传感器信息的绝对可靠,在实现系统级的准确故障诊断同时,还能判断具体某一传感器本身是否发生虚拟警。在飞机液压系统故障诊断案例中,新方法成功将系统故障诊断的虚警率降低了96%,传感器的不确定度降低了84%。     

飞机机轮速度检测系统故障模式及判别方法研究

本文通过机轮测速系统组成、工作原理、分析出具体故障模式,提出机轮速度检测系统故障判别方法,解决飞机防滑刹车系统外装式机轮速度检测系统速度传感器无信号输出故障故障定位问题,提出机轮测速系统安装使用注意事项,提高飞机防滑刹车系统维修性、测试性、保障性技术水平,更好满足用户需求.     

卫星故障诊断的最优奇偶向量法

 提供一种卫星故障诊断方法以提高 GPS导航的完整性。该方法利用最优奇偶向量来检测和诊断卫星故障以提高卫星故障诊断的准确性。仿真结果显示,在故障幅值较小的情况下最优奇偶向量方法相比广义似然比方法可以提高故障的正确检测率和正确诊断率。该方法还可以缩短检测斜坡型故障的时间,从而提高了系统的可靠性。     

基于CWT-CNN的齿轮箱运行故障状态识别

针对传统故障诊断中提取的特征不具有自适应能力、很难匹配特定故障的问题,提出了一种基于连续小波变换（CWT）和二维卷积神经网络（CNN）的齿轮箱故障诊断方法。该方法对齿轮箱故障振动信号采用连续小波变换构造其时频图,以其为输入构建卷积神经网络模型,通过多层卷积池化形成深层分布式故障特征表达。利用反向传播算法调整网络各层的结构参数,使模型建立从信号特征到故障状态之间的准确映射。在不同工况和不同故障状态下的实验中,故障识别准确率达到了99.2%,验证了方法有效性。采用这种自适应学习信号中丰富的信息的方法,可以为故障诊断智能化提供基础。      

航空发动机部件性能故障融合诊断方法研究

提出一种对航空发动机部件性能蜕化进行融合诊断的模糊决策融合机制,以改善单独采用基于模型和基于数据的部件性能故障诊断的漏诊与误诊的问题.传感器测量值同时输入到基于自适应模型的和基于数据的诊断模块中,分别利用卡尔曼滤波算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)对主要部件故障性能参数估计,再利用模糊逻辑调整决策权重以进行D-S(Dempster-Shafer)证据理论的决策融合诊断.以某型涡扇发动机为对象进行单部件和双部件蜕化仿真研究表明,与单独使用基于模型和基于数据的诊断方法相比,采用决策融合机制有效地提高了部件故障诊断精度.      

基于多源信息融合-相关向量机的风力发电机故障诊断

为了能够全面准确地识别风力发电机的故障类别,考虑信号源振动和电流之间的相关性,提出了一种基于信息融合和改进相关向量机相结合的故障诊断方法。通过直驱风力发电机试验台实测数据,提取具有较高敏感度的特征参数作为诊断样本,建立基于振动和电流的改进相关向量机诊断模型进行初步故障诊断。利用信息融合建立多信号源故障诊断模型,获得最终风机故障诊断结果。试验表明,与基于单一信号的故障诊断方法相比,该方法具有更高的准确性,能很好地识别具有机电耦合特性的风力发电机故障类型。     

Fault diagnosis and isolation of the component and sensor for aircraft engine

Aircraft engine component and sensor fault detection and isolation approach was proposed,which included fault type detection module and component-sensor simultaneous fault isolation module. The approach can not only distinguish among sensor fault, component fault and component-sensor simultaneous fault, but also isolate and locate sensor fault and the type of engine component fault when the engine component fault and the sensor faults occur simultaneously. The double-threshold mechanism has been proposed, in which the fault diagnostic threshold changed with the sensor type and the engine condition, and it greatly improved the accuracy and robustness of sensor fault diagnosis system. Simulation results show that the approach proposed can diagnose and isolate the sensor and engine component fault with improved accuracy. It effectively improves the fault diagnosis ability of aircraft engine.      

基于模型的故障诊断方法在飞船推进系统中的应用

在飞船推进系统的物理和数学模型的基础上,研究了基于模型的故障诊断方法在飞船推进系统中的应用。该方法是某飞船推进系统状态监测与故障诊断专家系统中的关键技术之一。仿真结果表明,这项技术的提出和应用使得根据系统模型对推进系统的不可预知故障进行监测和诊断成为可能。